从零开始学习深度学习,首先了解基本概念和原理,掌握Python编程,熟悉常用框架如TensorFlow或PyTorch。 深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它模仿人脑的神经网络结构,通过多层次的网络结构学习数据的复杂模式和特征,对于初学者来说,从零开始学习深度学习可能会感到有些困难,但只要按照一定的步骤进行学习,就能够逐渐掌握这...
✨1. 编程语言:Python 是深度学习的主要编程语言。学习 Python 的基本语法和常用库。✨2. 线性代数:深度学习中使用矩阵和向量进行计算,因此了解线性代数的基本概念是必要的,但是要求不高。✨3. 概率与统计:了解基本的概率和统计概念将有助于你理解深度学习模型的工作原理。👉三、学习深度学习框架 深度学习框架...
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层...
首先,明确目标很重要。如果你是从零开始,建议先花两个星期左右的时间补补基础知识。比如,可以看看《深度学习花书》之类的入门书籍。 接下来是基础篇: 第一步:理解PyTorch的LeNet手写数字识别代码。这一步可能会花一个下午的时间,但为了打好基础,绝对值得。 第二步:结合你的研究方向和算力基础,在谷歌上搜索3-10...
这里我把第一年的学习任务细分了4个方向。1）深度学习理论 基础不牢，地动山摇。没有扎实的基本功，...
原论文地址: 参考博客: 新的操作 逐点分组卷积(pointwise group convolution) 其实就是改进了深度可分离卷积,里面的逐点卷积是1x1的,将他变为分组卷积 。他的意思是1x1卷积很耗费计算资源。为什么? 通道混洗(channel shuffle) 主要是使用这种分组卷积后每个group的特征彼此没有信息交…阅读全文 赞同4 ...
当你刚开始接触深度学习,可能会感到有些迷茫。别担心,这里有一些实用的建议帮助你入门:🔍 从简单的例子开始:找一些网上成熟的例子,比如手写数字识别、猫狗图像分类等,按照步骤敲代码,运行程序。这样能帮助你快速了解深度学习的基本流程。💡 理解代码的每一行:在敲代码的过程中,弄清楚每一行代码的作用,以及变量如何...
一、学习路径 基础知识:在开始学习深度学习之前,你需要掌握一些基础知识,如概率论、统计学、线性代数和微积分等。这些知识将有助于你更好地理解深度学习的原理和应用。 编程语言:深度学习需要使用编程语言进行实现和开发。Python是最常用的深度学习编程语言,因此你需要掌握Python的基本语法和常用库,如NumPy、Pandas和...
今天我们来聊聊如何从零开始一个深度学习项目。这个过程可能会有点挑战,但只要你一步步来,绝对能搞定! 准备数据集 📈 首先,你需要一个高质量的数据集。这个数据集要能代表你的任务,并且标签和数据要一一对应。如果找不到合适的数据集,可以考虑使用经典的如ImageNet或者MINIST。当然,最好还是根据自己的需求来准备...
导读:近日,Fast.ai 发布一门新课程——从零开始学深度学习(Deep Learning from the Foundations),该课程由 Jeremy Howard 教授,展示了如何从头开始构建最先进的深度学习模型。 课程简介介绍道,本课程将从实现矩阵乘法和反向传播基础开始,到高性能混合精度训练,最新的神经网络架构和学习技术,以及介于两者之间的所有内容...