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动手学深度学习在线播放_动手学深度学 pytorch pdf(2024年11月免费观看)

内容来源：网络红人排行榜所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

动手学深度学习

《动手学深度学习》学习心得分享 𐟓š 花了两个月的时间，我终于读完了《动手学深度学习》这本书。以下是我学习过程中的一些心得，希望对大家有所帮助。我的学前基础 𐟓– 首先，我介绍一下我的学习背景。如果你也有类似的基础，可能会觉得我的经验更有参考价值。我之前并没有深度学习的背景，只是对机器学习和人工智能有一些基本的了解。我的学习历程 𐟛䯸接下来，我分享一下我的学习过程。如果你还没有开始读这本书，我的经历可能对你有帮助。我是从零开始，一步步跟着书中的步骤进行实践的。虽然有些章节看起来很复杂，但只要耐心去理解，其实并不难。对各章节的理解 𐟓š 然后，我详细讲解了对这本书中大部分章节的理解。如果你刚刚读完某一部分，或者正在读某一部分，或许能从我的理解中得到一些启发。每一章都有其独特的价值和重要性，特别是对于初学者来说，每一章都是基础知识的积累。对这本书的评价 𐟌Ÿ 最后，我简单评价一下这本书。总的来说，我觉得这本书非常适合初学者。它的内容从基础到进阶，逐步引导读者深入了解深度学习的原理和实现方法。书中的代码示例也很丰富，有助于读者在实践中加深理解。希望这些分享能对大家有所帮助！欢迎大家一起交流学习！𐟒쀀

𐟓š 全球最大的人工智能图书馆推荐！ 𐟎‰ 发现了一个超大的AI领域电子图书馆，几乎涵盖了人工智能领域的所有书籍！再也不用花钱买实体书了，人工智能领域的小伙伴们赶紧收藏吧！ 𐟓š 深度学习、机器学习等人工智能领域的书籍应有尽有，支持全文搜索、按名称、作者、ISBN、出版社、MDS搜索。 𐟔 热门书籍推荐：《深度学习》：伊恩ⷥ䥾𗨴𙦴›、约书亚ⷦœ쥐‰奥、亚伦ⷥ𚓧𛴥𐔨‘—，2017年出版，文件格式MOBI，26.57MB。《机器学习》：周志华著，2016年出版，文件格式PDF，39.73MB。《图解深度学习》：山下义著，2018年出版，文件格式PDF，91.38MB。《动手学深度学习》：阿斯顿ⷥ𜠣€李沫、扎卡里ⷃⷧ닩ΰ€亚历山大ⷦ–﨎릋‰著，2019年出版，文件格式PDF，12.59MB。 𐟓š 快来探索这个超大的AI图书馆吧，提升你的AI知识水平！

《动手学深度》Py版，入门佳选！ 𐟓–《动手学深度学习（PyTorch版）》是一本专为初学者和实践者打造的深度学习教材，由李沐、Aston Zhang和孔德威三位作者联手撰写。 𐟔这本书以PyTorch作为核心框架，全面系统地介绍了深度学习的基础理论、常见模型以及实用的应用技巧。 𐟓Œ内容涵盖了从深度学习的入门知识到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、优化算法，以及在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用。 𐟒᦯一章都提供了清晰的理论指导和大量的代码实例，使读者能够通过实践操作来加深对知识的理解和掌握，学习如何使用PyTorch来构建和训练深度学习模型。 𐟌ˆ本书通过丰富的实例和案例，展示了深度学习的基本原理、常用模型及其实践技巧。作者们将理论与实践相结合，通过编程实践帮助读者深入掌握神经网络、CNN、RNN等深度学习模型的工作原理和应用方法。 𐟓Œ此外，书中还详细介绍了深度学习在计算机视觉、自然语言处理以及强化学习等多个领域的应用案例，旨在帮助读者全面掌握深度学习的核心概念和实践技能。

