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动手学习深度学习 PyTorch版-笔记汇总-不完全指北

文章目录

  • 一、课程资源
  • 二、笔记汇总

前言：李沐，亚马逊资深首席科学家。课程将从零开始教授深度学习，不仅讲述模型算法，同时会将每一处细节都讲述如何用PyTorch进行实现。沐神yyds。

一、课程资源

  • B站：动手学深度学习 PyTorch版
  • 教材：动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)
  • 课程论坛讨论：中文版 - D2L Discussion
  • Pytorch论坛：PyTorch Forums

二、笔记汇总

此博客仅方便学习，无其他用图，部分章节时间有限未学习，暂附官方链接

  • 1、前言：动手学习深度学习 01：前言
  • 2、预备知识：动手学习深度学习 02：预备知识
  • 3、线性神经网络：动手学习深度学习 03：线性神经网络
  • 4、多层感知机：动手学习深度学习 04：多层感知机_多层感知机优化
  • 5、深度学习计算：动手学习深度学习 05：深度学习计算_深度学习计算题
  • 6、卷积神经网络：动手学习深度学习 06：卷积神经网络
  • 7、现代卷积神经网络：动手学习深度学习 07：现代卷积神经网络（AlexNet、VGG、NiN、GoogleNet、批量归一化、ResNet、DenseNet）
  • 8、计算性能（深度学习硬件）：12. 计算性能 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)
  • 9、计算机视觉：动手学习深度学习 08：机器视觉
  • 10、循环神经网络：动手学习深度学习 09：循环神经网络
  • 11、现代循环神经网络：9. 现代循环神经网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)
  • 12、注意力机制：10. 注意力机制 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)
  • 13、优化算法：11. 优化算法 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)
  • 14、自然语言处理：预训练：14. 自然语言处理：预训练 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)
  • 15、自然语言处理：应用：15. 自然语言处理：应用 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)
  • 16、附录：深度学习工具：16. 附录：深度学习工具 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)

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