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深度学习基础

深度学习基础Github

欢迎来到深度学习基础教程。本教程面向所有深度学习爱好者/学生/求职人员/算法工程师新手,希望能从深度学习数学知识、深度学习模型基础、深度学习应用等三个方面对深度学习相关内容进行总结学习。

笔者在自学深度学习的过程中,发现大部分教程、资料对于深度学习所涉及的数学知识、实践操作讲解并不能让自己完全理解,所以在学习了李沐老师的《动手学深度学习》、斯坦福cs224n、斯坦福231n等各个经典课程之后,笔者将学习过程进行总结,也算是对自己知识体系的一个梳理。

希望读者在看完本教程之后,能基于高中数学/大学本科一年级数学基础知识和简单的Python编程知识来对深度学习知识进行扎实学习和应用。

本教程做为交流学习使用,整理了众多资料,由于自己精力有限,暂时无法对所有内容进行重写和图片自创. 本教程参考了北京理工大学毛京中老师的《高等数学》、李沐老师的《动手学深度学习》、斯坦福cs231n、斯坦福224n、各知乎精华问答、各大牛博客知识,如果涉及侵权请联系我删除,谢谢!

如果您在文章中发现错误之处,请帮忙在github提交issue/request,我将及时进行修正,谢谢!

使用说明

  • 深度学习数学基础从标量、向量、矩阵、张量讲起,然后逐步展开求导、偏导、方向导数、梯度,最后对单层神经网络进行了求梯度演示。
  • 深度学习模型基础希望能够对常用的模型结构(transformer、lstm、cnn、mlp)进行通俗易懂的讲解。
  • 深度学习应用希望能为常见的深度学习任务提供详细的例子,帮助读者一步步读取数据、预处理数据、调用正确的模型、运行模型、后处理模型预测结果、得到接近SOTA的结果。

主要内容-持续更新中

我的知乎是多多笔记

可以添加这个微信号联系我:bit_pku_eecs,备注:交流,可以帮拉入transformer、NLP、深度学习的交流群进行讨论。

也欢迎关注公众号:公众号