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刘二大人PyTorch深度学习课程讲义

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简介：
《刘二大人PyTorch深度学习课程讲义》是一份全面介绍使用PyTorch进行深度学习研究和开发的学习资料，适合初学者和进阶用户参考。 刘二大人PyTorch深度学习课程课件

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  • 刘二大人PyTorch深度学习课程讲义
    优质
    《刘二大人PyTorch深度学习课程讲义》是一份全面介绍使用PyTorch进行深度学习研究和开发的学习资料，适合初学者和进阶用户参考。 刘二大人PyTorch深度学习课程课件
     
  • 日月光华-PyTorch深度学习课程讲义
    优质
    《日月光华-PyTorch深度学习课程讲义》是一份全面而深入的教学资料，旨在指导读者掌握PyTorch框架下的深度学习技术。该讲义不仅涵盖了基础知识和理论概念，还提供了丰富的实践案例与编程练习，适合初学者及进阶用户参考使用。 日月光华老师提供的PyTorch深度学习简明教程课件包括csv文件和代码。
     
  • 深度学习课程讲义
    优质
    《深度学习课程讲义》是一套系统介绍深度学习理论与实践的教学资料，涵盖神经网络、卷积神经网络及循环神经网络等内容，适合初学者和进阶读者参考。 第1课：深度学习总体介绍 第2课：传统神经网络 第3-6讲：卷积神经网络 第7讲：递归神经网络 第8讲：卷积网络与递归网络结合应用 第9讲：生成对抗网络 第10讲：增强学习
     
  • 深度学习课程讲义
    优质
    《深度学习课程讲义》是一本系统介绍深度学习理论与实践的教材，涵盖了神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络等核心内容，适合初学者和进阶读者使用。 我整理了8份深度学习的课件，以PPT形式呈现，内容涵盖了深度学习的主要方面。
     
  • 深度学习课程讲义
    优质
    《深度学习课程讲义》是一份全面介绍深度学习理论与实践的教学资料，涵盖神经网络、卷积网络及递归网络等主题，适合初学者和进阶读者。 我整理了8份深度学习的课件，形式为PPT，内容涵盖了深度学习的主要方面。
     
  • 刘二大人B站Pytorch课程学习笔记与课后作业
    优质
    这是一份关于在哔哩哔哩平台上刘二大人讲师的PyTorch课程的学习笔记和课后作业解答。内容详实、易懂，适合希望深入理解深度学习框架PyTorch的初学者参考使用。 本人在学习B站刘二大人Pytorch实践课程的过程中整理了一些学习笔记。这些笔记涵盖了课程要点、教学源码以及课后作业及其对应的代码。目录包括：第一讲 概述；第二讲 线性模型创建；第三讲 梯度下降算法；第四讲 反向传播机制；第五讲 用Pytorch实现线性回归；第六讲 逻辑斯蒂回归模型；第七讲 处理多维特征的输入；第八讲 加载数据集；第九讲 多分类问题——softmax classifier；第十讲 卷积神经网络（基础篇）；第十一讲 卷积神经网络（高级篇）。通过学习刘二大人的课程并参考这些笔记，你可以理解大部分网络结构，并能够复现出一些经典模型，例如残差网络ResNet、密集连接网络DenseNet以及GoogleLeNet中的Inception模块等。整个过程收获颇丰。
     
  • Python深度学习算法课程讲义
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    《Python深度学习算法课程讲义》是一份全面介绍使用Python进行深度学习研究与应用的教学资料，涵盖神经网络、卷积神经网络及循环神经网络等核心概念和实践技巧。 人工神经网络与深度学习内容提要： 1. 生物神经系统 2. 人工神经网的概念和分类 3. 发展历史 4. BP算法介绍 5. 深度神经网络解释
     
