深度学习资源分享

好久没有更新，前段时间npy考研复试，我自己考试也多。

此文是给想要学习深度学习的小伙伴们一个学习线路吧。

机器学习基本概念

机器学习是从人工智能中产生的一个重要学科分支，是实现智能化的关键。概念网上也挺多的。

数学基础

需要掌握的知识：优化方法、线性代数、微积分、概率论、矩阵论、信息论...

【深度学习数学基础-深度学习大讲堂】

• https://study.163.com/course/introduction/1005022007.htm

【神经网络与深度学习-附录《数学基础》】

• https://nndl.github.io/

• https://nndl.github.io/nndl-book.pdf

【Matrix Cookbook】

• https://www.math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matrixcookbook.pdf

深度学习的模型框架

什么是深度学习的框架呢？

深度学习框架是一种接口、库或工具，利用预先构建和优化好的组件集合定义模型。

发展历程：

主流框架：

就先不在这里分享框架过多的东西了，因为东西太多了。

分享几个学习的链接，有的我也没看过，不过应该不错。

PyTorch：

• 《PyTorch深度学习实践》，Hongpu Liu

• https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys

• https://pytorch.org/resources/

• https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh

Python：

• 《Python编程与实践》公开课，北京邮电大学，陈光

• https://github.com/fly51fly/Practical_Python_Programming

• https://www.bilibili.com/video/BV1b7411N7P2