Deep Learning Tutorials

最新推荐文章于 2017-04-16 16:49:40 发布
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分类专栏： 菜鸟从零开始学习Deep learning

Deep Learning Tutorials:

http://deeplearning.net/tutorial/
DeepLearning tutorial（6）易用的深度学习框架Keras简介
wepon的专栏
04-30 6万+
之前我一直在使用Theano，前面五篇Deeplearning相关的文章也是学习Theano的一些笔记，当时已经觉得Theano用起来略显麻烦，有时想实现一个新的结构，就要花很多时间去编程，所以想过将代码模块化，方便重复使用，但因为实在太忙没有时间去做。最近发现了一个叫做Keras的框架，跟我的想法不谋而合，用起来特别简单，适合快速开发。（其实还有很多其他的深度学习框架都是比较容易用的。）1. Ke
deeplearning.net教程使用
积沙成塔
01-18 4254
在众多关于Deep Learning的教程中，deeplearning.net算是其中一个不错的学习网站。deeplearning.net的教程采用Python代码作为实例。读代码和运行代码是深入了解一个算法的必经之路。以下是关于Ubuntu下使用deeplearning.net的经验。 1. 配置Pydev+Eclipse 2.下载教程 git clone git://github.com
深度学习教程Deep Learning Tutorials
weixin_33860722的博客
03-27 191
Deep Learning Tutorials Deep Learning is a new area of Machine Learning research, which has been introduced with the objective of moving Machine Learning closer to one of its original goals: Artifici...
深度学习 - Deep Learning Tutorials
chouping3030的博客
12-12 226
本文翻译自：http://deeplearning.net/tutorial/#deep-learning-tutorials 深度学习是机器学习的一个新领域，它的出现使机器学习朝着它的原始目标——人工智能，更近了一步。相关信息可以查看 Brief introduction to Mach...
deep learning tutorials 的翻译版+theano教程的翻译版本
han____shuai的专栏
01-30 1863
这个一定要好好收藏，学习deep learning tutorial 不懂的地方还要看啊   http://www.cnblogs.com/xueliangliu/archive/2013/04/03/2997437.html
精品--machine learing and deep learning tutorials for educ.zip
02-05
在这个压缩包“精品--machine learing and deep learning tutorials for educ.zip”中，我们很显然地看到一个专注于教育领域的机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）教程集合。这些资源对于想要...
Deep Learning Tutorials对应资源
05-20
"Deep Learning Tutorials"很可能是为了帮助初学者和进阶者理解并掌握深度学习技术而设计的一系列教程资源。这个压缩包“DeepLearningTutorials-master”可能是这些教程的源代码、笔记或者练习项目。 首先，让我们...
deep learning with theano
03-03
在提供的压缩文件中，除了电子书的两种格式（.azw3和.pdf）外，还有一个名为“FoxEbook.net.txt”的文本文件，可能是购买或下载记录，而"Packt.Deep.Learning.with.Theano.1786465825_Code.zip"很可能包含了书中示例...
深度学习教程 TensorFlow and Deep Learning Tutorials
GarfieldEr007的专栏
04-16 2546
Google's Deep Learning Tutorials TensorFlow Official Deep Learning Tutorial [中文].MLP with Dropout TensorFlow [中文] TensorLayer [中文]Autoencoder TensorLayer [中文]Convolutional Neural Network TensorFl
深度学习超详细资料和网站www.deeplearningbook.org资源支持
04-18
深度学习资料。非常详细。对应资源网站www.deeplearningbook.org。
theano-tutorial:使用Theano的神经网络教程集合
05-23
电影教程 一个基于IPython笔记本的简短教程，介绍了Theano的基本概念，其中包括一个玩具多层感知器示例。 在此处在线查看： 可以在这里找到更全面的教程： ://deeplearning.net/software/theano/tutorial/此处将其转换为IPython笔记本： :
DeepLearning tutorial
dogday的专栏
01-20 337
http://www.2cto.com/kf/201501/373173.html
理解Deep Learning Tutorials中的卷积神经网络
zhufenghao
07-19 2383
1. 动机 卷积神经网络（CNN）是一种生物启发的MLPs的变种，从Hubel和Wiesel早期对猫的视觉皮层的研究中，我们得知视觉皮层包含了复杂的神经元组织形式。每个神经元只对视觉区域中一个小的局部区域敏感，一个小的局部区域被称为对应神经元的感受野，它们平铺起来覆盖了整个视觉区域。这些神经元的作用如同对输入空间的局部滤波器，并很好的适用于发现自然图像中很强的空间局部相关关系。 两种基本的神经元为S
