# 深度学习基础
> [深度学习基础Github](https://github.com/erenup/deeplearningbasics)
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> 欢迎来到深度学习基础教程。本教程面向所有**深度学习爱好者/学生/求职人员/算法工程师新手**,希望能从深度学习数学知识、深度学习模型基础、深度学习应用等三个方面对深度学习相关内容进行总结学习。
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> 笔者在自学深度学习的过程中,发现大部分教程、资料对于深度学习所涉及的数学知识、实践操作讲解并不能让自己完全理解,所以在学习了李沐老师的《动手学深度学习》、斯坦福cs224n、斯坦福231n等各个经典课程之后,笔者将学习过程进行总结,也算是对自己知识体系的一个梳理。
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> 希望读者在看完本教程之后,能基于高中数学/大学本科一年级数学基础知识和简单的Python编程知识来对深度学习知识进行扎实学习和应用。
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> 本教程做为交流学习使用,整理了众多资料,由于自己精力有限,暂时无法对所有内容进行重写和图片自创. 本教程参考了北京理工大学毛京中老师的《高等数学》、李沐老师的《动手学深度学习》、斯坦福cs231n、斯坦福224n、各知乎精华问答、各大牛博客知识,如果**涉及侵权请联系我删除**,谢谢!
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## 使用说明
- **深度学习数学基础**从标量、向量、矩阵、张量讲起,然后逐步展开求导、偏导、方向导数、梯度,最后对单层神经网络进行了求梯度演示。
- **深度学习模型基础**希望能够对常用的模型结构(transformer、lstm、cnn、mlp)进行通俗易懂的讲解。
- **深度学习应用**希望能为常见的深度学习任务提供详细的例子,帮助读者一步步读取数据、预处理数据、调用正确的模型、运行模型、后处理模型预测结果、得到接近SOTA的结果。
## 主要内容-持续更新中
* [首页](/)
* [深度学习数学基础-初步完结](./docs/深度学习数学基础/0-前言.md)
* [1.1 标量、向量、矩阵、张量](./docs/深度学习数学基础/1.1-标量、向量、矩阵和张量.md)
* [1.2 简单的线性代数](./docs/深度学习数学基础/1.2-简单的线性代数.md)
* [2.1-标量:导数的概念](./docs/深度学习数学基础/2.1-标量:导数的概念.md)
* [2.2-标量:链式法则](./docs/深度学习数学基础/2.2-标量:链式法则.md)
* [2.3-标量:求导常用公式](./docs/深度学习数学基础/2.3-标量:求导常用公式.md)
* [2.4-多个标量:多元函数求导、偏导数](./docs/深度学习数学基础/2.4-多个标量:多元函数求导、偏导数.md)
* [2.5-方向导数和梯度](./docs/深度学习数学基础/2.5-方向导数和梯度.md)
* [2.6-向量的梯度和Jacobian矩阵](./docs/深度学习数学基础/2.6-向量的梯度和Jacobian矩阵.md)
* [2.7-矩阵和张量的梯度](./docs/深度学习数学基础/2.7-矩阵和张量的梯度.md)
* [2.8-神经网络中几个实用的梯度计算](./docs/深度学习数学基础/2.8-神经网络中几个实用的梯度计算.md)
* [3.1-神经网络中的反向传播](./docs/深度学习数学基础/3.1-神经网络中的反向传播.md)
* [3.2-单层神经网络梯度计算例子](./docs/深度学习数学基础/3.2-单层神经网络梯度计算例子.md)
* [4.1-Pytorch自动求梯度](./docs/深度学习数学基础/4.1-Pytorch自动求梯度.md)
* [4.2-Tensorflow自动求梯度](./docs/深度学习数学基础/4.2-Tensorflow自动求梯度.md)
* [深度学习模型基础-更新中](./docs/深度学习模型基础/transformer基本原理讲解/0-前言.md)
* [1.1-图解attetion](./docs/深度学习模型基础/transformer基本原理讲解/1.1-图解attetion.md)
* [1.2-图解transformer](./docs/深度学习模型基础/transformer基本原理讲解/1.2-图解transformer.md)
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* [1.4-图解GPT](./docs/深度学习模型基础/transformer基本原理讲解/1.4-图解GPT.md)
* [深度学习应用-更新中](./docs/深度学习应用/前言.md)
* [自然语言处理](./docs/深度学习应用/自然语言处理任务/前言.md)
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