  • CS294深度强化学习课程讲义（完整版）
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    《CS294深度强化学习课程讲义》是一份完整的教学资料，涵盖了从基础理论到高级应用的全面内容，旨在帮助学生深入理解并掌握深度强化学习的关键技术与最新进展。 CS294深度强化学习课件（完整版）
     
  • 机器学习算法PPT.rar_机器学习PPT_深度学习PPT_深度学习课件_深度学习讲义
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    本资源包含关于机器学习及深度学习的核心概念和算法讲解的PPT文件，适用于教学与自学。涵盖从基础理论到实际应用的内容。 这份机器学习课件涵盖了从基础入门到深度学习的全面内容，非常详尽。
     
  • Pytorch深度学习教程
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    《PyTorch深度学习教程》是一本全面介绍使用PyTorch框架进行深度学习实践的手册，适合初学者和进阶用户参考。 深度学习是人工智能领域的一项关键技术，它利用神经网络模型对复杂数据进行建模，并广泛应用于图像识别、自然语言处理及推荐系统等多个方面。PyTorch是由Facebook开发的一个强大的开源框架，因其易用性、灵活性以及高效的动态计算图特性而受到众多开发者青睐。本教程旨在帮助读者掌握深度学习的基础知识与实践技能，重点围绕使用PyTorch进行相关操作。 1. **基本概念**： - **张量（Tensor）**：在PyTorch中，多维数组被称为张量，可以理解为numpy的高级版本，并且支持GPU加速计算。 - **自动求导机制(Autograd)**：此功能简化了构建和训练神经网络的过程，能够自动完成反向传播所需的梯度计算。 - **Module**：`nn.Module`是用于创建神经网络层和模型的基础类，在PyTorch中你可以通过继承该类来定义自己的网络结构。 - **Optimizer**：为了更新参数，PyTorch提供了多种优化器选项，如SGD、Adam等。 2. **环境搭建**： - 安装PyTorch：根据你的Python版本及硬件配置（CPU或GPU），选择合适的安装方式。通常使用pip或conda进行安装。 - 集成开发工具：为了方便交互式学习，可以将Jupyter Notebook与Visual Studio Code等集成到PyTorch中。 3. **基础操作**： - 数据预处理：利用Pandas和NumPy加载并准备数据，并将其转换为适合于PyTorch使用的张量格式。 - 构建张量：创建、操作及索引张量，包括加减乘除、转置以及切片等常用操作。 - 神经网络层：熟悉常见的神经网络层次结构，如线性层（Linear）、卷积层（Conv2d）和池化层（MaxPool2d）。 4. **构建神经网络**： - 定义模型：通过创建自定义的`nn.Module`子类并实现前向传播方法来定义自己的模型。 - 训练流程：理解损失函数、反向传播以及优化器的应用，以完成训练循环的设定。 - 模型保存与加载：利用PyTorch提供的工具进行权重文件的存储和恢复。 5. **深度学习实战**： - 图像分类：使用经典架构如LeNet、AlexNet或VGG等模型，在MNIST或CIFAR-10数据集上执行图像识别任务。 - 自然语言处理：借助PyTorch中的`torchtext`库进行文本预处理，构建LSTM或Transformer模型以实现情感分析及机器翻译等功能。 - 强化学习：利用Q-learning和Deep Q-Network (DQN)等算法解决Atari游戏或其他环境下的强化学习问题。 6. **进阶话题**： - 数据并行（Data Parallelism）：采用`torch.nn.DataParallel`来实现多GPU训练。 - 轻量化模型：了解MobileNet、ShuffleNet等轻量级网络结构，并在PyTorch中进行相应实现。 - 动态计算图与静态计算图对比分析：探讨PyTorch的动态特性相对于TensorFlow的静态特性的优劣之处。 通过本教程，读者不仅能掌握深度学习的基本原理，还能熟练使用PyTorch框架构建和优化复杂的神经网络模型。理论结合实践是提升技能的有效途径，在此基础上进行实际项目开发将使你的技术更加扎实。