李沐【动手学深度学习v2 PyTorch版】课程学习笔记

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备注：更正了AccumulateMore/CV笔记的部分错误，从更加初级的角度做了部分内容补充，沐神的视频讲解在这里跟李沐学AI的个人空间_哔哩哔哩_bilibili
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2023年8月15日：上传了前8个视频笔记内容（前2个视频为介绍性内容做了省略）
2023年8月16日：上传了第9个视频的笔记内容，本章开始对也进行简要总结
2023年8月22日：上传了第10个视频的笔记内容
2023年8月23日：上传了第11个视频的笔记内容
2023年8月24日：
- 上传了 012权重衰退和 013丢弃法的笔记内容
- 加快学习速度，本节开始不更新Q&A部分
2023年8月29日：上传了 014数值稳定性、模型初始化、激活函数的笔记内容
2023年8月30日：上传了 015Kaggle房价预测的笔记内容，更新了竞赛用数据集及高分案例
2023年8月31日：上传了 016PyTorch神经网络基础的笔记内容
2023年9月1日：
- 上传了 017使用购买GPU 和 018房价预测竞赛总结 的笔记内容
- 018房价预测竞赛总结中包含了使用autogluon方法进行房价预测的方法
2023年9月2日：上传了 019卷积层的笔记内容
2023年9月3日：
- 房价预测竞赛autogluon方法用GPU没跑出来，尝试CPU
- 上传了 020卷积层里的填充和步幅、021卷积层里的多输入多输出通道、021卷积层里的多输入多输出通道的笔记内容
2023年9月4日：
- 房价预测竞赛autogluon方法CPU结果更新kaggle评分2.
- 上传了 023经典神经网络LeNet 的笔记内容
2023年9月5日：
- 上传了 AlexNet、VGG、NiN 的笔记内容
2023年9月7日：
- 上传了 027合并行连接的网络GoogLeNet 的笔记内容
2023年9月8日：
- 上传了 029批量归一化和030ResNet 的笔记内容
2023年9月10日：
- 上传了 030-031 的笔记内容
2023年9月11日：
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- 多卡并行训练没解决
2023年9月12日：
- 上传了 035 的笔记内容
2023年9月13日：
- 上传了 036-037 的笔记内容
2023年9月14日：
- 上传了 038-039 的笔记内容
2023年9月15日：
- 上传了 040 的笔记内容

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d2l==0.17.5
pandas==1.2.4

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007_自动求导.ipynb		007_自动求导.ipynb
008_线性回归、优化算法.ipynb		008_线性回归、优化算法.ipynb
009_Softmax回归、损失函数、分类.ipynb		009_Softmax回归、损失函数、分类.ipynb
010_多层感知机.ipynb		010_多层感知机.ipynb
011_模型选择、过拟合、欠拟合.ipynb		011_模型选择、过拟合、欠拟合.ipynb
012_权重衰退.ipynb		012_权重衰退.ipynb
013_丢弃法.ipynb		013_丢弃法.ipynb
014_数值稳定性、模型初始化、激活函数.ipynb		014_数值稳定性、模型初始化、激活函数.ipynb
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031_深度学习硬件CPU和GPU.ipynb		031_深度学习硬件CPU和GPU.ipynb
032_深度学习硬件TPU和其他.ipynb		032_深度学习硬件TPU和其他.ipynb
033_单机多卡并行.ipynb		033_单机多卡并行.ipynb
034_多GPU训练实现.ipynb		034_多GPU训练实现.ipynb
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039_实战Kaggle比赛狗的品种识别ImageNetDogs.ipynb		039_实战Kaggle比赛狗的品种识别ImageNetDogs.ipynb
040_锚框.ipynb		040_锚框.ipynb
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239_物体检测算法R-CNN、SSD、YOLO.ipynb		239_物体检测算法R-CNN、SSD、YOLO.ipynb
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241_语义分割和数据集.ipynb		241_语义分割和数据集.ipynb
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243_转置卷积是一种卷积.ipynb		243_转置卷积是一种卷积.ipynb
244_全连接卷积神经网络FCN.ipynb		244_全连接卷积神经网络FCN.ipynb
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246_序列模型.ipynb		246_序列模型.ipynb
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251_门控循环单元GRU.ipynb		251_门控循环单元GRU.ipynb
252_长短期记忆网络LSTM.ipynb		252_长短期记忆网络LSTM.ipynb
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255_机器翻译数据集.ipynb		255_机器翻译数据集.ipynb
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257_序列到序列学习seq2seq.ipynb		257_序列到序列学习seq2seq.ipynb
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264_BERT预训练.ipynb		264_BERT预训练.ipynb
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