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要基于PyTorch做深度学习,可理论、代码能力差,要如何学习呢?思维导图

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要基于PyTorch做深度学习,可理论、代码能力差,要如何学习呢?

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思维导图大纲

要基于PyTorch做深度学习,可理论、代码能力差,要如何学习呢?思维导图模板大纲

第一步:前置基础

1.Python基础

推荐教程:Python菜鸟教程

2.数学基础

推荐书籍:机器学习的数学

3.数据分析实战

推荐书籍:利用Python进行数据分析

第二步:机器学习基础知识

1.统计学习及监督学习概论

2.感知机

3.K近邻法

4.朴素贝叶斯法

5.决策树

6.逻辑回归

7.支持向量机

8.提升树

9.EM模型

10.隐马尔可夫模型

11.条件随机场

12.梯度下降优化方法

13.XGBoost、LigtBGM

推荐的博客与仓库(看不懂书就看这)

刘建平博客

刘建平仓库

需要注意的地方

第三步:深度学习基础知识

推荐书籍:深度学习入门:基于Python的理论与实现

第四步:学习PyTorch框架

推荐教程

B站刘二大人:PyTorch深度学习实践

B站小土堆:PyTorch快速入门教程

第五步:阅读开源代码,以及动手学习计算机视觉与自然语言处理的练手项目

计算机视觉

推荐up:霹雳吧啦Wz

自然语言处理

1.分词 Word Segmentation

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2.词预测 Word Prediction

项目地址

3. 文本蕴涵 Textual Entailment

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4. 语音识别 Automatic Speech Recognition

项目地址

5. 自动摘要 Automatic Summarisation

项目地址

6. 文本纠错 Text Correct

项目地址

7.字音转换 Grapheme to Phoneme

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8. 复述检测 Paraphrase Detection 和 问答 Question Answering

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9. 音汉互译 Pinyin-To-Chinese

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10. 情感分析 Sentiment Analysis

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11. 语言识别 Language Identification

项目地址

12.机器翻译 Machine Translation

项目地址

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