【Dive into Deep Learning / 动手学深度学习】第二章 - 第五节:自动微分,目录前言2.5.自动微分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.Pytho
《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 / 动手学深度学习】第二章 - 第四节:微积分,目录前言2.4微积分2.4.1.导数和微分2.4.2.偏导数2.4.3.梯度2.4.4.链式法则练习
5.类似学习率或batch size这样可以调整但不在训练过程中被更新的参数被称为超参数(hyperparameter) 6.当label间没有自然顺序时,可采用独热编码(one-hot encoding) 7.softmax层通常为了解决分类问题,因此需要保证1.输出为正2.输出概率和为1 ,因此 做变换Y=softmax(OY=softmax(O其中^yj=exp(oj)∑kexp(ok)y...
《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 Deep Learning(Pytorch). Contribute to whut2962575697/dive_into_deep_learning development by creating an account on GitHub.
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...
这是一个深症学习的教掌项目。我们将使用Apsxhe vogtet finoubating)的最新gluon 按口来养示如何从0开始实现家宜学习的各个辅法,我们的梅利用 upyter notebook 能村文档,代码,公式和图形施一在一起的优势,提供一个交至式的学习体验。这个项目可以作为一本书,上课用的材料。现场流示的案例,和一个可以后情将...
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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...