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
PyTorch深度学习方法
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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
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3. 文本蕴涵 Textual Entailment
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4. 语音识别 Automatic Speech Recognition
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5. 自动摘要 Automatic Summarisation
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6. 文本纠错 Text Correct
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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
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12.机器翻译 Machine Translation
项目地址
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