deep-learning-v2-pytorch

收录理由

这套资源真正能帮人把深度学习课程学完，而不是停留在看视频的阶段。里面的笔记本手把手带着你实现模型：从零写梯度下降、在MNIST和CIFAR10上训练CNN、用循环网络处理文本和时间序列，还有DCGAN、CycleGAN这类生成模型。由于练习源自Udacity的纳米学位项目，每个任务都附有起始代码和明确的交付要求，自学者能清楚知道做到哪一步算完成，不会漫无目的地摸索。内容的组织顺序也贴近真实教学大纲，从权重初始化和批归一化起步，经过迁移学习，最后涉及部署注意事项，适合作为一条系统的自学路径。团队做内部培训或带新人入门机器学习时，这些现成的笔记本完全可以拿来当实验课素材使用。