五天入门深度学习,这里有一份PyTorch实战课程

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这是一门五天入门深度学习的实战课程。 想入门深度学习的小伙伴有福了!dataflowr 最近推出了一门五天初步掌握深度学习的实战教程(实战使用 PyTorch 框架),有知识点有实例有代码,值得一看。该课程的创建和维护者是法国国立计算机及自动化研究院(INRIA)的研究员 Marc Lelarge。 课程地址:https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/cea_edf_inria.html 代码地址:https://github.com/mlelarge/dataflowr 该课程的教学目标是学习者能够了解: 何时何地应该使用深度学习 深度学习的工作原理 深度学习前沿研究 此外,该课程还希望学习者能够自己动手做深度学习项目。 这门实战课程要求学习者积极参与,亲自动手实践,其使用的深度学习框架为 PyTorch。 课程目录 第一天: (PPT)课程简介; (代码)示例 1:在 Colab 上创建 VGG 模型参加 Kaggle 猫狗识别竞赛; (代码)用 Autograd 做回归:PyTorch 简介。 第二天: (PPT)线性/logistic 回归、分类和 Pytorch 模块; (代码)理解卷积,创建首个数字识别神经网络; (PPT)嵌入和数据加载器(DataLoader); (代码)协作过滤算法:矩阵因子分解和推荐系统; (PPT)变分自编码器; (代码)自编码器和变分自编码器。 第三天: (PPT)用于真实世界场景的深度学习; (代码)Softmax 温度、混合密度网络、通过反向传播的贝叶斯; (PPT)生成对抗网络; (代码)条件 GAN 和 InfoGAN。 第四天: 循环神经网络:PPT 及相关代码; (代码)char-RNN 的 PyTorch 教程; (代码)Word2vec; (代码)试玩词嵌入; 了解结构化自注意句子嵌入的论文和代码,从而掌握 Glove NLP 小项目。 第五天: (PPT)打开 AI 黑箱; (代码)类激活图(CAM); (代码)对抗样本; 图神经网络。 希望对读者有所帮助。 入门PyTorch教程GAN图神经网络 7

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