使用 nn.Module 构建一个 CNN。使用交叉熵损失和随机梯度下降优化器。

家好！今天用一篇文章对经典的卷积神经网络进行详解，包含LeNet、AlexNet、VGGNet、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet，同时我也整理关于神经网络几大主流SOTA模型及相关变体的论文与代码仓库，可添加我的小助手无偿获取~也可以关注“AI技术星球”公众号，关注后回复“221C”获取。LeNet : 基础图像识别网络 (1998)LeNet-5是Yann LeCun等

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如线性回归、决策树、K均值聚类等，虽重要但通常归类为“机器学习”而非传统“核心算法”。要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。：分治法思想，平均时间复杂度 O(nlog⁡n)O(nlogn)。：利用堆数据结构，时间复杂度 O(nlog⁡n)O(nlogn)。：适用于已排序数组，时间复杂度 O(log⁡n)O(logn)。：稳定排序，时间复杂度 O(nlog⁡n)O(

如线性回归、决策树、K均值聚类等，虽重要但通常归类为“机器学习”而非传统“核心算法”。要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。：分治法思想，平均时间复杂度 O(nlog⁡n)O(nlogn)。：利用堆数据结构，时间复杂度 O(nlog⁡n)O(nlogn)。：适用于已排序数组，时间复杂度 O(log⁡n)O(logn)。：稳定排序，时间复杂度 O(nlog⁡n)O(

本文系统介绍了AI人工智能的学习路径，分为四个阶段：1）基础阶段（数学与编程）；2）经典机器学习（监督/无监督学习）；3）深度学习（神经网络与框架）；4）专项领域（CV/NLP等）。强调实践驱动学习，推荐通过项目、复现论文等方式巩固知识。文末提供公众号获取学习资料的方式，建议保持持续学习以适应AI快速发展。

本文系统介绍了AI人工智能的学习路径，分为四个阶段：1）基础阶段（数学与编程）；2）经典机器学习（监督/无监督学习）；3）深度学习（神经网络与框架）；4）专项领域（CV/NLP等）。强调实践驱动学习，推荐通过项目、复现论文等方式巩固知识。文末提供公众号获取学习资料的方式，建议保持持续学习以适应AI快速发展。

之前有不少人讨论称人工智能将会为人类带来第四次工业革命，虽然我对此种观点持谨慎乐观态度，但是不可否认的是，此前人们不敢想象的一些AI工具和应用，正在出现在我们的生活中，就连看起来离我们很远的AGI也如幽灵一般若隐若现，或许它就隐藏在这些大模型的背后，不时地向我们闪现，预告人类它终将到来。这是我个人经常使用的查阅资料的方法。但是到后来，GPU 、AI芯片和超级计算机的发展很快，使得系统的计算能力和存

之前有不少人讨论称人工智能将会为人类带来第四次工业革命，虽然我对此种观点持谨慎乐观态度，但是不可否认的是，此前人们不敢想象的一些AI工具和应用，正在出现在我们的生活中，就连看起来离我们很远的AGI也如幽灵一般若隐若现，或许它就隐藏在这些大模型的背后，不时地向我们闪现，预告人类它终将到来。这是我个人经常使用的查阅资料的方法。但是到后来，GPU 、AI芯片和超级计算机的发展很快，使得系统的计算能力和存

PyTorch是当前最流行的开源深度学习框架，在研究和工业界应用广泛。它具有三大核心优势：张量计算库支持GPU加速、自动微分引擎简化反向传播、以及丰富的深度学习工具函数。PyTorch在易用性和灵活性之间取得了良好平衡，既适合初学者快速上手，又能满足高级用户的定制需求。安装时需注意Python版本兼容性，并可根据硬件条件选择CPU或GPU版本。对于Apple Silicon芯片用户，PyTorch