Python File | Summary |
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1.Introduction to PyTorch.ipynb | 介绍深度学习及其编程框架,介绍 PyTorch 的动态图 |
2.PyTorch Basics.ipynb | 介绍 PyTorch 中最基础的 Tensor, Variable 以及 autograd 机制 |
3.Simple Linear Regression Model.ipynb | 介绍用于回归问题的线性回归模型,以及梯度下降方法 |
4.Simple Logistic Regression Model.ipynb | 介绍用于分类问题的 Logistic 回归模型,以及用 PyTorch 自带函数实现损失计算,参数优化 |
5.Fully-Connected Neural Network.ipynb | 介绍简单的全连接神经网络,以及 PyTorch 提供的两种构建网络模型的工具 |
Python File | Summary |
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6.Introduction to CNNs - Stanford CS231.pdf | 介绍CNNs的基本概念 |
7.CNN Basics.ipynb | 介绍怎样在PyTorch中实现简单的CNNs |
7_S1.Edge Detection.pdf | 补充材料,介绍卷积运算与图像梯度求解之间的联系 |