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跟着李沐学 动手学深度学习 PyTorch版
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跟着李沐学 动手学深度学习 PyTorch版

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跟着李沐学   动手学深度学习 PyTorch版

资料地址:

    https://zh.d2l.ai/chapter_introduction/index.html

    youtobe: https://www.youtube.com/channel/UCef6AUosRYdnnakdCa_4r6Q/videos

    bilibili:https://space.bilibili.com/1567748478/channel/seriesdetail?sid=358497

    

    

### 2021-1-12

   

   内容安排

   

     1. 深度学习基础 线性神经网络、多层感知机

     2. 卷积神经网络 LeNet AlexNet Vgg inception ResNet

     3. 循环神经网络 RNN GRU LSTM seq2seq

     4. 注意力机制  Attention Transformer

     5. 优化算法 SGD Momentum Adam

     6. 高性能计算 并行 多gpu 分布式

     7. 计算机视觉 目标检测 语义分割

     8. 自然语言处理 词嵌入 BERT

   

  你将学到什么

      

      what 深度学习又哪些技术

      how 如何实现和调参

      why 背后的原因(直觉和数学)

  

 04 数据预处理

    

      N维数组 

      0-d(标量)  一个类别

      1-d(向量)  一个特征向量

      2-d(矩阵)   一个样本- 特征矩阵

      3-d        RGB图片 HWC

      4-d        一个batch的图片  nchw

      5-d        一个视频批量      

      

 09  回归 vs 分类

        

     回归估计一个连续值

     分类预测一个离散列别