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本系列目录链接
深度学习实战（基于pytroch）系列（一）环境准备
深度学习实战（基于pytroch）系列（二）数学基础
深度学习实战（基于pytroch）系列（三）数据操作
深度学习实战（基于pytroch）系列（四）线性回归原理及实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（五）线性回归的pytorch实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（六）softmax回归原理
深度学习实战（基于pytroch）系列（七）softmax回归从零开始使用python代码实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（八）softmax回归基于pytorch的代码实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（九）多层感知机原理
深度学习实战（基于pytroch）系列（十）多层感知机实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（十一）模型选择、欠拟合和过拟合
深度学习实战（基于pytroch）系列（十二）dropout
深度学习实战（基于pytroch）系列（十三）权重衰减
深度学习实战（基于pytroch）系列（十四）正向传播、反向传播
深度学习实战（基于pytroch）系列（十五）模型构造
深度学习实战（基于pytroch）系列（十六）模型参数
深度学习实战（基于pytroch）系列（十七）自定义层
深度学习实战（基于pytroch）系列（十八） PyTorch中的模型读取和存储
深度学习实战（基于pytroch）系列（十九） PyTorch的GPU计算
深度学习实战（基于pytroch）系列（二十）二维卷积层
深度学习实战（基于pytroch）系列（二十一）卷积操作中的填充和步幅
深度学习实战（基于pytroch）系列（二十二）多通道输入输出
深度学习实战（基于pytroch）系列（二十三）池化层
深度学习实战（基于pytroch）系列（二十四）卷积神经网络（LeNet）
深度学习实战（基于pytroch）系列（二十五）深度卷积神经网络（AlexNet）
深度学习实战（基于pytroch）系列（二十六）VGG
深度学习实战（基于pytroch）系列（二十七）网络中的网络（NiN）
深度学习实战（基于pytroch）系列（二十八）含并行连结的网络（GoogLeNet）
深度学习实战（基于pytroch）系列（二十九）批量归一化（batch normalization）
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十） 残差网络（ResNet）
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十一） 稠密连接网络（DenseNet）
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十二） 语言模型
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十三）循环神经网络RNN
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十四）语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十五）循环神经网络的从零开始实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十六）循环神经网络的pytorch简洁实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十七）通过时间反向传播
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十八）门控循环单元（GRU）从零开始实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十九）门控循环单元（GRU）pytorch简洁实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十）长短期记忆（LSTM）从零开始实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十二）双向循环神经网络pytorch实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十三）深度循环神经网络pytorch实现
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十四） 优化与深度学习
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十五）梯度下降和随机梯度下降
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十六） 小批量随机梯度下降
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十七）momentum（动量法）
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十九） RMSProp优化算法
深度学习实战（基于pytroch）系列（五十）AdaDelta优化算法
深度学习实战（基于pytroch）系列（五十一）Adam算法