本项目由威斯康辛大学麦迪逊分校统计学助理教授、机器学习和深度学习研究者 Sabastian Raschka 建立，涵盖了大量深度学习架构、模型、数据集和 tips。目前，该项目获得9400+⭐，2100+Fork。所以，下次找预训练模型或者练手的项目时，可以多看看这个。本项目地址：https://github.com/rasbt/deeplearning-models
以下是一级目录，其中每个部分包含多个子部分，主要介绍了各部分相关的模型和 TensorFlow、PyTorch 实现，详细内容可以看下面截图或者点击阅读原文查看：
传统机器学习
多层感知机
卷积神经网络（CNN)
度量学习（Metric Learning）
自编码器
生成对抗网络（GAN）
循环神经网络（RNN）
有序回归
技巧和窍门
PyTorch 工作流和机制
TensorFlow 工作流和机制
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