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深度学习教程

在我们的深度学习教程中，了解如何利用人工智能加速数据分析与流程。通过深度学习的技巧、窍门与方法提升技能。

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PyTorch 中的 AdamW 优化器教程

了解 AdamW 优化器如何通过将权重衰减与梯度更新解耦来提升模型表现。本文解释 Adam 与 AdamW 的关键差异及其使用场景，并提供在 PyTorch 中实现 AdamW 的分步指南。

Kurtis Pykes

2026年10月6日

使用 TensorFlow 的卷积神经网络（CNN）教程

学习如何使用 TensorFlow Framework 2 在 Python 中构建与实现卷积神经网络（CNN）

Zoumana Keita

2026年10月6日

深度学习

在云端使用 Jupyter Notebooks 进行深度学习

本分步教程将向您展示如何在 Amazon Web Services（AWS）EC2 GPU 上设置并使用 Jupyter Notebook 来进行深度学习。

Dan Becker

2026年10月6日

Keras 教程：用 Python 进行深度学习

本 Keras 教程将带您入门 Python 深度学习：学习如何预处理数据、建模、评估并优化神经网络。

Karlijn Willems

2026年10月6日

深度学习

走近生成对抗网络（GAN）

在不涉及数学细节的情况下，了解什么是生成对抗网络，并编写一个能够生成数字的简单 GAN！

DataCamp Team

2026年10月6日

使用 TensorFlow 2.0 实现神经风格迁移

在本教程中，您将学习如何使用 TensorFlow 2.0 实现如 Prisma 这类强大的应用。

Sayak Paul

2026年10月6日

深度学习

神经网络中的激活函数入门

带您领略常见激活函数的版图——从稳健的 ReLU 到具备概率表达力的 softmax。

Moez Ali

2026年10月6日

深度学习

自动编码器入门：从基础到 PyTorch 中的高级应用

带您了解自动编码器、其多种变体，以及在现实世界中的潜在应用。

Pier Paolo Ippolito

2026年10月6日

深度学习

什么是卷积神经网络？完整 CNN 指南

全面了解 CNN、其对图像分析的影响，以及在 CNN 与深度学习应用中防止过拟合的关键策略。

Zoumana Keita

2026年10月6日

深度学习

深度神经网络入门

理解深度神经网络及其在现代人工智能深度学习领域中的重要性

Bharath K

2026年10月6日

用 PyTorch 探索张量（Tensors）

在本教程中，您将了解张量、PyTorch，以及如何使用 PyTorch 创建一个简单的神经网络。

Sayak Paul

2026年10月6日

R

keras：R 中的深度学习

在这篇使用 RStudio 的 keras 包进行 R 深度学习的教程中，您将学习如何构建多层感知机（MLP）。

Karlijn Willems

2026年10月6日