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PyTorch入门教程+神经网络模型详解+实战项目

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简介：
本课程提供全面的PyTorch入门指导，深入解析神经网络模型，并通过实际项目强化学习效果。适合初学者快速掌握深度学习技能。 本段落档面向PyTorch初学者编写。文档涵盖了PyTorch中的基本概念，并介绍了线性回归模型、多层感知器（MLP）模型以及卷积神经网络（CNN）模型，同时探讨了它们在计算机视觉和自然语言处理领域的应用。结合作者多年的实际工作经验与博客文章内容，提供了丰富的实战项目案例及详细的Python代码实现，力求深入浅出地帮助读者理解相关概念和技术，并希望对读者有所启发。

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  • PyTorch入门教程+神经网络模型详解+实战项目
    优质
    本课程提供全面的PyTorch入门指导，深入解析神经网络模型，并通过实际项目强化学习效果。适合初学者快速掌握深度学习技能。 本段落档面向PyTorch初学者编写。文档涵盖了PyTorch中的基本概念，并介绍了线性回归模型、多层感知器（MLP）模型以及卷积神经网络（CNN）模型，同时探讨了它们在计算机视觉和自然语言处理领域的应用。结合作者多年的实际工作经验与博客文章内容，提供了丰富的实战项目案例及详细的Python代码实现，力求深入浅出地帮助读者理解相关概念和技术，并希望对读者有所启发。
     
  • PyTorch卷积神经网络编程教程
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    《PyTorch卷积神经网络编程教程》旨在教授读者如何使用Python和PyTorch框架构建、训练及优化卷积神经网络，适用于计算机视觉领域的深度学习入门者。 详情可以参考 https://github.com/LianHaiMiao/pytorch-lesson-zh/ ，这个教程讲解得非常详细。或者也可以参考相关文章，该文章对相关内容进行了深入的探讨。
     
  • TensorFlow 2实战系列教程1、2：构建神经网络分类、回归及模型测试项目
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    本教程为TensorFlow 2实战系列的第一和第二部分，涵盖如何使用Python构建和训练用于分类与回归任务的神经网络，并进行模型评估。适合初学者快速上手深度学习实践。 TensorFlow2实战-系列教程1：搭建神经网络进行分类任务 TensorFlow2实战-系列教程2：搭建神经网络进行回归任务 导包读数据 标签制作与数据预处理 基于Keras构建网络模型 更改初始化方法，例如设置权重和偏置的初始值。 加入正则化惩罚项以防止过拟合。 展示测试结果时可以关注以下参数： - activation：激活函数的选择，通常使用relu - kernel_initializer, bias_initializer：权重与偏置的初始化方式 - kernel_regularizer, bias_regularizer：是否添加正则化以及如何设置 inputs：输入数据的形式。units：神经元的数量。
     
  • 图神经网络实战教程视频课程
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    本视频课程深入浅出地讲解图神经网络的核心概念与算法，并通过实际案例指导学员掌握其应用技巧，助力解决复杂数据结构问题。 分享一套图神经网络课程资料，包括视频、源码、数据及文档。这套课程涵盖了从基础到高级的图神经网络（Graph Neural Network, GNN）知识，旨在帮助学习者掌握使用神经网络处理图结构数据的方法，并满足聚类、分类、预测、分割和生成等任务的需求。 ### 课程目录 - **第1章 图神经网络基础** - **第2章 图卷积GCN模型** - **第3章 使用PyTorch Geometric工具包**：本章节介绍如何安装及使用图学习必备的开源库PyTorch Geometric。 - **第4章 构建自己的图数据集**：详细讲解了利用PyTorch Geometric创建个性化图结构数据的方法和流程。 - **第5章 图注意力机制与序列图模型** - **第6章 图相似度论文解读** - **第7章 图相似度计算实战** - **第8章 基于图模型的轨迹估计**：介绍如何利用图神经网络进行复杂的轨迹分析任务。 - **第9章 轨迹估计实战案例** 这套课程旨在为研究者和开发者提供全面的学习资源，助其深入理解并应用图神经网络技术。
     
