代码+详细注释 里面设计到的不懂的函数，可以查看这个博客
”动手学习深度学习“ 的搜索结果
2019年最新的深度学习代码 下载于github网站 下载速度慢 已经下载下来了 给需要下载的同学 自学的朋友有福了
1.机器翻译及相关技术 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的...
疫情期间，宅家无聊，参加了由和鲸社区、Datawhale、伯禹人工智能学院等单位联合发起的免费公益学习活动，主要利用pytorch进行深度学习，时间比较紧凑，没怎么学懂，得多花一点时间，代码都是向大佬借鉴的，错误之处...
本项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理，并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch的实现方法。为了方便阅读，本项目给出全书PyTorch版的PDF版本。欢迎大家Download，Star，Fork。除了原书内容外，...
动手学深度学习+Pytorch 网页版学习网址 https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/ 配套讲解视频找B站UP：跟李沐学AI https://space.bilibili.com/1567748478/ （这篇博客记录仅仅为了防止自己某天突然找不到...
目录 Day02 1.过拟合，欠拟合及解决 训练误差 泛化误差 过拟合 过拟合解决方案 欠拟合 2.梯度消失，梯度爆炸 考虑环境因素 协变量偏移 标签偏移 概念偏移 3.卷积神经网络基础 ALexNet ...过拟合
《动手学深度学习》网页版
标签： 深度学习
https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/ https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/gru.html
动手学深度学习：卷积神经网络，LeNet，卷积神经网络进阶 卷积神经网络基础 目录： 1、卷积神经网络的基础概念 2、卷积层和池化层 3、填充、步幅、输入通道和输出通道 4、卷积层的简洁实现 5、池化层的简洁实现 1、...
在线观看笔记时，有时会出现图片（或公式）显示不完整，这是Github网站没有解析好，笔记下载到本地观看就正常了。不会下载笔记的，百度查一下"Github如何下载文件"。 笔记是用 Anaconda 的 Jupyter Notebook 打开的...
本书⾯向希望了解深度学习，特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。本书并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识，我们将从头开始解释每⼀个概念。虽然深度学习技术与应⽤的阐述涉及了...
学习安排如下： Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；...
d2l包 下载
机器学习知识
权重衰减 方法 权重衰减等价于 L2 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。 L2 范数正则化（regularization） L2 范数正则化在模型原...
本课程带领大家亲自动手写一个更方便大家使用的深度学习框架，帮助大家理解常用技术的底层实现。具体安排如下：1.板书完成数学推导，同时画图讲解；2.基础：Python实现多层感知器；3.进阶：C++实现深度学习框架；4....
由李沐、Aston Zhang 等人合力打造的《动手学深度学习》正式上线，免费供大家阅读。这是一本面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书 李沐的这本《动手学深度学习》也是使用 MXNet 框架写成的。但是很多...
Task3打卡 1、过拟合、欠拟合及其解决方案 目录： 相关的基本概念 权重衰减 过拟合、欠拟合解决方法 1、相关的基本概念 训练误差： 模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差： 模型在任意一个测试数据样本上表现...
Pytorch版本的动手学深度学习
第二次打卡 1.关于验证数据集的描述错误的是： 测试数据集可以用来调整模型参数 验证数据集可以用来调整模型参数 在数据不够多的时候，k折交叉验证是一种常用的验证方法 k折交叉验证将数据分为k份，每次选择一份用于...
学习深度学习时候，很多人参考的是李沐的动手学深度学习Pytorch版本（附上官方地址：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/）。 在学习3.5.1节 “获取数据集” 时，会遇到d2lzh_pytorch包缺少的问题，经过...
动手学习深度学习前置的基础知识都有哪些呢？我们这篇文章来一一列举
一：官网教程 这一部分对应了书中的第二讲：预备知识部分。因为我是Windows用户，所以这里先只讲Windows部分的安装过程。 1：第一步是根据操作系统下载并安装Miniconda，在安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the ...
动手学深度学习：梯度消失、梯度爆炸 内容摘自伯禹人工智能AI公益课程 目录： 梯度消失和梯度爆炸的基本概念 考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测# 梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测 1、梯度消失和梯度...
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