李宏毅深度学习教程LeeDL-Tutorial
李宏毅老师是台湾大学的教授，其《机器学习》（2021年春）是深度学习领域经典的中文视频之一。李老师幽默风趣的授课风格深受大家喜爱，让晦涩难懂的深度学习理论变得轻松易懂，他会通过很多动漫相关的有趣例子来讲解深度学习理论。李老师的课程内容很全面，覆盖了到深度学习必须掌握的常见理论，能让学生对于深度学习的绝大多数领域都有一定了解，从而可以进一步选择想要深入的方向进行学习，对于想入门深度学习又想看中文讲解的同学是非常推荐的。
本教程主要内容源于《机器学习》（2021年春），并在其基础上进行了一定的原创。比如，为了尽可能地降低阅读门槛，笔者对这门公开课的精华内容进行选取并优化，对所涉及的公式都给出详细的推导过程，对较难理解的知识点进行了重点讲解和强化，以方便读者较为轻松地入门。此外，为了丰富内容，笔者在教程中选取了《机器学习》（2017年春） 的部分内容，并补充了不少除这门公开课之外的深度学习相关知识。
注：
-
基于《机器学习》（2017年春）的李宏毅机器学习笔记在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/leedl-tutorial/#/
-
基于《机器学习》（2017年春）的李宏毅机器学习笔记源文件：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/tree/pre_master
最新版PDF下载
地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
国内地址(推荐国内读者使用)：链接: https://pan.baidu.com/s/1q4WmIYQBp9bKkkz-w-WLkw 提取码: pne7
内容介绍
-
引言 @王琦
-
深度学习 @王琦
- 局部最小值与鞍点
- 训练技巧
- 自适应学习率
- 分类问题损失函数
- 归一化
-
卷积神经网络和自注意力机制 @王琦
- 卷积神经网络
- 自注意力机制
-
循环神经网络 @王琦
-
Transformer @王琦
- Transformer
-
生成模型 @杨毅远
- 生成对抗网络基础
- 生成对抗网络理论与 Wasserstein 生成对抗网络
- 生成对抗网络的评估与有条件的生成对抗网络
- 循环生成对抗网络
-
自监督学习 @王琦
- 芝麻街的模型
- BERT
- GPT-3
-
自动编码器概念及其应用 @江季
-
扩散模型@王琦
-
对抗攻击 @杨毅远
- 对抗攻击基本概念
- 对抗攻击的攻击与防守
-
可解释人工智能 @杨毅远
-
迁移学习 @王琦
- 领域自适应
- 领域对抗训练
-
深度强化学习 @王琦
-
终身学习 @杨毅远
- 灾难性遗忘
- 缓解灾难性遗忘
-
网络压缩 @王琦
- 剪枝与彩票假设
- 知识蒸馏
-
元学习 @杨毅远
-
ChatGPT @杨毅远
配套代码
点击或者网页点击Homework文件夹进入配套代码
贡献者
 Qi Wang 上海交通大学博士生 |
 Yiyuan Yang 牛津大学博士生 |
 John Jim 北京大学硕士 |
引用信息
@misc{wang2023leedltutorial,
title = {李宏毅深度学习教程},
year = {2023},
author = {王琦，杨毅远，江季},
url = {https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial}
}
@misc{wang2023leedltutorialen,
title = {Deep Learning Tutorial by Hung-yi Lee},
year = {2023},
author = {Qi Wang，Yiyuan Yang，Ji Jiang},
url = {https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial}
}致谢
特别感谢 @Sm1les、@LSGOMYP 对本项目的帮助与支持。
LICENSE
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。