最近学习了《深度学习之pytorch实战计算机视觉》这本书。
计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》面向对深度学习技术感兴趣、但是相关基础知识较为薄弱或者零基础的读者。（来自豆瓣，侵权删）
前面几章介绍了一些入门知识（这里略过），重点放在5-11章的内容和代码，笔记和代码（可跑通）完整链接如下：
第1章 浅谈人工智能、神经网络和计算机视觉
第2章 相关的数学知识
第3章 深度神经网络基础
第4章 卷积神经网络
《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第5章 Python基础
《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第6章 PyTorch基础（代码可跑通）
《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第7章 迁移学习（代码可跑通）
《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第8章 图像风格迁移实战（代码可跑通）
《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第9章 多模型融合（代码可跑通）
《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第10章 循环神经网络（代码可跑通）
《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第11章 自动编码器（代码可跑通）
说明：记录学习笔记，如果错误欢迎指正！写文章不易，转载请联系我。