研一小白如何从零开始深度学习？作为一个准研一的学生，导师让你从零开始学习 PyTorch，但你之前没有接触过机器学习。是直接上手 PyTorch，还是先从机器学习开始呢？让我来给你一些建议吧。第一步：先学吴恩达的机器学习课程 𐟓š 首先，你可以从吴恩达的机器学习课程开始。这个课程在 B 站上就能找到，非常适合初学者。虽然课程讲得比较简略，但你可以通过课后作业来巩固知识。不过要注意，有些作业需要用到 TensorFlow 1.x 版本，如果安装不了就算了，毕竟很多导师都推荐这门课程，省心。第二步：阅读《西瓜书》 𐟍‰ 接下来，你可以看看《西瓜书》（机器学习，清华出版社）。这本书详细讲解了基本的数学原理，配合 B 站上的白板推导系列，可以帮助你更好地理解数学推导。如果你觉得时间太长，可以直接跳过这部分，继续往下看。第三步：动手学深度学习 𐟖️ 然后，你可以看看李沐的《动手学深度学习》。这本书教你如何使用 PyTorch 搭建经典论文模型。建议直接上手写代码，十来个小模型就能让你熟悉 PyTorch。如果你喜欢像 C++ 或 Python 那样先学语法再编程，可能会觉得有点难。第四步：研究方法，看综述文章 𐟓 按照研究方向，看看对应的综述文章。这主要是为了了解这个方向有哪些方法。你需要一一个个看论文，代码就看三个左右就可以了。注意，找时间点比较近的代码，因为太久的代码可能有环境问题。第五步：看最新的顶会文章 𐟓𐊧œ‹完综述后，直接找最新的顶会文章，开始复现。选择能复现的、性能最好的模型作为你的 baseline，然后在上面进行改进。复现结果就行，如果无代码复现，建议作为进阶玩法。第六步：大量阅读论文 𐟓– 最后，看大量的论文。无论什么方向，先看文章的摘要，如果你觉得论文提出的创新能看得懂，那就继续看下去；不然直接 pass。反复看，直到找到你看起来很猛的文章，然后把该篇文章的方法放到 baseline 中，观察性能变化。第七步：确定创新点 𐟌Ÿ 如果性能有提升，那就将这个方法确立为你的创新点；如果没有提升就直接 pass。等你攒够两个创新点后，可以直接找老师，看看能不能发一篇中文期刊。第八步：论文写作与修改 ✍️ 如果同意发论文，那就走一遍论文从写作到终稿到修改到拒稿到修改到中稿的过程；如果不同意，那就再找创新点，重复以上步骤。小贴士 𐟎 我给大家准备了机器学习礼包，包括吴恩达教授的课程视频和笔记、西瓜书视频和笔记等等。希望这些资源能帮到你！希望这些建议能帮你在深度学习的路上走得更顺利！加油！𐟒ꀀ

零基础一个月速成深度学习指南大家好！作为一个曾经在深度学习上摸爬滚打过来的过来人，我希望通过这篇文章，帮到那些和我一样数学基础差、代码能力也不太行的朋友们。第一步：吴恩达的《深度学习》课程 𐟓š 首先，推荐大家去看看吴恩达的《深度学习》课程。这个课程会帮你搞清楚深度学习里的一些基础概念和基本原理。虽然有些数学理论可能一时半会儿搞不懂，但没关系，先跳过，后面边用边理解，慢慢就会明白的。看完这个课程后，你对深度学习应该会有一个初步的印象。第二步：高赞的深度学习基础概念文章 𐟓 接下来，去CSDN上搜一篇高赞的深度学习基础概念文章，随便看看。如果不想看也没关系，因为这是为了让你在后续学习中遇到不懂的概念时，随时可以去查看的资料。当然，你也可以借助一些AI工具来随时查询。第三步：土堆的《Pytorch深度学习快速入门教程》 𐟖寸然后，推荐大家看看土堆的《Pytorch深度学习快速入门教程》。跟着土堆的讲解一步步来，配好环境（土堆也有专门的视频讲解），边听边动手写代码。这一步会让你对深度学习的基础概念以及一个完整的模型如何训练有一个更深的理解。第四步：目标检测YOLOv5实战 𐟎𛏨🇥‰三步后，你已经对深度学习有个大概的了解了。接下来就是上手实操的时候了，继续看土堆的《目标检测YOLOv5实战》。这一步是带你进行一个项目实战，学习如何拿到一个深度学习模型，如何跑代码，如何训练模型。第五步：李沐的《动手学深度学习》 𐟓– 最后，推荐大家看看李沐的《动手学深度学习》。建议最好自己上手敲代码，这对之后看懂深度学习的代码以及去魔改别人的代码有很大帮助。辅助工具 𐟛 ️ 深度学习相关工具书：可以参考一些深度学习相关的工具书，图2里有一些推荐的书籍。 AI工具：ChatGPT、Claude等AI工具，不会的概念方便查询。 CSDN博客：可以在上面看别人的总结，省时省力。今天的分享就到这里啦！之后我会继续分享如何高效查找研究方向的文献以及相关代码。希望大家都能在深度学习的路上越走越远，越走越顺！

