สิ่งที่ได้เรียนรู้
1. การฝึก neural network ที่มีประสิทธิภาพ
- PyTorch และ OOP
- Optimizers
- Vanishing และ exploding gradients
2. รูปภาพและ convolutional neural networks
- การจัดการรูปภาพด้วย PyTorch
- การฝึกและประเมิน convolutional networks
- Data augmentation
3. ลำดับข้อมูลและ recurrent neural networks
- การจัดการลำดับข้อมูลด้วย PyTorch
- การฝึกและประเมิน recurrent networks (LSTM และ GRU)
4. สถาปัตยกรรม multi-input และ multi-output
- โมเดล multi-input
- โมเดล multi-output
- Loss weighting
Preparing Video For Download...
