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PyTorch for Deep Learning

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简介：
《PyTorch for Deep Learning》是一本全面介绍如何使用PyTorch框架进行深度学习实践与开发的教程书。书中不仅涵盖了基础理论知识，还提供了丰富的实战案例和项目经验分享，帮助读者快速掌握并应用到实际工作中去。 Deep Learning with PyTorch：采用实际方法使用PyTorch构建神经网络模型的入门书籍。

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  • PyTorch for Deep Learning
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    《PyTorch for Deep Learning》是一本全面介绍如何使用PyTorch框架进行深度学习实践与开发的教程书。书中不仅涵盖了基础理论知识，还提供了丰富的实战案例和项目经验分享，帮助读者快速掌握并应用到实际工作中去。 Deep Learning with PyTorch：采用实际方法使用PyTorch构建神经网络模型的入门书籍。
     
  • 《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》- FastBook Master...
    优质
    本书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》为读者提供了使用fastai库和PyTorch框架进行深度学习实践的全面指南，适用于希望快速掌握深度学习技术的数据科学家和机器学习爱好者。 《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》这本书介绍了如何在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型，并且使用全新的fastai v2库和PyTorch来实现这些模型。 书中详细讲解了深度学习的基础知识，包括什么是神经网络，它们是如何训练的以及如何进行预测。此外，还介绍了为什么及如何使用深度学习模型，并提供了提高模型准确性、速度和可靠性的方法。 除了理论内容外，这本书也涵盖了将你的模型转换为实际Web应用程序的方法以及在遇到问题时调试模型的技术。书中还包括了最新的深度学习技术的实际应用案例。 最后，本书教授读者如何阅读深度学习研究论文及从头开始实现深度学习算法的知识。需要注意的是，该课程并非面向零基础人士，虽然不要求处理大量数据和大学水平的数学能力，但至少需要有一年的编程经验。
     
  • deep-learning-for-remote-sensing
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    Deep-Learning-for-Remote-Sensing探讨深度学习技术在遥感图像处理与分析中的应用，涵盖目标检测、分类及语义分割等领域，推动地球观测技术进步。 遥感中的深度学习 本教程涵盖我在遥感领域的研究、演示、幻灯片、建议及资源，并会随时间不断更新和完善。我推荐你关注此项目并为其点赞，以便随时获取最新动态。 物体检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的技术，它使我们能够识别、分类和跟踪图像或视频中的对象。许多目标可以通过这种技术进行定位，如平面结构的监测、桥梁检查以及车辆及船舶等移动物体的追踪。下图提供了一些遥感数据的例子以供参考。 关于物体检测的数据集包括： - COCO（常用对象上下文） - Pascal VOC - ISPRS 数据集：语义标记与重建 - 多伦多马萨诸塞州道路和建筑物数据集 - IEEE GRSS 数据融合竞赛相关高光谱数据集，如DFC2018、Pavia及Indian Pines等
     
  • Deep Reinforcement Learning for Atari Pong using DQN Algorithm in PyTorch on OpenAI...
    优质
    本研究运用PyTorch实现基于深度Q网络(DQN)算法的深度强化学习模型，成功应用于OpenAI环境下的Atari乒乓球游戏中，展示了在复杂游戏环境中自主学习的能力。 在Atari Pong游戏中应用深度强化学习算法的目的是评估深度Q网络（DQN）在OpenAI环境中对Pong游戏的效果与准确性，并测试该算法的各种改进版本，包括多步DQN、Double DQN 和 Dueling DQN。 从实验结果可以看出，在基本DQN的情况下，仅需大约110次游戏就能达到接近人类的准确度；而经过300场左右的游戏后，其表现则能达到非常高的水平。此项目中考虑的不同版本的改进型DQN显示出在效率和准确性方面的一些提升效果。 Atari 1600仿真器由OpenAI开发，可以用于59种不同的游戏来测试强化学习算法的效果。由于输入数据是当前帧（210x160x3）的RGB图像，并且处理这些图片所需计算量过大，因此将它们转化为灰度图进行简化。接下来的操作包括对图像进行下采样并裁剪至可播放区域大小为84x84x1。
     
  • Deep learning for brain tumor segmentation
    优质
    本研究运用深度学习技术，旨在提高脑肿瘤分割的精确度和效率，为临床治疗提供更可靠的影像学依据。 论文《利用深度学习进行脑肿瘤分割》由Gal Peretz 和 Elad Amar撰写。
     
  • Deep-Learning-for-Skin-Cancer-Detection-
    优质
    本项目利用深度学习技术进行皮肤癌检测，旨在提高早期皮肤病病变识别准确率，助力精准医疗。 使用CNN的皮肤癌检测器需要从Kaggle下载数据集。下载的数据集应包含.csv文件，并且这些文件需解压到名为Skin-Cancer-Detector-using-CNN的文件夹中，具体包括HAM10000_metadata.csv、HAM10000_images_part_1和HAM10000_images_part_2。 所需库如下： - Web框架：Flask - TensorFlow - Matplotlib - Keras - NumPy - Pandas - Scikit-Learn 请按照以下步骤操作： 步骤一：在jupyter中运行Skin_CD.ipynb文件。 步骤二：训练模型完成后，将该模型保存到models文件夹中。
     
  • Deep Learning ToolboxImporter for TensorFlow-Keras Models.rar
    优质
    这是一个用于导入TensorFlow-Keras模型到Deep Learning Toolbox的资源包，方便用户在MATLAB环境中利用已训练的Keras模型进行深度学习研究和应用开发。 MATLAB的Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow-Keras Models支持包允许在MATLAB中使用TensorFlow模型。
     
  • DL4J (Deep Learning for Java) 文档
    优质
    DL4J（深度学习for Java）文档提供了使用Java进行深度学习开发所需的所有资源和指南。该文档涵盖了从基础概念到高级应用的各种主题。 本段落将详细讲解DL4J作为Java深度学习接口的特点及其使用方法，并涵盖从构建不同类型的神经网络（如卷积、循环和前馈）到训练集构建以及模型评估的全流程教学。我们将一步步地指导读者如何利用DL4J进行各种复杂的深度学习任务，确保即使是初学者也能轻松上手并掌握相关技术。
     
  • Deep Reinforcement Learning for Human-Level Control.pdf
    优质
    本文探讨了深度强化学习在实现人类级别控制任务中的应用与挑战，通过模拟环境验证其有效性。 Nature资源提供有关深度强化学习的论文免费下载，资源共享。