𐟓š人工智能必读书籍推荐！你绝对不能错过！ 𐟓š想要学好人工智能？这些书籍绝对不能错过！无论是初学者还是进阶者，这些书籍都能为你提供宝贵的知识和实战经验。 𐟔𙣀ŠPython机器学习基础教程》 𐟔𙣀Š神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 𐟔𙣀ŠOpenCV 4快速入门》 𐟔𙣀Š机器学习_周志华》 𐟔𙣀ŠTensorflow技术解析与实战》 𐟔𙣀Š深度学习(花园书)》 𐟔𙣀Š动手学深度学习v2-预览版》 𐟔𙣀Š统计学习方法》 𐟔𙣀Š基于OpenCV的多视角视觉测量系统标定》 𐟔𙣀ŠOpenCV教程基础篇》 𐟔𙣀Š数字与图像处理-MATLAB版》 𐟔𙣀Š深度学习之pytorch物体检测实战》 𐟓–这些书籍涵盖了从基础到进阶的各个方面，帮助你全面提升人工智能技能。无论你是初学者还是进阶者，这些书籍都能为你提供宝贵的知识和实战经验。 𐟒ᦃ𓨦拉开差距？利用好你的空余时间，多看书吧！只有不断学习和实践，才能在这个领域取得成功。

𐟓š动手学深度学习Day2精要𐟒ኰŸŒž新的一天，新的挑战！ ✅线性回归：探索数据与目标值之间的线性关系。 ✅从零实现线性回归：亲手搭建模型，感受数学的魅力。 ✅简洁实现线性回归：利用高级API，高效完成模型构建。 𐟔今日难点解析： 1️⃣ with torch.no_grad()：这个装饰器能禁用梯度计算，优化内存消耗，提升执行效率。在模型推断或评估时特别有用！ 2️⃣ detach()：这个函数返回一个与原始张量共享内存的新张量，但它的requires_grad属性为false，这意味着在反向传播过程中，计算会在这个点停止。 𐟒ᥰ贴士：遇到不懂的函数或方法，不妨先查阅pytorch官网，那里有详细的文档和示例。 𐟒ꦘŽ天我们将学习softmax函数，加油！祝你在学习的道路上不断进步！

人工智能学习指南：从零开始到专家想要进入人工智能领域？这里有一份超基础的学习路线，帮你从零开始成为人工智能专家！𐟚€ 𐟓š1. 数学基础书籍：《程序员的数学》、《统计学概论》、《线性代数》课程：麻省理工《计算机数学基础》 𐟒𛲮 Python编程书籍：《看漫画学Python》课程：《Python全632集课程》、《看漫画学Python》 𐟓ˆ3. 机器学习书籍：《机器学习》周志华、《机器学习基础》、《渴望机器学习》吴恩达课程：《吴恩达机器学习》、《李宏毅机器学习课程》 𐟔4. 深度学习书籍：《动手学深度学习》、《图解深度学习》、《深度学习》课程：《吴恩达深度学习》、《李宏毅深度学习课程》 𐟓š5. 数据可视化与特征工程书籍：相关数据可视化书籍课程：相关数据可视化课程 𐟓ˆ6. scikit-learn 书籍：相关scikit-learn书籍课程：相关scikit-learn课程 𐟓š7. 其他资料 1000+人工智能书籍 100份人工智能相关行业报告 500+份人工智能论文资料各大高校人工智能课程清单人工智能培训机构调研对比这份学习路线涵盖了从数学基础到深度学习等多个方面，帮助你全面掌握人工智能的核心知识。赶紧收藏起来，开启你的AI学习之旅吧！𐟌Ÿ

