电子书《以实战的方式学习深度网络架构》

书籍教程 kira ⋅ 于 2个月前 ⋅ 254 阅读

资源简介

为大家带来了加泰罗尼亚理工大学的Santlago同学分享的深度网络架构slides,其中详细描述了各种常见的网络架构,并为每种网络附带了一份pytorch实现的代码,相信对初学者理解网络模型有非常大的帮助。

PyTorch的前身是Torch,其底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发,是一个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。

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主要内容

在深度模型的学习过程中,通常要求学习者真正的理解模型,并且能够独自实现它们。在本篇文章中,作者尝试在最短期间内,帮助初学者抹平理论与实践之间的间隔(通过PyTorch代码片段来加固理论理解)。


主要目录

基本体系结构
完全连接层
循环层
卷积层
先进的神经网络架构
混合CNN/RNN = QRNN
Auto-Encoders
深度分类器/回归器
残差连接/跳过连接,U-Net和SEGAN
生成对抗网络(DCGAN)
总结


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