2.1 数据操作 2.1.1. 入门 torch.arange() shape numel() reshape() ones() randn() 2.1.2. 运算符 +、-、*、/、** 、exp 多个张量连...
2.5.1. 标量变量的反向传播 2.5.2. 非标量变量的反向传播 2.5.3. 分离计算 2.5.4. Python控制流的梯度计算 练习 结语 前言 Hello! 非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出～ 自我介绍ଘ(੭...
Dive into Deep Learning(Pytorch) Datawhale第10期组队学习活动笔记及个人手写练习代码 课程页:https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV Task01 02.12 1.线性回归(Linear Regression) 回归问题的目标是在给定D维输入(input)变量x的情况下,预测一个或多个连续目标(target)变量t的值....
《动手学深度学习》出版后五个月,英文版 Dive into Deep Learning 预览版(v0.7)终于发布了: https://github.com/d2l-ai/d2l-en/releases/tag/v0.7.0。目前英文版全书约900页,含18章、150个小节,GitHub地址在…
《Dive Into Deep Learning》学习笔记 已搬迁至:https://umcw0q7m4r.larksuite.com/docs/docusbFbDVJeYUfbwtTGkcABagg 深度模型:一个网络多个层 (和其他学习有啥区别,再看) 一、序言 1.结构 2.小结: 深度学习已经彻底改变了模式识别,引入了一系列技术,包括计算机视觉、自然语言处理、自动语音识别。
Dive into deeplearning (d2l)学习笔记 第三章 线性模型 Summary 1.对于线性模型,可以用点积的形式来简洁的表达^y=XwT+by^=XwT+b,其本质是对输入feature的仿射变换 2.对于线性模型优劣程度的度量(线性模型的损失函数(loss function)L(w,b)=1n∑ni=112√XwT−y(i)L(w,b)=1n∑i=1n12XwT−y(i) ...
动手学深度学习-Pytorch版,练习jupter-nootbook源码。动手学深度学习-Pytorch版,练习jupter-nootbook源码。动手学深度学习-Pytorch版,练习jupter-nootbook源码。动手学深度学习-Pytorch版,练习jupter-nootbook源码。动手学深度学习-Pytorch版,练习 上传者:qq_19734597时间:2023-11-16...
1.1. [数据操作](https://github.com/Miraclelucy/dive-into-deep-learning/blob/main/ch01/01-ndarray.py) 1.2. [数据预处理](https://github.com/Miraclelucy/dive-into-deep-learning/blob/main/ch01/02-pandas.py) 1.3. [线性代数](https://github.com/Miraclelucy/dive-into-deep-learning/blob/main...
动手学深度学习(Dive into Deep Learning,D2L.ai)面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被全球200所大学采用教学。 Github地址:github.com/d2l-ai/d2l-zh 本开源项目代表了我们的一种尝试:我们将教给读者...