AI学习秘籍，轻松掌握！ 𐟌 探索AI的奥秘，这些网站是你的理想选择！ 𐟔 《Google AI》 Google AI学习平台，带你领略AI的无限可能。 𐟔 《Udacity AI学院》从零开始，掌握AI的核心知识，Udacity AI学院是你的不二之选。 𐟔 《阿里云AI学习路线》阿里云，国内领先的云服务，为你提供从入门到进阶的AI学习路线。 𐟔 《AI大学堂》科大讯飞推出的AI大学堂，让你在学习AI的同时，走进未来。 𐟔 《飞桨AI Studio》一个专为AI学习者和开发者打造的实训社区。 𐟔 《神经网络入门》 Brilliant推出的Introduction to Neural Networks课程，让你轻松入门神经网络。 𐟔 《Kaggle》机器学习和数据科学的社区，这里有你需要的所有资源。 𐟔 《ML for Beginners》微软推出的免费开源的机器学习课程，让你从零开始，逐步掌握。 𐟔 《MachineLearningMastery》从基础到高级，MachineLearningMastery提供全面的机器学习学习资源。 𐟔 《动手学深度学习》动手学深度学习的教材和课程，让你在实践中学习。 𐟔 《DeepLearning.AI》深度学习和人工智能的学习平台，为你提供最前沿的知识。 𐟔 《Elements of AI》免费的在线AI通识学习，让你全面了解AI。 𐟔 《Coursera》知名的MOOC平台，提供众多人工智能和机器学习课程。 𐟔 《fast.ai》一个免费开源的深度学习和AI学习网站，让每个人都能参与AI的学习。 𐟔 《ShowMeAI知识社区》 ShowMeAI是一个人工智能领域的资料库和学习社区，覆盖多个方向，为你提供结构化的学习路径。

深度学习路线：从零开始到创新点最近，我一直在为几个小朋友辅导深度学习的项目。如果你也在学习深度学习，或者打算开始学习，那么这篇文章可能会对你有所帮助。有人说，“学习PyTorch就像上战场，而机器学习就像打仗的策略，你得先知道如何打仗。”𐟥Š𐟧 所以，让我们开始探索这个学习路径吧！第一步：从吴恩达的机器学习课程开始 𐟎“ 吴恩达的机器学习课程就像一把钥匙，能帮你打开知识的大门。你可以在小破站上找到这门课程。手动推导梯度下降、SVM、PCA等基础概念是非常必要的。听说李宏毅的课程也不错哦～第二步：阅读《机器学习》这本书 𐟓š 然后，你需要读一读那本著名的“西瓜书”（《机器学习》，清华出版社）。这本书会帮你了解一些基本的数学原理。小破站上的白板推导系列也非常推荐！第三步：进入PyTorch世界 𐟧銥‚照李沐的“动手学深度学习”，亲自搭建经典论文模型。记住：直接啃代码，才能真正理解。第四步：阅读综述文章 𐟓– 看看你研究方向的综述文章，了解这个领域有哪些方法。选择几个经典的代码看看，记住，不要太老，因为可能会遇到环境问题。第五步：阅读顶级会议文章 𐟓𐊨ﻦœ€新的顶级会议文章，开始复现，选择能复现的、性能最好的模型作为你的基线，然后在此基础上改进。第六步：深入阅读论文 𐟓š 当你找到一篇你觉得很有创新性的文章时，尝试将这篇文章的方法放入你的基线模型中，然后观察性能变化。第七步：确定创新点 𐟌Ÿ 如果性能有提升，那么将它确定为你的创新点；如果没有提升，就直接pass。第八步：积累创新点 𐟒ኧ퉤𝠧篧𔯤𚆤𘤤𘪥ˆ›新点，就可以去找导师看看能否发表一篇期刊。第九步：不断实验、失败、改进 ♻️ 通过一次又一次的实验、失败、改进，逐步磨砺你的研究能力和技巧。对于新手小白而言，知道如何找到创新点，如何设计实验，如何写出自己的研究成果，才是最重要的。

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