🔍 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,以及变量如何变化。对于CNN和LSTM等复杂模型,有个大概的了解就好,重点是掌握Python和Matlab的使用方法...
🔍 收集论文和研究方法:开始时,尽量收集各种论文,了解不同的研究方法。可以去Papers With Code上搜索那些有开源实现的论文,然后试着运行代码。遇到问题时,Google一下,理解代码的原理。多看几篇论文后,你会对这个领域越来越熟悉。 💻 学习Python基础:虽然Python基础很重要,但在深度学习中,你主要需要的是PyTorch的AP...
参加线上/线下比赛:参加Kaggle等平台的机器学习和深度学习竞赛可以锻炼你的实际应用能力,同时也是一个展示自己实力的机会。 实践项目:自己动手实现一些经典的机器学习和深度学习项目,如手写数字识别、图像分类等,可以帮助你深入理解相关算法的实现和应用过程。总结:从零开始成为一名合格的算法工程师需要不断的学习和实践。...
可以在网上找一些公开数据集进行实验，或者参加一些在线的竞赛和挑战。学习和使用流行的机器学习和深度学习框架。例如TensorFlow、PyTorch、Keras等。这些框架可以大大简化深度学习的编程和调试过程，提高开发效率和模型性能。加入相关的社区和组织。例如Kaggle、GitHub等等。在这些社区中，您可以与其他学习者和专家进行交流和合...
AlexNet是一个划时代的卷积神经网络结构，开启了深度学习的热潮。AlexNet ② 残差网络 5万+的引用量，不...
台湾大学的《机器学习基石》和《机器学习技法》- 由李宏毅教授主讲,讲解机器学习的基本概念和算法。 💻 Github上的开源项目 像ResNet、VGG、LeNet等经典网络在Github上都有开源项目。通过阅读代码,你可以加深对这些网络的理解。这些资源可以帮助你从零开始逐步掌握深度学习的基本概念和实战应用。如果你对这些资源感兴趣...
先从PyTorch入手 📖 首先,你可以从《动手深度学习》这本书开始,快速过一遍PyTorch的基础知识。这本书对初学者非常友好,能帮助你快速上手。 深度学习四大名著 📚 除了《动手深度学习》,你还可以看看深度学习的“四大名著”,这些书是深度学习领域的经典之作,能帮助你更深入地理解深度学习的原理和方法。
哥廷根数学学派：MATLAB环境下基于深度学习VDSR的单图像超分辨率重建 MATLAB环境下基于迁移学习的滚动轴承故障...
在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient)。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播。 本文将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。 1.1 概念 上一节介绍的Tensor是这个包的核心类,如果将其属性.requires_grad设置为True,它将开始追踪(track)在其上的所...