数学方法在深度学习中的应用项目教程

数学方法在深度学习中的应用项目教程

mathematical-methods-in-deep-learning-ipython Python code (in the form of Jupyter ipython notebooks) to support the book "Math and Architectures of Deep Learning" (Krishnendu Chaudhury with Ananya Ashok, Sujay Narumanchi, Devashish Shankar). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mathematical-methods-in-deep-learning-ipython

1. 项目目录结构及介绍

mathematical-methods-in-deep-learning-ipython/
├── python/
│   ├── chapter2/
│   ├── chapter3/
│   ├── chapter4/
│   ├── chapter5/
│   ├── chapter6/
│   ├── chapter7/
│   ├── chapter8/
│   ├── chapter9/
│   ├── chapter10/
│   ├── chapter11/
│   ├── chapter13/
│   └── chapter14/
├── resources/
│   └── images/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• python/: 包含所有章节的Jupyter Notebook文件，每个章节对应一个子目录。
  • chapter2/ 至 chapter14/: 每个章节包含与书中理论内容对应的Python代码示例。
• resources/: 包含项目所需的资源文件，如图片等。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被Git管理。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目使用MIT许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的概述、安装和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行项目所需的Python包。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件是Jupyter Notebook文件，位于python/目录下的各个章节子目录中。每个章节对应一个或多个Jupyter Notebook文件，用于演示和实践书中介绍的数学方法和深度学习架构。

启动步骤

1. 克隆仓库:

   git clone https://github.com/krishnonwork/mathematical-methods-in-deep-learning-ipython.git
   

2. 创建虚拟环境:

   virtualenv venv --python=python3
   

3. 激活虚拟环境:

   source venv/bin/activate
   

4. 安装依赖:

   pip install -r requirements.txt
   

5. 启动Jupyter Notebook:

   jupyter notebook
   

6. 在浏览器中打开Jupyter Notebook: 启动Jupyter Notebook后，浏览器会自动打开，并显示python/目录下的所有章节文件。选择任意章节的Notebook文件即可开始学习和实践。

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt文件列出了运行项目所需的Python包及其版本。通过以下命令安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

.gitignore

.gitignore文件用于指定Git在版本控制中忽略的文件和目录。通常包含以下内容：

venv/
*.pyc
__pycache__/

LICENSE

LICENSE文件包含了项目的开源许可证信息。本项目使用MIT许可证，允许用户自由使用、修改和分发代码。

README.md

README.md文件是项目的说明文档，包含项目的概述、安装步骤、使用说明以及贡献指南。用户可以通过阅读该文件快速了解项目的基本信息。

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通过以上步骤，您可以顺利地启动和配置mathematical-methods-in-deep-learning-ipython项目，并开始学习和实践深度学习中的数学方法。

mathematical-methods-in-deep-learning-ipython Python code (in the form of Jupyter ipython notebooks) to support the book "Math and Architectures of Deep Learning" (Krishnendu Chaudhury with Ananya Ashok, Sujay Narumanchi, Devashish Shankar). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mathematical-methods-in-deep-learning-ipython