PV-DL

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个人深度学习仓库，仅用作备份代码。

📚 学习路线

暑假 30 天计划:吴恩达课 + 鱼书打理论地基,d2l 上框架实战,西瓜书当参考词典。

每天 4-5 小时,理论与代码并重。

✅ = 已完成　⬜ = 计划中

进度追踪:主线细节见 吴恩达/、鱼书/、d2l/、西瓜书/ 各自的 README,每完成一项就在根 README 与对应主线 README 同步勾选,并 git commit。

主线一:吴恩达机器学习网课(理论主线)

• 目录:吴恩达/(week1-8 安排表 + 笔记模板)
• ⬜ week1-2 线性回归 / 梯度下降 / 正规方程
• ⬜ week3 逻辑回归 / 正则化
• ⬜ week4-5 神经网络与反向传播
• ⬜ week6 机器学习诊断(偏差 / 方差)
• ⬜ week7-8 无监督学习 / 异常检测 / 推荐系统

主线二:鱼书《深度学习入门》精读(numpy 手写)

• 目录:感知机/、激活函数/、鱼书/
• ✅ 第 2 章 感知机:AND / NAND / OR / NOR / XOR
• ✅ 第 3 章 激活函数:阶跃 / Sigmoid / ReLU
• ⬜ 第 4 章 损失函数、数值微分、梯度下降(SGD)
• ⬜ 第 5 章 反向传播、两层网络完整实现
• ⬜ 第 6 章 CNN:卷积 / 池化

主线三:d2l《动手学深度学习》PyTorch 版(框架实战)

• 目录:PyTorch/、d2l/
• ✅ 张量基础(创建 / 索引 / 类型)
• ⬜ 线性回归、softmax 回归、Fashion-MNIST 分类
• ⬜ MLP、过拟合与正则化
• ⬜ LeNet 手写数字识别(选做:AlexNet / VGG / ResNet)

参考:西瓜书《机器学习》(词典,不精读)

• 目录:西瓜书/(概念→章节速查索引,遇到不懂按章节查)

数学速补

• 目录:数学/
• ⬜ 概率统计速查(条件概率 / 贝叶斯 / 期望方差 / 常见分布 / MLE)

进阶方向(可选)

• ⬜ Transformer 与注意力机制(GPT / BERT 原理)
• ⬜ 生成模型:VAE / GAN / Diffusion
• ⬜ 工程化:ONNX 导出、模型部署与推理加速