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动手学深度学习 笔记与代码

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动手学深度学习 笔记与代码

常见问题汇总:

https://shimo.im/docs/86tr6VvQVRdvkX8r

1、学习计划:

第一次打卡内容(2月11日-14日)

Task01:线性回归;Softmax与分类模型、多层感知机(1天) Task02:文本预处理;语言模型;循环神经网络基础(1天) 打卡时间:【2020-02-11 08:00 -- 2020-02-14 22:00】

第二次打卡内容(2月15日-19日)

Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶(1天) Task04:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer(1天) Task05:卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶(1天) 打卡时间:【2020-02-15 08:00 -- 2020-02-19 22:00】

第三次打卡和第四次打卡,选择一次打卡即可

第三次打卡内容(2月19日-25日)(打卡截止时间2月25日晚22:00) Task06:批量归一化和残差网络;凸优化;梯度下降(1天) Task07:优化算法进阶;word2vec;词嵌入进阶(1天) Task08:文本分类;数据增强;模型微调(1天)

第四次打卡内容(2月19日-25日)(打卡截止时间2月25日晚22:00) (Task06:批量归一化和残差网络;凸优化;梯度下降(1天)) Task09:目标检测基础;图像风格迁移;图像分类案例1(1天) Task10:图像分类案例2;GAN;DCGAN(1天) ps Task08:数据增强;模型微调

2、学习指南 参考资料

《动手学深度学习》中文版官网教材:http://zh.gluon.ai/ PyTorch中文文档:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/stable/ 部分PyTorch代码来自GitHub开源仓库:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch 《南瓜书》https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book

两门辅修课观看地址: 《人工智能数学基础》https://www.boyuai.com/elites/course/D91JM0bv72Zop1D3 《ACM班机器学习》https://www.boyuai.com/elites/course/x3fyYxaRhVWJxGSI

《动手学深度学习》代码讲解Pytorch版 课程链接:https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV

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Language:Jupyter Notebook 88.6%Language:Python 11.4%