本文回顾了经典的CNN结构，并附上相应的pytorch代码。融合了部分Ng、沐神讲解的内容(主要是ResNet)，主要是写一下反思，帮助理解CNN的一些核心思想。PPT来自：计算机视觉与深度学习 北京邮电大学 鲁鹏代码来自沐神《动手学深度学习》。

关于沐神《动手学深度学习》seq2seq代码可能出错的原因及分析

决策树是怎么知道哪一列是离散特征的？

本文主要涉及GAN网络的直观理解和其背后的数学原理。参考课程：计算机视觉与深度学习 北京邮电大学 鲁鹏概述在所有生成模型中，GAN属于 “密度函数未知，直接硬train” 的那一类，和密度函数可定义的PixelRNN/CNN以及变分自编码器VAE有本质区别。假设现在我们想做人脸的生成任务。我们希望能找到人脸图像的真实分布，这样直接在这个分布上随便取点，得到的都是人脸的图像。但是分布非常复杂，且无法

这两天在学习VAE相关的内容，感觉云里雾里emm…写个博客记录一下~内容借鉴并综合了以下带佬：变分自编码器VAE：原来是这么一回事半小时理解变分自编码器花式解释AutoEncoder与VAE - 知乎 (zhihu.com)【深度学习】AE与VAE_sinat_36197913的博客-CSDN博客_vae和ae零、需要的简单数学公式K-L散度（Kullback-Leibler divergence