【教程】从代码中理解深度网络架构（附72页slides及代码样例下载）

【导读】本文为大家带来了加泰罗尼亚理工大学的Santlago同学分享的深度网络架构slides，其中详细描述了各种常见的网络架构，并为每种网络附带了一份实现代码，相信对初学者理解网络模型有非常大的帮助。

介绍：

在本篇文章中，作者回顾了几种不同的基础网络架构（全联接网络、卷积神经网络、循环神经网络/长短期记忆网络）以及各种组成部分（类循环神经网络、自编码器、skip connections，生成式对抗网络等）。

在深度模型的学习过程中，通常要求学习者真正的理解模型，并且能够独自实现它们。在本篇文章中，作者尝试在最短期间内，帮助初学者抹平理论与实践之间的间隔（通过PyTorch代码片段来加固理论理解）。

在本教程中还附带了一份colab的notebook，对于不能打开链接的同学，本文提供了单独下载链接。

教程链接

https://docs.google.com/presentation/d/1MFhet5q-SIPqc_54CXWiBvlT9OdSi6P8kpkm6IxuyEM/edit#slide=id.g522eca1928_0_11

代码链接

https://colab.research.google.com/drive/1bDwAPU_jsmMynS3EDdq0KSEQZ3JCYoah#scrollTo=B6ZrTfkk6cLR

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附PPT全文：

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