1.龙良曲《深度学习与pytorch》---pytorch入门实践首选

龙良曲《深度学习与pytorch》---pytorch入门实践首选

       《深度学习与pytorch》是龙良龙良一门适合pytorch初学者的课程。课程由龙良曲老师主讲，曲p曲注重实践操作，源码适合跟随着老师敲代码，百度快速上手。龙良龙良通过学习，曲p曲大豆溯源码学生将掌握以下三点核心知识：

       1. **pytorch基本函数**：了解并熟练使用pytorch中的源码常用函数，这是百度进行深度学习项目的基础。

       2. **visdom可视化**：学习如何利用visdom工具进行数据可视化，龙良龙良帮助理解模型训练过程和结果。曲p曲

       3. **神经网络结构理解**：通过实战案例，源码对多种网络结构，百度如ResNet、龙良龙良paramiko 源码RNN、曲p曲LSTM、源码AE、VAE、GAN、WGAN等有深入理解。1588源码

       完成此课程后，学生将对pytorch有全面的认识，并为后续学习如李宏毅课程作业打下坚实基础。课程资料包括：

       - **网易云课程网址**：[study..com](/course/courseMain.htm?share=2&shareId=&courseId=)

       - **B站课程网址**：[bilibili.com/video/av...](/video/av...)

       - **课程代码和PPT下载**：[github.com/dragen/D...](/dragen/D...)

       课程实战内容涵盖了从基本的回归案例到复杂的时间序列预测、情感分类等多个领域，每个部分均有详细的okta源码代码注释和实践总结：

       - **回归案例**：简单示例，帮助理解网络构建与训练过程。

       - **手写数字识别**：基于MNIST数据集，学习使用`nn.Linear`进行多分类任务。

       - **优化实例**：通过Himmelblau函数学习优化方法。

       - **Logistic Regression**：多分类实战案例，使用凯明初始化。icecream源码

       - **MLP实战**：使用`nn.Linear`构建多层感知机。

       - **交叉验证**：在多分类任务基础上进行实践。

       - **网络实战**：包括LeNet5、ResNet等，使用`nn.Conv2d`进行图像分类任务。

       - **时间序列预测**：使用RNN进行正弦函数预测。

       - **情感分类**：基于IMDB数据集，利用双向LSTM进行情感分析。

       - **自编码器和变分自编码器**：实战案例，掌握encoder和decoder的使用。

       - **生成对抗网络和 Wasserstein GAN**：通过8个高斯分布进行实战。

       - **迁移学习**：使用ResNet在Pokemon数据集上实现迁移学习。

       个人感受：

       1. **实践重要性**：亲自编写代码对于深入理解至关重要。

       2. **调试与学习**：对于不熟悉的代码，通过创建单独脚本进行测试和调试，能够快速理解代码逻辑。

       3. **神经网络构建**：神经网络构建涉及数据加载、网络定义、训练与测试、模型评估和可视化等关键步骤。

       通过系统学习此课程，学生能够掌握深度学习的基础理论与实践技能，为后续深入研究与实际应用打下坚实基础。