[莫烦 PyTorch 系列教程] 4.5 – DQN 强化学习 (Reinforcement Learning)

Torch 是神经网络库, 那么也可以拿来做强化学习, 之前我用另一个强大神经网络库 Tensorflow来制…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 4.4 – AutoEncoder (自编码/非监督学习)

神经网络也能进行非监督学习, 只需要训练数据, 不需要标签数据. 自编码就是这样一种形式. 自编码能自动分类数…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 4.3 – RNN 循环神经网络 (回归 Regression)

循环神经网络让神经网络有了记忆, 对于序列话的数据,循环神经网络能达到更好的效果. 如果你对循环神经网络还没有…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 4.2 – RNN 循环神经网络 (分类 Classification)

循环神经网络让神经网络有了记忆, 对于序列话的数据,循环神经网络能达到更好的效果. 如果你对循环神经网络还没有…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 4.1 – CNN 卷积神经网络

卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上, 已经有层出不穷的应用, 如果你对卷积神经网络还没有特别了解, 我制作…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.6 – 优化器 (Optimizer)

这节内容主要是用 Torch 实践几种优化器, 这几种优化器具体的优势不会在这个节内容中说了, 所以想快速了解…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.5 – 数据读取 (Data Loader)

[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.5 – 数据读取 (Data Loader)

DataLoader  是 torch 给你用来包装你的数据的…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.4 – 保存和恢复模型

训练好了一个模型, 我们当然想要保存它, 留到下次要用的时候直接提取直接用, 这就是这节的内容啦. 我们用回归…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.3 – 快速搭建回归神经网络

[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.3 – 快速搭建回归神经网络

Torch 中提供了很多方便的途径, 同样是神经网络, 能快则快, 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.2 – 区分类型 (分类 Classification)

这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类. 建立数据集 我们创建一些假数据来模拟真实的情况…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.1 – 关系拟合 (回归 Regression)

我会这次会来见证神经网络是如何通过简单的形式将一群数据用一条线条来表示. 或者说, 是如何在数据当中找到他们的…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 2.3 – 激励函数 (Activation)

什么是 Activation 一句话概括 Activation: 就是让神经网络可以描述非线性问题的步骤, 是…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 2.2 – 变量 (Variable)

[莫烦 PyTorch 系列教程] 2.2 – 变量 (Variable)

什么是 Variable 在 Torch 中的 Variable 就是一个存放会变化的值的地理位置. 里面的值…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 2.1 – Torch vs Numpy

[莫烦 PyTorch 系列教程] 2.1 – Torch vs Numpy

用 Numpy 还是 Torch Torch 自称为神经网络界的 Numpy, 因为他能将 torch 产生的…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 1.2 – 安装 PyTorch

支持的系统 PyTorch 暂时只支持 MacOS, Linux. 暂不支持 Windows! (可怜的 Wi…

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