Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF这个项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理,并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch的实现方法。为了方便阅读,本项目给出全书PyTorch版的PDF版本。欢迎大家Download,Star,Fork。除了原书内容外,我还为每一章增加了本章附录,用于对该章节中用到的函数以及数学计算加以详细说明,除此之外还增加了语义分割网络(U-Net)的实现,是目前全网最完整的版本。
李沐等人的开源中文书《动手学深度学习》现在有 PyTorch 版实现了。不论是原书中的示例代码,还是实战项目,原来的 MXNet 都可以无缝转化到 PyTorch 代码。项目作者在保持原书内容基本不变的情况下,将 MXNet 代码都转换为了 PyTorch,想要学习 DL 和 PyTorch 的小伙伴们可以试试啊。
原标题 | CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS EXPLAINED: USING PYTORCH TO UNDERSTAND CNNS
最近,威斯康辛大学麦迪逊分校统计学助理教授、机器学习和深度学习研究者 Sabastian Raschka 在 GitHub 上创建了一个项目,包含大量深度学习架构、模型和 tips。目前,该项目已获星8000+,值得一看!
在当今时代,机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99%的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部;使用Google图片搜索特定照片的能力;从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络(CNN),这一切都是可能的,卷积神经网络是一种特定类型的神经网络,也称为卷积网络。
项目地址:https://github.com/rasbt/deeplearning-models
https://github.com/rasbt/deeplearning-models
趁着清明小假期,决定继续输出几篇文章。对于PyTorch学习教程系列,有了前几篇推文做铺垫,这次打算用三篇文章分别介绍一下深度学习中的三大基石:DNN、CNN、RNN。本文就从DNN开始,即深度神经网络。
神经网络作为深度学习的核心组件,一直以来都在不断演化和发展。从最早的感知机到如今的复杂卷积神经网络和Transformer模型,神经网络架构的进展不仅在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著成果,也在推动人工智能技术向前迈进。本文将探讨神经网络架构的最新进展、应用领域以及未来面临的挑战。
有这么一份干货,汇集了机器学习架构和模型的经典知识点,还有各种TensorFlow和PyTorch的Jupyter Notebook笔记资源,地址都在,无需等待即可取用。
前言:本篇文章主要面向产品、业务、运营人员等任何非技术人员通俗易懂地讲解什么是深度学习和神经网络,二者的联系和区别是什么。无需技术背景也可以有一个比较全面清晰的认识。同时也为为大家讲解TensorFlow、Caffe、Pytorch等深度学习框架和目前工业界深度学习应用比较广的领域。
知乎 | https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian-33
Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架,Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说,Pytorch你值得拥有。本文将介绍pytorch的核心张量与梯度,以及如何一步一步的使用GPU训练你的第一个深度神经网络。
深度学习是机器学习的一个领域,利用大规模网络,海量数据集和在GPU(图形处理单元)上的加速运算。
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识,其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容,请参看原书)。
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。
从我们深度学习项目的高层视角或概括的角度来看,我们准备了数据,现在,我们准备构建我们的模型。
地址:https://github.com/rasbt/deeplearning-models
深度学习中有许多框架,包括Tensorflow、PyTorch、Keras等,框架中实现了各种网络,并且可以自动求导,因此构建一个完整的网络只需要十几行代码。因为框架高度封装,因此我们无法知道底层的原理。为了更好地理解神经网络,本文使用numpy构建一个完整的神经网络,并实现反向传播和梯度下降算法,使用自己实现的神经网络训练一个分类模型。
深度学习还没学完,怎么图深度学习又来了?别怕,这里有份系统教程,可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
