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(1)机器学习、深度学习、强化学习blabla很多内容都是面试的重点,本文结合菜鸡自身学习过程持续更新。
(2)如有不正确之处,恳请指正,共同学习,非常谢谢~
(3)可以参考面筋,如我是如何拿到字节跳动AI Lab算法Offer的?(NLP)等。
初学者学习Pytorch的建议:
(1)理论,看花书《深度学习》
(2 )通读一遍PyTorch官方文档
(3)复现经典工作(读代码和写代码交叉进行),注意去github下别人论文代码跑通没啥用,要自己复现,不会的再去看别人的代码
(4)扩充视野。基于上面前三个能力,因为复现是一开始很花时间的,现在看别人论文应该脑海有直觉代码大概咋写,看到不会的模块再去看别人代码,吸取精华,把小模块吸收为自己的内容。
在Andrew W.Track的《深度学习图解》这本书里说:深度学习的框架就是autograd加上一组预先定义好的神经元层和优化器。学习框架一般流程是先找到尽可能简单的example,微调代码并了解其中autograd系统的API,一段段修改样例直到写出所需的实验。
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