《深度学习入门基于Python的理论与实现》PDF及代码+《21个项目玩转深度学习》PDF及代码+原理到实践总结...-附件资源

斯坦福大学深度学习基础教程（中文，简单易懂）； Microsoft Research的DEEP LEARNING: METHODS AND APPLICATIONS LISA lab, University of Montreal的Deep Learning Tutorial； 著名论文Learning Deep Architectures for AI。深度学习入门够了。

深度学习入门——基于python的理论与实现这本书的源代码

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深度学习入门级资料，包含单层感知器、BP神经网络、线性神经网络、Hopfield网络以及RBM网络等，并有代码实现及讲解部分

斋藤康逸-深度学习入门-源码

【深度学习入门】Paddle实现人脸检测和表情识别（基于YOLO和ResNet18）一、先看效果：训练及测试结果：UI 界面及其可视化：二、AI Studio 简介：平台简介：创建项目：三、创建AI Studio项目：创建并启动环境：下载数据：下载预训练模型：四、代码讲解：五、算法详解：YOLO 算法详解：ResNet 算法详解：欢迎关注我的主页~ 博主主页：https://blog.csdn.net/weixin_44936889 未经博主允许，本文禁止转载！ 一、先看效果： 本项目在 AI Studio 上进行，项目地址： https://aistudio.baidu.com/aistud

1-1深度学习要解决的问题mp4 1-2深度学习应用领域mp4 1-3计算机视觉任务mp4 14视觉任务中遇到的问题mp4 1-5得分函数mp4 16损失函数的作用mp4 1-7前向传播整体流程mp4 21梯度下降通俗解释(以线性回归算法为例,神经网络也是如此)mp4 22参数更新方法mp4 2-3优化参数设置mp4 24返向传播计算方法mp4 2-5神经网络整体架构mp4 2-6神经网络架构细节mp4 2-7神经元个数对结果的影响mp4 28正则化与激活函数mp4 2-9神经网络过拟合解决方法mp4 31神经网络整体框架概述mp4 3-2参数初始化操作mp4 3-3矩阵向量转换mp4 34向最反变换mp4 3-5完成前向传播模块mp4 3-6损失函数定义mp4 3-7准备反向传播迭代mp4 3-8差异项计算mp4 3-9逐层计算mp4 3-10完成全部选代更新模块mp4 3-11手写字体识别数据集mp4 312算法代码错误修正mp4

适合深度学习基础学习者，最适合TensorFlow入门的上手实践项目；源码基于TensorFlow2.1和cifar10数据集，包含LetNet \AlexNet \InceptionNet \VGG \ResNet的代码实现、模型保存和loss曲线。

【深度学习入门】Paddle实现手写数字识别（基于DenseNet）0. 闲言碎语：1. MNIST 数据集：2. DenseNet 详解：2.1 ResNet（颠覆性的残差结构）：2.2 DenseNet（跨层链接的极致）：3. 代码： 0. 闲言碎语： OK，因为课程需要就来做了一个手写数字（当初就是这个小项目入的坑hahhh），因为必须在百度的 AI Studio 上进行，所以只能用 Paddle，看了一下 Paddle 的文档，结论是：这不就是 tensorflow + torch 的结合体吗hahhh？所以还是比较容易写这个数字识别的 demo的； 这里就分享一个 Baseline