书籍
深度学习之PyTorch实战计算机视觉 - 2018.pdf
计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch深度学习框架实战计算机视觉。本书中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。本书面向对深度学习技术感兴趣、但是相关基础知识较为薄弱或者零基础的读者。
深度学习如今已经成为了科技领域最炙手可热的技术，在本书中，我们将帮助你入门深度学习的领域。本书将从人工智能的介绍入手，了解机器学习和深度学习的基础理论，并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。通过阅读本书，你将会学习到机器学习中的线性回归和logistic回归，深度学习的优化方法，多层全连接神经网络，卷积神经网络，循环神经网络以及生成对抗网络，同时从零开始对PyTorch进行学习，了解PyTorch基础及如何用其进行模型的搭建，最后通过实战了解最前沿的研究成果和PyTorch在实际项目中的应用。
Deep Learning with PyTorch - 2018.pdf
Deep Learning Toolkits II pytorch example - 2017.pdf
参考资料
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在线文档
- 官方教程：https://pytorch.org/tutorials/
- 中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/
- 英文文档：https://pytorch.org/docs/stable/index.html
- 论坛： https://discuss.pytorch.org/
- 很棒的第三方教程 https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial
- https://github.com/carpedm20/DiscoGAN-pytorch PyTorch implementation of "Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks"
- 实例： https://github.com/pytorch/examples
- https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
- https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/pytorch-tutorial
