《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...
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...
和之前的MNIST数据类同理,由于CIFAR-10数据已经成为了深度学习领域的入门级别数据,因此,PyTorch框架也支持该数据集的自动下载,即在torchvision.datasets 库中提供了CIFAR10类,我们可以基于该类来定义self.dataset变量去自动下载CIFAR-10数据。 有关于数据类的实现,此前我们在MNIST数据章节中已经介绍过了,对于此次实现的Ci...
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。
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 感知机 由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出,是作为神经网络(深度学习)的起源的算法。 感知机接收多个输入信号,输出一个信号 信号只有0和1两种取值 感知机将输入信号乘以相应的权重后求和,若大于阈值则输出1,否则输出0 若用\
【笔记】深度学习入门:基于Python的理论与实现(五) 卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 整体结构 CNN 中新出现了卷积层(Convolution 层)和池化层(Pooling 层),之前介绍的神经网络中,相邻层的所有神经元之间都有连接,这称为全 连接(fully-connected)...
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...