1.1 Pytorch基础
2.2 Variable 变量
2.3 Activation Function 激励函数
3.1 Regression 回归
3.2 Classification 分类
3.3 快速搭建法
3.4 保存提取
3.5 批数据训练
3.6 Optimizer 优化器
4.1 CNN 卷积神经网络
4.2 RNN 循环神经网络 分类
4.3 RNN 循环神经网络 回归
4.4 AutoEncoder 自编码
4.5 DQN 强化学习
4.6 GAN 生成对抗网络
5.1 为什么 Pytorch 是动态 Dynamic
5.2 GPU 加速
5.3 过拟合 Dropout
5.4 Batch Normalization 批标准化
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