深度学习模型的搭建

七月在线 2023-01-13 03:10:57

课时名称	课时知识点
深度学习模型的搭建	知识点1： Pytorch基础、模型搭建和调参、模型保存与验证；实战项目： Pytorch搭建GRU模型

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构建深度学习模型的一般步骤如下： 1. 数据准备：首先，需要收集和准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含足够的样本，并且每个样本都应该有与之相关联的标签或目标值。 2. 模型设计：根据问题的性质和数据的特点，选择适当的深度学习模型架构。常见的深度学习模型包括多层感知机（MLP），卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）等。

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习 1. 背景介绍 深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键

深度学习（15）从头搭建模型到训练、预测示例总结

模型构建Pytorch构建网络模型时super(class, self).init()的作用return x定义超参数和训练参数batch_size:一批的数据的量lr:初始学习率（初始），每次参数更新的步长max_epochs:训练次数（轮数）定义模型、损失函数和优化器。

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