深度学习教程_DeepLearning 0.1 documentation中文翻译
zhiliu的专栏
03-25 4545
DeepLearning 0.1 documentation中文翻译：Deep Learning Tutorials_深度学习教程原文网址：http://deeplearning.net/tutorial/index.htmlDeepLearning 01 documentation中文翻译Deep Learning Tutorials_深度学习教程 DeepLearning 01 document
Deep learning的一些教程[rz]
fuliang
02-03 330
  转载自http://baojie.org/blog/2013/01/27/deep-learning-tutorials/   Stanford Deep Learning wiki: http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Main_Page   几个不错的深度学习教程，基本都有视频和演讲稿。附两篇综述文章和一副漫画。还...
Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials-master
最新发布
07-19
<think>我们被要求生成相关问题，并且根据用户的问题，用户想要获取有关使用PyTorch的深度学习教程资源，特别是提到了一个名为"Deep Learning with PyTorch Tutorials"的GitHub仓库。 由于用户的问题非常具体，我们可以先尝试回答这个仓库的相关信息，然后根据我们的知识生成一些相关问题。 但是，请注意，我们并没有直接关于这个特定仓库的引用。不过，我们可以根据一般知识来回答，并利用引用中提到的资源来提供一些相关的PyTorch学习资源。 根据引用[1]，有一个GitHub资源列表，其中包含450个NLP/CV/SP、论文实现、教程、示例。我们可以从中挑选一些教程资源。 然而，用户明确提到了一个名为"Deep Learning with PyTorch Tutorials"的GitHub仓库。实际上，PyTorch官方有一个教程仓库，名为pytorch/tutorials，这可能是用户所指的。 因此，我们可以这样回答： 官方PyTorch教程仓库：https://github.com/pytorch/tutorials 这个仓库包含了一系列从基础到高级的教程，涵盖了深度学习的不同方面，包括图像分类、序列模型、生成对抗网络、强化学习等。 此外，引用[1]中还列出了一些其他资源，例如： - deep-auto-punctuation: 一个基于字符的自动标点符号学习的PyTorch实现。 - Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation: 实时多人姿态估计的PyTorch版本。 - 等等。 我们也可以推荐一些其他优秀的教程资源。 然后，我们生成相关问题。 注意：由于引用[2]和[3]主要涉及模型部署和训练（如Triton服务器和DeepSpeed），如果用户的问题扩展到这些领域，我们也可以提及。 因此，回答结构如下： 1. 首先介绍用户明确询问的官方教程仓库。 2. 然后介绍引用[1]中其他相关的教程和示例项目。 3. 简要提及模型部署（引用[2]）和训练优化（引用[3]）的资源，作为扩展。 最后，生成相关问题。 注意：我们被要求使用中文回答。</think>以下是关于PyTorch深度学习教程资源的推荐，特别关注官方及高质量GitHub资源： ### 1. **PyTorch官方教程仓库** GitHub地址：[pytorch/tutorials](https://github.com/pytorch/tutorials) - **核心内容**： - 基础操作（张量运算、自动微分） - 图像分类（ResNet、CNN实战） - NLP应用（RNN、Transformer） - 生成模型（GAN、VAE） - 部署指南（TorchScript、ONNX） - **特点**： 所有教程附带完整代码和数据集，支持Jupyter Notebook交互式学习[^1]。 ### 2. **精选第三方资源（引用[1]）** - **论文复现项目**： - [deep-auto-punctuation](https://github.com/geyang/deep-auto-punctuation)：基于字符的标点生成模型 - [Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation](https://github.com/tensorboy/pytorch_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation)：实时人体姿态估计 - **进阶实现**： - [pytorch_value-iteration-networks](https://github.com/kentsommer/pytorch-value-iteration-networks)：强化学习算法实现 - [pytorch_Highway](https://github.com/kefth/pytorch-highway)：高速神经网络实现 ### 3. **部署与优化（引用[2]）** - **Triton推理服务器**： 支持Torch-TensorRT模型部署，优化并发执行和gRPC通信，详见[Triton部署文档](https://github.com/triton-inference-server/server)[^2]。 - **训练加速（引用[3]）**： 使用`DeepSpeed ZeRO 3`和混合精度（`--bf16`/`--fp16`）提升训练效率[^3]。 ### 4. **学习路径建议** ```mermaid graph LR A[基础] --> B(张量操作/自动微分) B --> C[图像分类-CNN] B --> D[NLP-RNN/Transformer] C --> E[生成模型-GAN/VAE] D --> E E --> F[部署优化-TorchScript/Triton] ```
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