【文件属性】：
文件名称：tutorials:深度学习和PaddlePaddle入门教程
文件大小：21.46MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-08 21:47:09
JupyterNotebook
飞轮深度学习教程[]
该教程是针对飞轮或深度学习初学者准备的入门教程，。
教程目录如下：
零基础入门深度学习
一个案例带你吃透深度学习
深度学习实践应用：计算机视觉
深度学习实践应用：自然语言处理
敬请期待...
运行教程
该教程是交互式的教程，有两种方式运行教程中的文件：
clone到本地，在jupyter notebook中运行，首先需要安装PaddlePaddle
在百度的AI Studio平台上运行，运行环境已配置完成
教程运行准备环境
Python3
PaddlePaddle 1.6.0
麻木
...
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【文件预览】：
tutorials-master
----chapter-4-NLP()
--------4-1-NLP-The_development_and_challenge_of_NLP.ipynb(20KB)
----chapter-2-step_to_deep_learning()
--------2-1-starting_to_mnist_recognition_using_paddle.ipynb(6KB)
--------2-4-mnist_recognition-Neural_Network.ipynb(27KB)
--------2-9-mnist_recognition-Resume_Training.ipynb(15KB)
--------2-8-mnist_recognition-Debug_and_Optimization_for_Train.ipynb(52KB)
--------2-10-mnist-recogniyion-Conclusion.ipynb(2KB)
--------2-2-mnist_recognition-Quick_Start.ipynb(43KB)
--------work()
--------2-5-mnist_recognition-Loss_Function.ipynb(27KB)
--------2-3-mnist_recognition-Data_Processing.ipynb(24KB)
--------2-7-mnist_recognition-Multi_GPU_Training.ipynb(19KB)
--------2-6-mnist_recognition-Optimizer.ipynb(15KB)
----chapter-1-hands_on_deep_learning()
--------1-2-implementation_of_neural_network_using_numpy.ipynb(132KB)
--------1-4-implementation_of_neural_network_using_paddle.ipynb(19KB)
--------1-1-overview_of_deep_learning.ipynb(19KB)
--------1-4-build_neural_network_using_paddle.py(6KB)
--------work()
--------1-2-build_neural_network_using_numpy.py(5KB)
--------1-3-starting_to_paddle.ipynb(11KB)
----chapter-5-Recommended_System()
--------5-3-Recommended_System-Neural_Network.ipynb(90KB)
--------5-5-Recommended_System-Movie_Recommended.ipynb(33KB)
--------5-1-Introduction_to_Recommended_System.ipynb(20KB)
--------5-2-Recommended System-Data_Processing.ipynb(59KB)
--------5-2-Recommended_System-Data_Processing.ipynb(59KB)
--------5-4-Recommended_System-Training_and_Extract_Feature.ipynb(39KB)
----LICENSE(11KB)
----README.md(1KB)
----README_en.md(1KB)
----chapter-3-Computer_Vision()
--------3-1-CV-CNN_Basis.ipynb(1.01MB)
--------3-2-CV-Image_Classification.ipynb(561KB)
--------3-3-CV-Object_Detection.ipynb(2.24MB)
----chapter-4-Natural_Language_Processing()
--------4-1-Introduction_to_NLP.ipynb(20KB)
--------4-2-Word_Embedding.ipynb(58KB)
--------4-3-Sentence_Classification.ipynb(122KB)