本书是深度学习的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入...
《深度学习进阶:自然语言处理》是《深度学习入门:基于Python的理论与实现》的续作,围绕自然语言处理和时序数据处理,介绍深度学习中的重要技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本书语言平实,结合大量示意图和Python代码,按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程,基于深度学习解...
红色石头创作的计算机网络小说《深度学习入门:基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现》,已更新章,最新章节:undefined。本书是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。本书从神经网络的基本结构入手,详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持,详细
由于这种学习方式并不局限于某个特定任务,因而有望学习更加通用的视觉表征。 于是,在2020年,kaiming团队经过一番探索后,提出了Masked Autoencoder(MAE)工作,成功将这套在NLP中被证明有效的策略应用在视觉领域中,使得ViT模型能够基于掩码和自回归的学习方式去学习更加通用的表征,证明了这类学习范式的优越性。
一、基于MAE的预训练 首先,介绍MAE的预训练。尽管是面向MAE预训练的任务,但训练的框架和此前的分类任务并无本质差异,都需要我们去准备数据、构建模型、构建优化器和学习率策略,然后做反向传播,这些知识都已经在此前的大量实验章节中都已做了充分的代码实践,因此对于这些部分就只做简单的介绍。
机器学习深度学习人工智能神经网络kernel 最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门:基于Python的理论与实现》书,一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记(三)神经网络。 ZNing 2020/05/05 1K0 技术角 | 深度学习之《深度学习入门》学习笔记(三)神经网络 神经网络kernel 最...
深度学习入门——基于Python的理论与实现 第一章 python入门 1.5.1 广播 import numpy as np # 广播 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([10, 20]) C = np.array([[10, 20], [30
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》(斋藤康毅)内容简介: 本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此.
《深度学习入门 : 基于Python的理论与实现》是2018年7月人民邮电出版社出版的书籍，作者为斋藤康毅，译者为陆宇杰。内容简介 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，...