从零到一：深度学习实战笔记

从原始文本到数字索引，本文带你轻松掌握文本预处理的核心步骤，适合高中生理解。学会如何将文字转化为模型可处理的数字序列，为深度学习打下基础！

探索序列数据的奥秘，了解如何通过自回归和马尔可夫模型捕捉时间依赖性，破解电影评分、股票价格等预测难题，揭示多步预测的局限性与挑战。

DenseNet通过将每一层的输出与前面所有层的输出连接，打造了一个“信息永不停歇”的深度学习网络。相比ResNet，它不仅更高效训练，还能有效减少参数量，避免信息丢失。

残差网络（ResNet）通过引入“跳跃连接”解决了深层神经网络中的梯度消失问题，使得深度模型训练更稳定高效，成为深度学习领域的标杆。

批量规范化（BatchNorm）通过规范化每一层的数据，加速训练并减少过拟合。本文带你轻松理解其原理与实现，提升模型训练效率！

GoogLeNet通过Inception块创新实现多尺度特征提取，兼顾性能与计算效率，在ImageNet比赛中表现卓越。

NiN：通过像素级全连接创新设计，减少参数量与过拟合风险，大幅提升训练效率和模型表现力，同时适用于多种视觉任务。

VGG网络通过模块化设计，采用多个卷积层、ReLU激活和最大池化层，构建了简洁且高效的深度学习架构，适用于特征提取和图像分类任务。

AlexNet革命性地推动了深度学习与计算机视觉的发展。本文简明扼要地解析其核心创新，如深度卷积网络、ReLU激活函数及Dropout技术，带你深入了解这一里程碑模型。

从经典的LeNet模型出发，轻松解密卷积神经网络的核心奥秘，带你重温深度学习的辉煌起点，领略科技与智慧的结合！

汇聚层（池化层）在卷积神经网络中通过减少空间维度、提取重要特征和增强平移不变性，提升模型鲁棒性和计算效率。本文将深入解析汇聚层的原理、类型及应用，帮助你更好地理解这一核心技术。

这篇文章深入浅出地讲解了卷积神经网络中的多输入多输出通道，如何通过卷积操作提取多维特征，以及1x1卷积核在降维和升维中的独特作用，帮助你理解复杂的卷积层设计。

在卷积神经网络（CNN）中，填充和步幅控制着卷积输出的尺寸。填充有助于保留边缘信息，步幅则调整卷积窗口的滑动步伐，影响计算效率。本文通过实例帮助你快速理解这两个概念的实际应用。

卷积神经网络（CNN）是计算机视觉的超级英雄！它通过“滑窗”操作捕捉图像特征，识别边缘、纹理等细节，助力自动驾驶、图像识别等领域，快来探索它的奥秘吧！

卷积神经网络是现代图像识别的核心技术之一。通过层层提炼图像特征，CNN能够自动学习和识别从简单到复杂的图像信息。本文将深入浅出地介绍CNN的结构与工作原理，帮助你快速掌握这一强大的深度学习模型。

这篇文章带你探索GPU的奥秘，学习如何高效分配计算资源、管理数据迁移，加速深度学习模型训练。无论新手还是进阶者，都能找到实用干货！

本文介绍了如何使用PyTorch保存和加载张量与模型参数，涵盖 torch.save() 和 torch.load() 的使用方法，提供实用代码示例，帮助高效管理训练进度与模型复现。

本文介绍了如何构建深度学习中的自定义神经网络层，包括无参数层和带参数层，以增强模型的灵活性和适应性。

本文带你深入了解延迟初始化的概念及其在深度学习中的应用优势。通过延迟模型参数的定义，我们可以更灵活地应对动态数据形状，让神经网络设计更高效、简洁且易于扩展。

深度学习中，模型参数是训练和优化的核心。本文简明介绍如何访问、初始化和共享模型参数，通过示例帮助你提升调试与优化效率，助力多任务学习和模型复用。