Yann LeCun推荐的Github深度学习入门教程,2天1500+星,含80个TensorFlow/PyTorch示例

【导读】Yann LeCun在Twitter上推荐了Sebastian Raschka的Github项目“Deep Learning Models”,该项目包含了80个深度模型的教程,由TensorFlow和PyTorch实现,2天获几千赞和星。

Github项目rasbt/deeplearning-models包含了由TensorFlow/PyTorch实现的80个模型,覆盖了从传统机器学习(逻辑回归、感知器等)到高阶深度网络应用(对抗生成网络等)的内容。

项目才发布2天,就在Twitter上获得了几千赞:

Yann LeCun的Twitter:

Sebastian Raschka的Twitter:

该项目的Github链接为:https://github.com/rasbt/deeplearning-models

目前已获得1500+星:

项目中覆盖的范围大致有(每个目录下都包含若干示例):

  • 传统机器学习
  • 多层感知器
  • 卷积神经网络
  • 度量学习
  • 自编码器
  • 生成式对抗网络
  • 循环神经网络
  • 有序回归
  • 建议和技巧
  • PyTorch工作流和机制
  • TensorFlow工作流和机制

参考链接:

  • https://github.com/rasbt/deeplearning-models

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原文发布于微信公众号 - 专知(Quan_Zhuanzhi)

原文发表时间:2019-06-07

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