深度學習入門之PyTorch學習筆記

• 緒論
• 1 深度學習介紹
• 2 深度學習框架
• 3 多層全連接網絡
• 4 卷積神經網絡
• 5 循環神經網絡
• 6 生成對抗網絡
• 7 深度學習實戰
• 參考資料

緒論

• 深度學習如今已經稱為科技領域最炙手可熱的技術，幫助你入門深度學習。
• 本文從機器學習與深度學習的基礎理論入手，從零開始學習PyTorch以及如何使用PyTorch搭建模型。
• 學習機器學習中的線性回歸、Logistic回歸、深度學習的優化方法、多層全連接神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、以及生成對抗網絡，最后通過實戰了解深度學習前沿的研究成果。
• 將理論與代碼結合，幫助更好的入門機器學習。

1 深度學習介紹

https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107733777

2 深度學習框架

https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107746239

3 多層全連接網絡

https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107757088

4 卷積神經網絡

https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107839716

5 循環神經網絡

6 生成對抗網絡

7 深度學習實戰

參考資料

廖星宇《深度學習入門之PyTorch》電子工業出版社

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习入门之PyTorch学习笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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