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PyTorch实现的深度学习理论与实践.zip

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简介：
本资料涵盖了使用PyTorch进行深度学习的全面教程，结合理论讲解和实战代码，适合初学者快速上手并深入理解深度学习的核心概念和技术。 压缩文件内包含视频教程及完整代码，涵盖了Python基础、PyTorch基础入门课程及相关代码；同时还包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）以及强化学习（RL）等进阶内容和源码。用户无需再四处寻找资源，该压缩包内含所有所需材料，适合从零开始的学习者使用。

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  • PyTorch实现的深度学习理论与实践.zip
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    本资料涵盖了使用PyTorch进行深度学习的全面教程，结合理论讲解和实战代码，适合初学者快速上手并深入理解深度学习的核心概念和技术。 压缩文件内包含视频教程及完整代码，涵盖了Python基础、PyTorch基础入门课程及相关代码；同时还包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）以及强化学习（RL）等进阶内容和源码。用户无需再四处寻找资源，该压缩包内含所有所需材料，适合从零开始的学习者使用。
     
  • 实践中的深度学习（PyTorch）
    优质
    《实践中的深度学习（PyTorch）》是一本专注于使用PyTorch框架进行深度学习应用开发的手册，内容涵盖了从基础概念到高级技巧的全面指导。 希望参考《动手学深度学习（Pytorch）》中的d2lzh_pytorch资源。
     
  • Python-实践中的深度学习实例的PyTorch实现
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    本书通过实际案例详细讲解了如何使用Python编程语言及PyTorch库来实现深度学习模型，旨在帮助读者掌握深度学习技术的实际应用。 这是将《动手学深度学习》和伯克利大学STAT 157（2019年春季）课程的教材代码改写成PyTorch的尝试。
     
  • 实践中的深度学习：PyTorch版
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    《实践中的深度学习：PyTorch版》是一本深入浅出介绍如何使用PyTorch框架进行深度学习项目开发的技术书籍。本书通过丰富的实例和练习帮助读者掌握深度学习的核心概念和技术，适合初学者及有一定经验的学习者阅读。 《动手学深度学习PyTorch》是一本旨在帮助读者深入理解和掌握PyTorch框架以及深度学习基础知识的教程。通过本书，你将能够系统地学习到如何使用PyTorch进行深度学习模型的构建、训练和优化。 我们从PyTorch的基本使用开始介绍。其核心是Tensor（张量），它是多维数组，可以进行各种数值计算。张量的操作包括创建、初始化、运算和转换等。此外，PyTorch的自动求梯度机制使得构建和训练神经网络变得简单，并能自动计算梯度用于反向传播和参数更新。 接着我们将深入探讨深度学习的基础知识。它通过构建多层非线性模型来模拟人脑的学习过程。基础概念包括神经网络、激活函数（如ReLU、sigmoid和tanh）、损失函数（如均方误差和交叉熵损失）、优化器（如随机梯度下降SGD、Adam和RMSprop）以及正则化技术（如L1和L2正则化）。 在实现深度学习算法方面，我们将从最简单的前馈神经网络开始，逐步过渡到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们的变种，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型在图像识别、自然语言处理等领域有广泛应用。此外还会涉及现代注意力机制、自注意力和Transformer模型等当前深度学习领域的热点。 书中还介绍强化学习这一重要分支，它通过与环境的交互来学习最优策略，并提供实现Q学习、策略梯度等算法的方法。 除了理论知识，实践是提升技能的关键。本书包含大量代码示例，让你亲手实现各种深度学习模型并在真实数据集上进行训练和验证，帮助你更好地理解其工作原理并应用于实际项目中。 最后我们将讨论如何将训练好的模型转化为生产环境可用的形式，例如使用ONNX进行模型转换或利用TorchScript进行静态图编译等方法。 《动手学深度学习PyTorch》是一本全面且深入的教程，无论你是初学者还是有一定经验的开发者都能从中受益。通过本书的学习，你将能够熟练运用PyTorch进行深度学习模型的设计、训练和部署，并为你的AI项目奠定坚实的基础。
     
  • 深度学习的理论与实践——资源下载
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    本资源集合涵盖了深度学习领域的理论知识和实践经验，包括教程、论文及代码示例等，旨在帮助学习者全面掌握深度学习的核心技术。 深度学习是人工智能领域的重要分支之一，它通过模拟人脑神经网络的工作原理使计算机能够从大量数据中自动提取特征并进行预测。“深度学习理论与实践”课程为初学者提供了宝贵的实践机会，鼓励学员通过实际运行代码来加深理解。 以下是一些关键知识点的详细介绍： 1. **神经网络基础**：深度学习的核心是构建由多个层次组成的神经网络。每个层次包含若干个被称为“神经元”的节点。这些层包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层负责模型的学习过程。 2. **前向传播与反向传播**：在训练过程中，通过前向传播计算预测结果，并使用反向传播算法来调整权重以减小误差并提高性能。 3. **损失函数**：衡量模型预测值与实际值之间的差异。常用的损失函数包括均方差（MSE）和交叉熵损失等。对于分类问题而言，交叉熵是更常见的选择。 4. **优化器**：如梯度下降、随机梯度下降(SGD)、动量(Momentum)以及Adam等方法用于调整权重更新的速度与方向以实现高效收敛。 5. **激活函数**：非线性变换功能包括Sigmoid，tanh, ReLU（修正线性单元）和LeakyReLU等，这些赋予神经网络处理复杂问题的能力。 6. **卷积神经网络(CNN)**：CNN在图像识别任务中表现突出。通过利用卷积层及池化操作提取特征，并且由于权值共享特性减少了参数数量从而提高了训练效率。 7. **循环神经网络(RNN)与LSTM**：RNN适用于处理序列数据如自然语言，但其存在梯度消失或爆炸问题；为解决此问题提出的LSTM（长短期记忆）模型能够更好地捕捉长期依赖关系。 8. **深度信念网络(DBN)和自编码器(AE)**：无监督学习方法DBN用于预训练权重而AE则通过重构输入数据来发现低维表示。 9. **生成对抗网络(GAN)**：由两个部分组成，即生成器与判别器。GAN利用博弈论原理进行训练，并能够创建逼真的新样本。 10. **模型评估和调优**：包括交叉验证、早停法以及网格搜索等技术用于选择最佳的超参数组合。 通过这些实例代码的学习实践，你将更加深入地理解深度学习的操作机制并提高自己的技能水平。同时还有关于数据预处理、模型搭建及训练等方面的详细文档可供参考。
     
