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这个是最新出版的”动手深度学习“，我们可以在这里学习深度学习。

动手学习深度学习

MXNet Community，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.....

2019-02-27 18:48

动手深度学习

深度学习入门教材，介绍深度学习相关的预备知识，包括深度学习基础，计算，卷积神经网络，循环网络，优化算法等

2019-06-04 07:34

动手学习深度学习pytorch

house price 学习记录。 %matplotlib inline import torch import torch.nn as nn import numpy as np import pa

2021-01-16 12:52

动手学深度学习

MXNet社区的《动手学深度学习》2018-8-6pdf版，涵盖卷积神经网络、循环神经网络、计算机视觉、自然语言处理、优化算法。内容深入浅出，即使使用TensorFlow、PyTorch也可借鉴。结合

2019-05-13 17:15

动手实战深度学习

这是最新的一期深度学习内部资料，里面涉及到BP神经网络、CNN、RNN以及优化算法、如何调参等。适合零基础和有一些基础像加深对BP神经网络理解的初学者

2019-04-06 18:41

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

2020-06-01 16:51

MXNET_动手学习深度学习

李沐大神的动手学习深度学习，非常优秀的一本书，有github源码

2019-05-13 17:15

动手学习深度学习_笔记4

4.1 机器翻译机器翻译将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器翻译。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。数据预处理 def preprocess_raw(text

2021-01-16 07:53

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

2021-01-16 16:53

动手学习深度学习–笔记二

1 过拟合、欠拟合及其解决方案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误差远小于它在测试数据集上的误差,我们称该现象为过拟合(ov

2021-02-01 15:55

动手学习深度学习_笔记5

5.1 卷积神经网络基础主要是卷积层和池化层。二维互相关运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核数组,输出也是一个二维数组,其中核数组称为卷积核或过滤器。 def corr2d(X, K): H,

2021-01-16 21:50

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

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

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

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

2021-02-01 12:36