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DL基础学习计划

我想做的,是通过“NN、LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogleNet”的基本结构的实现,强化基础。
首先是资料的整理,然后是计划的提出。这里的基础学习是第一部分,后面我才能提出更详细准确的计划。在实现的过程中,不仅是juypter,我希望能够有原生代码,因为我需要做落地的。
然后,结合着paddle上的视频,特别是charlott77的视频来学习,并且做相应笔记。

0217-0223

 【深度学习系列】PaddlePaddle之手写数字识别(10.23更新)这篇文章是开篇,重点在于手写网络,搞懂其中每一个部分。我需要补强Python方面能力,然后重现这里的例子。我应该是在PaddlePaddle和tf.keras上同步来做。

【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理(11.1更新)

【深度学习系列】PaddlePaddle之数据预处理(11.8更新)

【深度学习系列】卷积神经网络详解(二)——自己手写一个卷积神经网络(11.22更新)

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【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow进行图像分类(11.29更新)

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【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络AlexNet(12.06更新)

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【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg(12.13更新)

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【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet(12.20更新)

【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现GoogLeNet InceptionV2/V3/V4(12.27更新)





目前方向:图像处理,人工智能
posted @ 2020-02-17 07:35  jsxyhelu  阅读(163)  评论(0编辑  收藏  举报