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Create Custom Dataset
Create AutoEncoder Network
Train AutoEncoder Network
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.
Deep Learning
Convolutional Neural Network
Autoencoder
Python Programming
pytorch
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Explore MNIST Handwritten digit dataset
Data Preparation
Load Dataset into batches
Create AutoEncoder Model
Train AutoEncoder Model
Plot Results
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Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
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Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.
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