Task 03 过拟合、欠拟合及其解决方案 本节主要内容有三点: 1.过拟合、欠拟合的概念 2.权重衰减 3.丢弃法 这里对过拟合、欠拟合的概念...这里使用泛化误差和训练误差之间的关系来定义过拟合和欠拟合的概念,学习到了
Task 03 过拟合、欠拟合及其解决方案 本节主要内容有三点: 1.过拟合、欠拟合的概念 2.权重衰减 3.丢弃法 这里对过拟合、欠拟合的概念...这里使用泛化误差和训练误差之间的关系来定义过拟合和欠拟合的概念,学习到了
动手操作——数学深度学习的开始.pdf
本课程面向希望更多的通过代码实践去学习深度学习原理的同学和在职人士。 《动手学深度学习》是2019年国内最受欢迎的人工智能学习教材之一,伯禹教育携手上海交通大学团队,以此书的知识架构为基础,沿用了其中的...
文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务,它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题:使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析,并有着广泛的应用。...
优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方法目标:训练集损失函数值 深度学习目标:测试集损失函数值(泛化性) %...
动手学深度学习d2l-zh_李沐1
3.10 多层感知机的 Gluon 实现 3.11 模型选择、拟合和过拟合 3.12 权重衰减 3.13 丢弃法 100 3.14 正向传播、反向传播和计算图
《动手学习深度学习》环境搭建详细教程 推荐使⽤conda来安装运⾏代码所依赖的软件。conda是⼀个流⾏的Python包管理软件。Windows⽤⼾可按照以下步骤。 第⼀步是根据操作系统下载并安装Miniconda 在安装过程中不要...
最近有朋友留言要求分享一下李沐老师的《动手学深度学习》,小汤本着一直坚持的“好资源大家一起分享,共同学习,共同进步”的初衷,于是便去找了资料,而且还是中文版的,分享给有需要的小伙伴,也希望有更多的朋友...
《动手学》:线性回归 **1.**假如你正在实现一个全连接层,全连接层的输入形状是7 \times 87×8,输出形状是7 \times 17×1,其中7是批量大小,则权重参数ww和偏置参数bb的形状分别是____和____ 答案:8×1,1×1 2...
最近在学习书softmax数据集构建的过程中,有一个get_data_loader的函数4并行处理,然而如果这样做之后的操作会报一些很相像的错误。(都是Dataloader意外出错之类的)。 解决方法很简单:在处理jupyter notebook的...
– 卷积神经网络基础 – 卷积层 – 1×\boldsymbol\times× 1 卷积层 形状为1×11 \times 11×1的卷积核,我们通常称这样的卷积运算为1×11 \times 11×1卷积,称包含这种卷积核的卷积层为1×11 \times 11×1卷积层...
转自伯禹学习平台的动手学深度学习课程 机器翻译及相关技术 机器翻译和数据集 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...
标签: 深度学习
本书将全⾯介绍深度学习从模型构造到模型训练的⽅⽅⾯⾯,以及它们在计算机视觉和⾃然语⾔处理中的应⽤。我们不仅将阐述算法原理,还将基于ApacheMXNet对算法进⾏实现,并实际运⾏它们。本书的每⼀节都是⼀个Jupyter...
文章目录一. 传统RNN二. GRUstep 1 : 载入数据集step 2 : 初始化参数step 3: GRUstep 4: 训练模型简洁实现GRU三. LSTMstep 1: 初始化参数step 2: LSTM 主函数step 3: 训练模型step 4: 简洁实现 ...
深度神经网络训练的时候,采用的是反向传播方式,该方式使用链式求导,计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作,因此如果网络过深。 那么如果连乘的因子大部分小于1,最后乘积的结果可能趋于0,也就是梯度消失,后面...
动手深度学习1
文章目录一、过拟合、欠拟合概念二、多项式函数拟合实验2.1 初始化模型参数2.2 定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合(正常)线性函数拟合(欠拟合)训练样本不足(过拟合)2.3 权重衰减L2 范数正则化...
带有注意力机制的系统,不仅可以自主学习注意力,还可以帮助我们更好的理解神经网络。现在,在计算机视觉当中大多数都是通过掩码来生成注意力,掩码本质上是一组新的权重,可以帮助我们找到需要关注的信息。 目前...
动手学深度学习_41循环神经网络1.1 GRU1.2 LSTM1.3 深层RNN深度循环神经网络1.4 双向RNN双向循环神经网络2 机器翻译3 注意力机制与Seq2seq模型3.1注意力机制3.2 注意力机制框架3.3 点积注意力3.4 引入注意力机制的...
分类任务是对变量预测,通过比较分类的概率来判断预测的结果。softmax回归和线性回归一样也是将输入特征与权重做线性叠加,但是softmax回归的输出值个数等于标签中的类别数,这样就可以用于预测分类问题。...
深度学习(花书)+ 动手学深度学习(李沐)资料链接整理 1 深度学习(花书) 1.1 中文版 链接:https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese 1.2 英文版(原版) 链接:...
《动手学深度学习》PyTorch版本和TendorFlow版本(内有所有代码和PDF版下载地址)