Учебное пособие PyTorch MNIST: создание первой нейронной сети с нуля | Полное руководство по ИНС скачать в хорошем качестве

Учебное пособие PyTorch MNIST: создание первой нейронной сети с нуля | Полное руководство по ИНС

🔥 Узнайте, как создать искусственную нейронную сеть (ИНС) с нуля с помощью PyTorch для классификации рукописных цифр из набора данных MNIST! В этом подробном руководстве вы узнаете: ✅ Как загрузить и предварительно обработать набор данных MNIST ✅ Создавать собственный класс нейронной сети с помощью PyTorch ✅ Понимание слоёв Flatten, Linear и ReLU ✅ Обучение модели с помощью CrossEntropyLoss и оптимизатора Adam ✅ Оценивать производительность модели на тестовых данных ✅ Сохранять и загружать обученные модели ✅ Делать прогнозы на новых изображениях 🎯 Что вы создадите: Трёхслойная искусственная нейронная сеть, обеспечивающая высокую точность классификации цифр: Входной слой: 784 нейрона (сглаженное изображение 28x28) Скрытый слой 1: 128 нейронов с активацией ReLU Скрытый слой 2: 64 нейрона с активацией ReLU Выходной слой: 10 нейронов (цифры 0-9) 📚 Рассматриваемые темы: Основы PyTorch Загрузка данных с помощью DataLoader Проектирование архитектуры нейронной сети Прямое распространение Обратное распространение и оптимизация Цикл обучения модели Оценка и прогнозирование модели 💻 Идеально подходит для: Начинающих в глубоком обучении Изучающих PyTorch Студентов, изучающих машинное обучение Энтузиастов ИИ Github - https://github.com/NajiAboo/pytorch-t...