基于PyTorch的深度学习实战的补充篇，也是本系列的最后一篇。本文主要讲解RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层相关知识

本文主要神经网络、深度学习在MRI上的应用，涉及隐藏层的调试等技术工作。使用的方法为end-to-end gQUCESOP方法，用于实现自优化自判别的定量CEST-MRI技术

万字长文，各实例讲解均附上了代码和运行结果。本文基于PyTorch开展深度学习相关实战，主要包括神经网络中变量、求导、损失函数、优化器相关问题

本文基本覆盖了深度学习入门的全部内容，涉及：Python入门、感知机、神经网络、神经网络的学习、误差反向传播法、深度学习相关的技巧，以及卷积神经网络、深度学习的原理。花了我版半年的时间学习，一周的时间制作了本篇文章。读完本文，我敢保证一定能带你快速入门深度学习！

一文详细介绍深度学习入门中PyTorch环境配置问题，以及PyTorch在深度学习、神经网络上的Python实际应用。从神经网络算法的选择到神经网络的搭建，再到节点调整，详细介绍了全部知识点

本文主要神经网络、深度学习在MRI上的应用，涉及隐藏层的调试等技术工作。使用的方法为end-to-end gQUCESOP方法，用于实现自优化自判别的定量CEST-MRI技术

万字长文，各实例讲解均附上了代码和运行结果。本文基于PyTorch开展深度学习相关实战，主要包括神经网络中变量、求导、损失函数、优化器相关问题

本文详细讲述了使用Matlab搭建神经网络，并进行目标确定、导入数据、神经网络工具箱调用、数据预测和我对该项目的理解和使用技巧，包括快速选取Excel文件、临时变量保存、神经网络的w和b的位置、如何生成预测值和如何预测多输入多输出问题，如果有需要获取本博文所用的相关数据和代码，欢迎私信我免费获取！

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