原文发表于我的博客:CMU 10-414 Assignments 实验笔记 前言 本文记录了完成《CMU 10-414/714 Deep Learning System》配套 Assignments 的过程和对应笔记。共有 6 个 hw,循序渐进地从头实现了一个深度学习框架,并利用搭建 DL 中厂常见的网络模型,包括 CNN、RNN、Transformer 等。 实验环境为 Ubuntu 24 @ WSL2。
https://www.zhouxin.space/notes/notes-on-cmu-10-414-deep-learning-system/www.zhouxin.space/notes/notes-on-cmu-10-414-deep-learning-system/ Lecture 1: Introduction and Logistics 课程的目标 本课程的目标是学习现代深度学习系统,了解包括自动微分、神经网络架构、优化以及GPU上的高效操作在内的技术...
CMU《深度学习导论|CMU 11785 introduction to deep learning Spring 2024》中英字幕(deepseek)共计28条视频,包括:[01]IDL Spring 2024_ Lecture 0 - Logistics.zh_en、[02]IDL Spring 2024 _ Lecture 1.zh_en、[03]IDL Spring 2024_ Lecture 2.zh_en等,UP主更多精彩视
Tom Mitchell Tom Michael Mitchell (born 1951) is an American computer scientist and University Professor at the Carnegie Mellon University (CMU). He is a former Chair of the Machine Learning Department at CMU. "A computer program is said to learn from experience E with respect to some class ...
https://github.com/cmudeeplearning11785/deep-learning-tutorials/blob/master/recitation-2/Tutorial-pytorch.ipynb ''' import torch import numpy as np from torch.autograd import Variable x = torch.FloatTensor(2,3) print(x) x.zero_() print(x) ...
本文记录了《CMU 10-414/714 Deep Learning System》配套 Assignments 的完成过程和对应笔记，包括 6 个 hw，从头实现一个深度学习框架，并利用常见网络模型，包括 CNN、RNN、Transformer。实验环境为 Ubuntu 24 @ WSL2。所有代码上传至 cmu10-414-assignments: cmu10-414-assignments，如官网撤包，可...
CMU《最优控制和强化学习|16-745: Optimal Control and Reinforcement Learning》中英字幕deepseek共计23条视频,包括:[01]HW0 Walkthrough.zh_en、[02]Lecture 1_ Dynamics Review.zh_en、[03]Lecture 2_ Dynamics Discretization and Stability.zh_en等,UP主更多精彩视
cmudl Utilities for 11-785 @ CMU Setup You can simply install the python package from this repository. $ git clone https://github.com/cmudeeplearning11785/cmudl $ cd cmudl $ pip install -e . Utilities Process submission for hw2p2 To process your hw2p2 predictions for submission to the...
《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80年代,80-90年代,一直讲到2000年后及最近几年的进展。涵盖了deep learning里各种tricks,引用非常全面....
《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80年代,80-90年代,一直讲到2000年后及最近几年的进展。涵盖了deep learning里各种tricks,引用非常全面. ...