  • PyTorch官方的模糊神经网络中文教程
    优质
    本教程为PyTorch官方提供的中文指南，专注于模糊神经网络的构建与应用，适合希望结合模糊逻辑与深度学习进行研究和开发的技术人员。 图8.10展示了修正矢量的隶属函数。通过质心或模糊重心的方法可以对修正向量Ck的激励值以及推理过程中的规则后件模糊集合进行解模糊计算。为了改善模糊跟踪器的表现，可以通过在x方向解模糊环节中乘以增益变量T来优化其性能（见图8.11）。当适当选择增益参数（例如 1,1,1 === TTT）时，可以使平均小均方根误差从5降低到接近于1。 图8.11展示了通过在输入输出位置引入增益变量以提升模糊跟踪器性能的方法。 自适应模糊神经网络能够在每一时刻利用样本数据和神经网络算法定义一个模糊系统。在这种结构中，连接权重和/或输入信号可以是模糊集，从而实现以下几种情况： - 非模糊的输入信号但具有模糊的连接权； - 模糊的输入信号但是非模糊的连接权； - 同时具备模糊的输入信号及模糊的连接权。 图8.2提供了一个第一类模糊神经网络的例子。这种类型的网络是由Yamakawa等人开发的一种称为“模糊神经元”的模型（参考文献[15，16]）。每个这样的神经元包括非模糊输入信号ix（其中 1=i,...,m）和固定的若干个模糊集iku （其中 1=k,...,n），这些集合用于调整非模糊的权重ikw。这种类型的网络使用启发式学习算法来更新其权值，该算法类似于BP算法的工作方式，并且在每个模糊集中都附加了一个约束条件：对于某个特定xi而言，只有相邻的数值可以是非零值。 例如，在图8.12中如果)( iik xu 和)(1, iki xu+为非零，则...
     
  • 神经网络入门代码详解（见系列博客）
    优质
    本系列博客深入浅出地讲解了神经网络的基础概念和实现方法，并提供了详细的代码示例，适合编程初学者学习。 神经网络入门代码使用Keras实现，在MNIST数据集上进行识别任务。相关详情可以参考相应的博客文章。
     
  • Python神经网络编程_详解_python神经网络编程_
    优质
    《Python神经网络编程》是一本深入浅出地讲解如何使用Python进行神经网络开发的专业书籍。它详细介绍了构建和训练各种类型的神经网络模型的方法与技巧，帮助读者掌握利用Python实现人工智能应用的核心技术。 想学习Python神经网络编程可以参考相关资料进行学习。
     
  • Spring Boot入门教程与实战项目示例，含常用代码详解
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    本书为初学者提供了详细的Spring Boot入门指导及实战案例解析，内容涵盖常用组件和框架的代码实例详解。适合Java开发者学习参考。 该仓库主要包含 Spring Boot 的入门学习教程及一些常用的实战项目教程，包括各种示例代码、实战项目的源码以及效果展示。实战项目涵盖了基本的 web 开发、前后端分离实践项目、线上博客项目以及企业大型商城系统等。
     
  • PyTorch入门实践项目
    优质
    《PyTorch入门实践项目》是一本面向初学者的教程书籍，通过实际案例教授读者如何使用PyTorch进行深度学习开发。 PyTorch入门实践项目包括DCGAN以及其他在ImageNet和MNIST数据集上的示例程序。
     
  • BP神经网络详解-BP神经网络
    优质
    本资料详尽解析了BP（Back Propagation）神经网络的工作原理与应用，包括其结构、训练过程以及优化方法等核心内容。 BP神经网络是人工智能领域的一种重要算法，主要用于模式识别、函数逼近以及数据挖掘等方面。它是一种多层前馈神经网络的训练算法，通过反向传播误差来调整网络权重，从而实现对复杂非线性关系的学习与预测。由于其强大的表达能力和良好的泛化性能，在实际应用中得到了广泛的应用和发展。