PyTorch入门到项目实战
主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记,以沐神动手学深度学习内容为基础,介绍如何从最基本的Pytorch应用到构建复杂神经网络模型
2024-08-13
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【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》第三天:简洁代码实现线性神经网络(附代码)
【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》从0到1实现logistic回归
【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》第五天:从0到1实现Softmax回归
【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》第六天:多层感知机(含代码)
【深度学习】:《100天一起学习PyTorch》模型评估和选择(上):欠拟合和过拟合
【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》第八天:权重衰退(含源码)
【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》第九天:Dropout实现
【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》第10天:梯度爆炸、梯度消失、梯度检验
【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》(十一):卷积层
【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》(十二)填充(padding)和步幅(stride)
池化层(Pooling layers)
NiN(Network in Network)和1×1卷积
GoogLeNet(附Pytorch源码)
三大经典卷积神经网络架构:LeNet、AlexNet、VGG(代码实现及案例比较)
残差网络(ResNets)(Residual Networks (ResNet))