《Dive into Deep Learning》是一份很好的深度学习基础教材,它不仅仅通过丰富的实例让读者容易掌握深度学习的基础知识,还提供了大量的代码和解释,可以帮助读者更深入的理解深度学习的原理和方法。 二、开源性质和易于使用 这本书的github地址公开,包含了大部分的python代码和数据集,读者可以自己学习、运行、修改和制作代...
考研结束后,很多准研一的同学可以准备提前进行相关知识储备了,不要在研一花费大量时间在前期基础知识上,这里给大家推荐一本深度学习入门精选,大神李沐的动手学深度学习(Dive into deep learning),这本书的最大优势是有李沐本人在B站上的讲解,有数学基础知识,每一步实现代码,让你新书路程走的不那么痛苦。同时还有大...
Dive into Deep Learning的书评 ···(全部 8 条) 少琳肆2020-05-10 23:25:39人民邮电出版社2019版 机器学习的菜鸟日记之终于找到物美价廉的学习材料 学习材料推荐 这篇书评可能有关键情节透露 前言 学完了吴恩达的机器学习课程,小心翼翼打开kaggle,研究了下kernal,终于搞定了eda,再往下拉,是各种bagging,boosting...
《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。
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...
动手学深度学习(Dive into Deep Learning,D2L) 动手学深度学习(Dive into Deep Learning,D2L) 本书网址:zh.d2l.ai | 如何安装和使用书中源代码 理解深度学习的最佳方法是学以致用。 本开源项目代表了我们的一种尝试:我们将教给读者概念、背景知识和代码;我们将...
动手学深度学习官网,李沐dive into deep learning 什么是动手学深度学习? 《动手学深度学习》:面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被60多个国家的400多所大学用于教学。这本书自从问世之后,便成为了读者追捧的书中“常青树”。这本书的战绩可以说让同类读物望尘莫及——曾霸榜京东图书,稳居热销榜Top 1,豆瓣...
前言 机器学习(machine learning,ML)是强大的可以从经验中学习的技术。 通常采用观测数据或与环境交互的形式,机器学习算法会积累更多的经验,其性能也会逐步提高。 相反,对比电子商务平台等,一直执行相同的业务逻辑,无论积累多少经验,都不会自动提高(直到开发人员认识到并更新软件)。 在这本书中,将带你开启机器学习...
【Dive into Deep Learning / 动手学深度学习】深度学习环境准备笔记,目录前言miniconda安装minicondaminiconda的使用镜像源安装深度学习框架Pytorch和d2l软件包