Python深度学习 (Deep Learning with Python) [美] 弗朗索瓦·肖莱(Francois Chollet) 著 项目说明 目录下代码文件名前缀表示对应于 Deep Learning with Python 的中文译本《Python 深度学习》的相应章节,难度循序渐进。代码中使用中文注释。 源代码可以参考官方Jupyter Notebook的GitHub项目 图书目录 第一部分 深度学习...
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Step 2: 下载"Deep-Learning-with-PyTorch"的源代码 在这一步,你需要下载"Deep-Learning-with-PyTorch"的源代码,可以从项目的Github仓库获取。打开终端或命令提示符,运行以下命令: git clone 1. 这个命令将克隆整个项目的代码到你的本地。 Step 3: 安装LaTeX和相关工具 在这一步,你需要安装LaTeX和相关工具来编...
Deep-Learning-with-Keras-master.zip 深度学习,Keras 框架,keras 适合快速构建神经网络,很适合新手学习!摘自GitHub,里面包含近些年有名的神经网络框架 上传者:weixin_43969654时间:2019-06-14 yolo4-keras-master - 副本.zip 和博客一起放在一起学习https://blog.csdn.net/weixin_41485242/article/details/106425678...
吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记.pdf 吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记.pdf 上传者:weixin_40699340时间:2024-01-05 Deep Learning Tuning Playbook(中译版) 由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》,来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议,目前在Github上已有1.5...
本仓库主要包含code和docs两个⽂件夹（外加⼀些数据存放在data中）。其中code⽂件夹就是每章相关jupyter notebook代码；docs⽂件夹就是markdown格式的《Deep learning with PyTorch》（基本摘录版）书中的相关内容的中⽂翻译，然后利⽤docsify将⽹页⽂档部署 到GitHub Pages上。欢迎对本项⽬做出贡献...
即使最终的模型不具有泛化性,优化仍然是经验上的容易的。这表明优化在经验上容易的原因肯定与真正的泛化原因不同。 来源 Zhang C, Bengio S, Hardt M, et al. Understanding deep learning requires rethinking generalization[J]. 2016.
为了提升训练性能,可以使用自动化脚本来简化流程。以下是一个使用Python编写的示例脚本,用于自动配置训练参数: importjsonwithopen('config.json','r')asf:config=json.load(f)# 检查并调整学习率ifconfig['learning_rate']>0.01:config['learning_rate']*=0.1withopen('config_updated.json','w')asf:json.dump...
https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code 书中的大量代码块可以帮助读者边看书边写代码,很多代码都会有如下类似的「脚注」说明。 设计训练循环的代码块示例。 除此之外,该书还有讨论论坛:https://livebook.manning.com/#!/book/deep-learning-with-pytorch/discussion。购买该书后,读者可以在此...
第一周:深度学习引言(Introduction to Deep Learning):http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week1.html 1.1 欢迎(Welcome) 1 1.2 什么是神经网络?(What is a Neural Network) 1.3 神经网络的监督学习(Supervised Learning with Neural Networks) ...