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用PaddlePaddle和Tensorflow实现常用的深度学习算法

Primary LanguagePythonApache License 2.0Apache-2.0

PaddlePaddle_code



所需环境

  • Python2.7
  • Numpy
  • matplotlib
  • paddlepaddle(或paddlepaddle-gpu)

博文目录(最新更新时间:2018.1.28)

1. 序言--三个月教你从零入门深度学习

2.【深度学习系列】PaddlePaddle之手写数字识别

3.【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

4.【深度学习系列】PaddlePaddle之数据预处理

5.【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

6.【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow进行图像分类

7.【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络AlexNet

8.【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg

9.【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet

10.【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现GoogLeNet InceptionV2/V3/V4

11.【深度学习系列】关于PaddlePaddle的一些避“坑”技巧

12.【深度学习系列】CNN模型的可视化

13.【深度学习系列】PaddlePaddle可视化之VisualDL


参考资料

1.Lenet-5

2.AlexNet

3.Vgg


本系列计划于10月底开始,每周三更新一篇,可能会有不定期更新。每篇文章同步发布于博客园、知乎专栏和简书。(因为之前博文被抄袭太严重了,所以干脆自己多建几个平台账号发布)。每个小demo会从两个方面写,一是原理详解,二是代码实现,最后会有几个实战项目。代码大多数运行在GPU上,所以如果有能力的话,尽可能配置一台GPU机器,这样可以极大的节省模型训练的时间,如果没有也没关系,可以在CPU上跑,或者申请云服务器。这个系列总结了我学习深度学习的知识,给想入门深度学习的小白一个参考,能力有限,写的过程中可能会有疏漏,如有错误,请及时指正,谢谢^_^!