Deep Learning with PyTorch : Build an AutoEncoder

oferecido por
Coursera Project Network
Neste projeto guiado, você irá:

Create Custom Dataset

Create AutoEncoder Network

Train AutoEncoder Network

Clock1 hour
BeginnerBásico
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

In these one hour project-based course, you will learn to implement autoencoder using PyTorch. An autoencoder is a type of neural network that learns to copy its input to its output. In autoencoder, encoder encodes the image into compressed representation, and the decoder decodes the representation to reconstruct the image. We will use autoencoder for denoising hand written digits using a deep learning framework like pytorch. This guided project is for learners who want to use pytorch for building deep learning models.Learners who want to apply autoencoder practically using PyTorch. In order to be successful in this project, you should be familiar with python , basic pytorch like creating or defining neural network and convolutional neural network.

Habilidades que você desenvolverá

  • Deep Learning
  • Convolutional Neural Network
  • Autoencoder
  • Python Programming
  • pytorch

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Explore MNIST Handwritten digit dataset

  2. Data Preparation

  3. Load Dataset into batches

  4. Create AutoEncoder Model

  5. Train AutoEncoder Model

  6. Plot Results

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.