项目介绍
Dive-into-DL-PyTorch 是《动手学深度学习》PyTorch版本的开源实现项目，主要面向学习深度学习和PyTorch框架的Python开发者。《动手学深度学习》是一本广受好评的深度学习中文入门书籍，此仓库是其PyTorch版本的实现。全书内容以Jupyter Notebook形式呈现，读者可以在阅读理论的同时直接运行和修改代码，是学习深度学习和PyTorch框架的绝佳实践教程。
核心内容
- 深度学习基础：线性回归、Softmax回归、多层感知机
- 现代卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet
- 循环神经网络：RNN、LSTM、GRU、序列模型
- 注意力机制：注意力基础、Transformer、BERT
- 优化算法：梯度下降、动量法、Adam、学习率调度
- 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割
- 自然语言处理：词嵌入、文本分类、机器翻译
- 生成模型：VAE、GAN、扩散模型基础
- PyTorch基础：张量操作、自动求导、模型定义与训练
- 实战项目：房价预测、图像分类、文本生成等完整项目
学习价值
这个深度学习教程对AI学习者具有重要价值：
- AI初学者：通过动手实践入门深度学习核心概念
- PyTorch学习者：系统掌握PyTorch框架的使用方法
- 学生群体：作为深度学习课程的补充学习材料
- 转行AI者：从零开始系统学习深度学习和PyTorch
- 研究人员：快速复现论文中的模型和实验
- 工程师：将深度学习技术应用于实际工程项目
- 教学工作者：作为深度学习课程的教学材料
- 开源贡献者：学习高质量的深度学习代码实现