动手学深度学习

动手学深度学习

带你学深度学习，B站有配套教学视频，一起学习深度学习

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2020-06-01 16:51

动手学深度学习pdf

目录：引言；预备知识；深度学习基础；深度学习计算；卷积神经网络；循环神经网络；优化算法；计算性能；计算机视觉；自然语言处理；附录。

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2019-02-27 18:48

gluon动手学深度学习

Gluon hands-on deep learning

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2019-06-21 22:12

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2019-07-29 11:42

动手学深度学习pytorch

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2020-10-06 07:30

动手学深度学习_20180720

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2019-07-10 05:35

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动手学深度学习最全最新 动手学深度学习讲解清晰 伯克利大学教程

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2020-08-09 09:03

动手学深度学习_4

动手学深度学习_41循环神经网络1.1 GRU1.2 LSTM1.3 深层RNN深度循环神经网络1.4 双向RNN双向循环神经网络2 机器翻译3 注意力机制与Seq2seq模型3.1注意力机制3.2

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2021-01-16 21:49

动手学深度学习2

动手学深度学习(2) 过拟合和欠拟合 接下来,我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题: 一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting); 另一类是模型的训练

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2021-01-16 23:09

动手学深度学习四

机器翻译及相关技术; 注意力机制与Seq2seq模型; Transformer 一 机器翻译及相关技术 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机

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2021-01-15 16:58

动手学深度学习学习笔记

文本预处理 常见的四个步骤: 读入文本 分词 建立字典,将每个词映射到一个唯一的索引(index) 将文本从词的序列转换为索引的序列,方便输入模型 import collections import

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2021-01-16 16:53

深度学习动手学深度学习笔记8

Task4——注意力机制与Seq2seq模型 8.1 注意力机制 所谓的注意力机制,其实就是让系统学会注意力-即关注重点信息忽略无关信息。带有注意力机制的系统,不仅可以自主学习注意力,还可以帮助我们更

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2021-01-16 11:25

深度学习动手学深度学习笔记5

Task2——梯度消失、梯度爆炸 5.1 梯度消失与梯度爆炸的概念 深度神经网络训练的时候,采用的是反向传播方式,该方式使用链式求导,计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作,因此如果网络过深。 那么如果

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2021-01-16 17:03

动手学深度学习之深度学习基础

动手学深度学习之深度学习基础 文章目录动手学深度学习之深度学习基础1、过拟合、欠拟合及其解决方案2、梯度消失、梯度爆炸3、循环神经网络进阶4、机器翻译及相关技术5、注意力机制与Seq2seq模型6、T

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2021-01-16 18:05

深度学习动手学深度学习笔记10

Task5——卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶 10.1 卷积神经网络(CNN)基础 卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构,被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识

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2021-02-01 12:36