  • 动手实践深度学习（PyTorch版）.pdf
    优质
    本书《动手实践深度学习（PyTorch版）》通过丰富的实例和教程，帮助读者掌握使用PyTorch框架进行深度学习开发的技术与方法。 《动手学深度学习》PyTorch版是一本全面介绍深度学习的实践教程文档。
     
  • Python深度学习实践——基于PyTorch-ppt.zip
    优质
    本资源为《Python深度学习实践》PPT演示文稿，内容涵盖使用PyTorch进行深度学习项目开发的关键技术和案例分析。 Python深度学习实战——基于Pytorch-ppt.zip
     
  • 动手实践深度学习-PyTorch-源代码
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    本书通过丰富的PyTorch源代码实例，引导读者深入理解并亲手实践深度学习算法与模型构建，适合希望从实战角度掌握深度学习技术的学习者。 动手学深度学习-PyTorch-源代码
     
  • 详解PyTorch深度学习：理论、算法、模型及编程实践 03
    优质
    本书深入解析了PyTorch框架下的深度学习技术，涵盖理论基础、核心算法、经典模型以及实战编程技巧，适合初学者和进阶读者。 在本节中，我们将深入探讨PyTorch深度学习框架，并涵盖其理论基础、核心算法、常见模型以及实际编程实现。PyTorch是一个广泛使用的开源库，由Facebook开发，旨在为机器学习研究提供便利，同时也适合于工业级应用。它以其动态计算图模式和直观的API而受到青睐。 一、深度学习理论 深度学习是人工智能领域的一个分支，其核心思想是通过多层非线性变换来学习数据的复杂表示。在PyTorch中，这些层可以通过`nn.Module`类构建，如卷积层（Conv2d）、全连接层（Linear）等。损失函数（Loss Function）是衡量模型预测与真实结果之间差异的关键，在PyTorch中有多种选择，包括均方误差（MSELoss）和交叉熵损失（CrossEntropyLoss）。 二、PyTorch中的核心算法 1. 反向传播（Backpropagation）：在PyTorch中，用户可以利用`.backward()`方法自动执行反向传播，并更新网络权重。这得益于其动态计算图的特性，在运行时构建和修改模型结构成为可能。 2. 优化器（Optimizers）：多种优化算法如随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等被内置在PyTorch中，它们负责调整模型参数更新的方向及步长。 三、深度学习模型 1. 卷积神经网络（CNN）：这种网络广泛应用于图像识别与处理任务。使用`nn.Conv2d`构建卷积层，并通过`nn.MaxPool2d`实现池化操作。 2. 循环神经网络（RNN）、门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）：这些模型主要用于序列数据，如自然语言处理。PyTorch的`nn.GRU`和`nn.LSTM`提供了相应的结构支持。 3. 自注意力机制（Transformer）：通过使用PyTorch中的`nn.Transformer`模块可以实现Transformer模型，该类架构常用于机器翻译及文本生成任务中。 四、编程实现 在利用PyTorch进行深度学习时，通常遵循以下步骤： - 数据预处理：借助于`torch.utils.data.Dataset`和`DataLoader`, 对数据集进行批量加载，并执行归一化或增强等操作。 - 模型构建：通过定义继承自 `nn.Module` 的子类来搭建模型结构, 并实现前向传播逻辑. - 训练过程: 在训练集中迭代模型，利用优化器和损失函数更新参数。 - 评估阶段: 对验证集或者测试集进行性能检验，如准确率、损失值等。 在后续章节（例如chap15和chap16）中可能会进一步探讨更高级的主题，包括对抗性学习、生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）、强化学习以及如何将模型部署到生产环境。通过深入阅读并实践这些内容的代码示例，读者可以提升自己在PyTorch和深度学习方面的技能水平。
     
  • 深度学习论文与实践技术综述
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    本综述全面探讨了深度学习领域的最新进展，涵盖了多种模型架构、算法优化及应用案例，并提供了实践经验分享和技术挑战分析。 真正的即插即用！盘点11种CNN网络设计中的精巧通用“小”插件；一文看尽27篇CVPR 2021年二维目标检测论文综述，详解50多种多模态图像融合方法；概览CVPR 2021最新18篇口头报告论文；如何入门多视角人脸正面化生成？超详细最新综述不容错过！万字长文细说工业缺陷检测技术与应用；结构重参数化技术综述，进可暴力提性能，退可无损做压缩；深入浅出学习多视角3D目标识别的最新进展；盘点CVPR二十年最具影响力的10篇论文；一文看尽6篇CVPR 2021伪装目标检测及旋转目标检测研究；概览6篇CVPR 2021二维异常检测领域的前沿工作。