首先,简要回顾一下神经网络的构成,即神经元、多层网络和反向传播算法。如果还想更详细深入了解这些基本概念可以参考其他资源,如 CS231n 课程笔记 (https://cs231n.github.io/)。
如图所示为由最开始的输入到输出。给了每个节点上一个weight(权重),第一层和第二层均用O代表输出。通过链式法则分解成上式子。
在之前的教程中,我们基于 MNIST 数据集训练了一个识别手写数字的 logistic 回归模型,并且达到了约 86% 的准确度。
对于深度学习框架而言,PyTorch是一匹十足的黑马,虽然Tensorflow依然占据着老大哥的位置,但是从2019年的各项数据显示PyTorch大有一飞冲天之势。关于各个深度学习框架的盘点,请看这篇文章:深度学习框架盘点。小编在这里给大家盘点一下PyTorch比较好的入门书籍,方便大家查阅学习。
今天这篇我们介绍下Python中常用的机器学习库(机器学习、深度学习啥的,小编还是建议使用Python进行建模编写哈),也算是本公号机器学习的第一篇推文,主要内容如下:
深度学习是机器学习领域中的一个分支,主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用,也成为了人工智能研究的重要方向之一。
导读 本文讨论了深层神经网络训练困难的原因以及如何使用Highway Networks去解决深层神经网络训练的困难,并且在pytorch上实现了Highway Networks。 一 、Highway Networks 与 Deep Networks 的关系 深层神经网络相比于浅层神经网络具有更好的效果,在很多方面都已经取得了很好的效果,特别是在图像处理方面已经取得了很大的突破,然而,伴随着深度的增加,深层神经网络存在的问题也就越大,像大家所熟知的梯度消失问题,这也就造成了训练深层神经网络困难的难题。201
导读 本文讨论了最新爆款论文(Training RNNs as Fast as CNNs)提出的LSTM变种SRU(Simple Recurrent Unit),以及基于pytorch实现了SRU,并且在四个句子分类的数据集上测试了准确性以及与LSTM、CNN的速度对比。 一.为什么要提出SRU? 深度学习的许多进展目前很多均是来源于增加的模型能力以及相关的计算,这经常涉及到更大、更深的深层神经网络,然而,虽然深层神经网络带来了明显的提升,但是也耗费了巨大的训练时间,特别是在语音识别以及机器翻译的模型训练
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36
自从 2012 年在一个图像识别比赛上,一个神经网络的性能超过人类后,深度学习就火了起来,但当时只有少数人会预料到接下来会发生什么。
国外大佬 Sabastian Raschka (威斯康星大学统计学助理教授、《Python of Machine Learning》 作者)最近在 GitHub 上创建了一个深度学习模型的项目。项目主要收集了深度学习的多种模型、架构和注意事项。
深度学习主要关注多层模型。在这里,我们将以多层感知机(multilayer perceptron,MLP)为例,介绍多层神经网络的概念。
前面的训练过程我们已经了解的差不多了,但是我们所用到的模型还是一个线性模型,这一小节就让我们正经开始神经网络的搭建,研究怎么把之前的线性模型替换成神经网络来解决我们的问题。
收集整理了大量的PyTorch相关教程,从博客教程,视频教程到出版书籍,开源书籍甚至PyTorch相关论文,应有尽有,号称史上最全的PyTorch学习资源汇总,大家一起来看看吧。
我们将深入探讨使用 PyTorch 构建自己的神经网络必须了解的 2 个基本概念:张量和梯度。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题 The 5 Deep Learning Frameworks Every Serious Machine Learner Should Be Familiar With,作者为James Le。
在生物神经网络中,一个神经元(Neuron,又被称为Unit)会和多个神经元相连,当神经元兴奋时,它会向相连的神经元发送化学物质,进而改变相连神经元的电位;如果某个神经元的电位超过了阈值(Threshold),这个神经元被激活为兴奋状态,再进而向其他神经元发送化学物质。机器学习领域的神经网络(Neural Network)模型借鉴了生物学的一些思想。
作者:MXNet 作者 / 亚马逊主任科学家 李沐 【新智元导读】PyTorch 是一个纯命令式的深度学习框架。它因为提供简单易懂的编程接口而广受欢迎,而且正在快速的流行开来。MXNet通过ndarray和 gluon模块提供了非常类似 PyTorch 的编程接口。本文将简单对比如何用这两个框架来实现同样的算法。 PyTorch 是一个纯命令式的深度学习框架。它因为提供简单易懂的编程接口而广受欢迎,而且正在快速的流行开来。例如 Caffe2 最近就并入了 PyTorch。 可能大家不是特别知道的是,MXN
继上次的生物学家掌握机器学习指南系列,又来继续更新啦。今天会和大家继续更新关于人工神经网络(artifical neural networks)的相关内容。
GitHub上面,有个新发布的深度学习实践教程,叫PracticalAI,被PyTorch官方推特翻了牌,已经收获2600多标星。
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