《动手学深度学习》自第一版出版以来受到广大小伙伴的欢迎,不仅中英文版开源项目分别获得了20000星、9000星,而且中英文版还被全球来自40个国家的175所大学采用教学: 虽然纸质书第一版已经出版,但深度学习领域依然在迅速发展。为了得到来自更广泛的英文开源社区的帮助,从而提升本书质量,本书的第二版正在用英文写。 在...
当时,《动手学深度学习》第一版还没出版。在“ 孩子今年开学 已经上小学五年级了,现在报课外班学 Tensorflow 还来得及吗? ”的问答下,李沐表示娃儿已经熟练MXNet,并 且相对于TensorFlow对MXNet更感兴趣。一年后,《动手学深度学习》第一版最终也只提供MXNet代码。 如今已经过去两年多的时间,根据小天才的学习速度,现...
动手学强化学习8.4 GPT图解8.5 黑客之道(第2版) 我要写书评 动手学深度学习(PyTorch版)的书评 ···(全部 24 条) 热门只看本版本的评论 CRISPR/Cas92023-06-10 15:16:13 即使不是年轻人的第一本DL教材,也应该是年轻人的第二本DL教材 这本书
在PyTorch中,torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。 Tensor和NumPy的多维数组非常类似。Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,使Tensor更加适合深度学习。 "tensor"这个单词一般可译作“张量”,张量可以看作是一个多维数组。 标量可以看作是0维张量,向量可以看作1维张量,矩阵可以看作是二维张量。 1 创建Tensor...
动手学深度学习第二版——Day1(章节1——2.2) 1、简单介绍 1)、整体内容 深度学习基础——线性神经网络,多层感知机 卷积神经网络——LeNet,AlexNet,VGG,Inception,ResNet 循环神经网络——RNN。GRU,LSTM,seq2seq 注意力机制——Attention, Transformer
第1章介绍深度学习的背景。 第2章提供动手学深度学习所需要的预备知识,例如,如何获取并运行本书中的代码。 第3章包括深度学习最基础的概念和技术,如多层感知机和模型正则化。如果读者时间有限,并且只想了解深度学习最基础的概念和技术,那么只需阅读第一部分。
第六章:卷积神经网络 第七章:现代卷积神经网络 第八章:循环神经网络 第九章——第十五章:持续更新中 资料获取 课程地址、课程文档、课程回放地址、课程安排,我已梳理完毕,获取如下: 中文视频授课!李沐老师「动手学深度学习」第二版开讲了! 推荐阅读
《动手学深度学习》中文版课程将于3月20日开课,课程共15个章节,课时总计约60小时。 直播时间:2021年3月-(预计)7月,每周周六与周日下午13:00-14:30。 课程官网:https://zh-v2.d2l.ai/ 直播地址:https://jmq.h5.xeknow.com/s/3nk3lb 课程内容 ...
最近在学习《动手学深度学习》,结合百度和课后的大家的讨论(侵删),整理出这一份可能并不完全正确的参考答案(菜鸡的做题记录),因为个人水平有限,有错误的地方欢迎在公众号联系我,后面我对错误进行更正时候,会在文章末尾鸣谢,在这里先感谢大家了。
动手学深度学习 第二版动手学深度学习第二版 《动手学深度学习二版》是一本经典的深度学习教程,内容涵盖深度学习的基本原理、机器学习算法、神经网络的可视化建模、自动微分计算、实现各种神经网络模型、模型优化和超参数调整、强化学习等方面,以及实用案例的实践,逐步深入介绍了深度学习从入门到精通的全部知识点,深度...