PyTorch深度学习开发医学影像

名称：PyTorch深度学习开发医学影像描述：PyTorch是一个学习框架，它提供了各种工具和功能来构建、训练和部署深度学习模型。相比其他深度学习框架，例如TensorFlow，PyTorch更加易于使用和灵活。在PyTorch中，我们可以使用（tensor）对象来存储和操作数据。这些张量对象非常类似于NumPy数组，但是PyTorch的张量支持GPU加速和自动求导功能，这使得我们可以更快地进行运算和优化模型。除此之外，PyTorch还提供了一些内置的神经网络层和损失函数，以及预训练模型的接口。这些工具和功能使得我们可以轻松地构建和训练深度学习模型，而不需要从头开始编写所有的代码。建议先收藏保存，不定时失效。链接：https://pan.quark.cn/s/dfd050578c32大小：NG标签：#quark#学习#资源#课程#PyTorch频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，开发了这套《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。同时通过项目实战，充分锻炼编程能力，掌握PyTorch进行深度学习的基本流程，提升解决实际问题的能力。学习的先修要求是，会使用Python编程，了解包括神经网络在内的机器学习算法，勤于动手实践。《深入浅出PyTorch》是一个系列，一共有三个部分。已经上线的是本系列的第一、二部分，后续会不断更新《深入浅出PyTorch》（下），给出更贴合实际应用的实战案例。#机器学习#PyTorch

《动手学深度学习（PyTorch版）》

名称：《动手学深度学习（PyTorch版）》描述：《动手学深度学习（PyTorch版）》是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。链接：https://pan.quark.cn/s/6b5207a1c305大小：26M标签：#电子书#深度学习#动手学深度学习#quark频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup

甜瓜: Python.深度学习与PyTorch入门实战教程

甜瓜:Name:Python.深度学习与PyTorch入门实战教程Size:4GB课程介绍亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。课程特色：1.通俗易懂，快速入门对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。2.实用主导，简单高效使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。3.案例为师，实战护航基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。Link:#Python#PyTorch#深度学习#AliYun#求转存@gdsharing赞/踩：可点、改、取消，每日有次数限制#1stars:B站就有呀#-1DDelayK:Python#2甜瓜:网易云课堂收费的教程#3杨过:失效了

好东西，Elicit发布了一个机器学习必读清单，能够系统地了解机器学习的各个方面，尤其是语言模型。

好东西，Elicit发布了一个机器学习必读清单，能够系统地了解机器学习的各个方面，尤其是语言模型。清单包括下面几个部分：机器学习基础：介绍机器学习从基础到进阶的各种概念，如机器学习入门、深度强化学习和反向传播。Transformer与基础模型：深入探讨了Transformer架构，内容包括视觉引导、实践调查和各种模型的技术报告。训练与微调：介绍了训练和精调语言模型的方法与策略，特别强调了整合人类反馈和零样本学习。推理与运行策略：探讨了在上下文中进行推理、任务分解和工具使用的策略，分析大语言模型如何处理复杂的推理和解决问题的任务。应用领域：课程还涵盖了机器学习在科学、预测和搜索排名等领域的实际应用。机器学习实践：介绍了在实际部署中的洞见及评估语言模型在实际环境中的性能标准。进阶主题：涉及更为专业的主题，如世界模型、因果关系、规划及机器学习中的不确定性。整体观：讨论了AI的扩展、安全性及AI对经济和社会影响的更宽泛话题，为理解机器学习的整体景观提供了全面的视角。这里阅读清单：https://github.com/elicit/machine-learning-list

《机器学习宝典》包含：谷歌机器学习速成课程（招式）+机器学习术语表（口诀）+机器学习规则（心得）+机器学习中的常识性问题（内功）

《机器学习宝典》包含：谷歌机器学习速成课程（招式）+机器学习术语表（口诀）+机器学习规则（心得）+机器学习中的常识性问题（内功）该资源适用于机器学习、深度学习研究人员和爱好者参考！其中《机器学习知识点彩图版.pdf》以生动形象的图片描述机器学习中的知识点。其中《Google机器学习速成课程.pdf》以加利福尼亚房价预测为线索，讲解了机器学习概念、特征工程以及机器学习在现实世界的应用。该课程有对应知识点的习题和解答，你可以随时检测自己的学习效果。其中《机器学习中的常识性问题(最新网页版)》，该文系统性总结了机器学习基础知识。百度网盘#机器学习