动手学深度学习-最新中文版

本节课内容,卷积神经网络基础、LeNet、卷积神经网络进阶 一、卷积神经网络基础 二维互相关运算: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,其中核数组通常称为卷积核

机器翻译和注意力机制 机器翻译是指将一段文本从一种语言自动翻译到另一种语言。因为一段文本序列在不同语言中的长度不一定相同,所以我们使用机器翻译为例来介绍编码器—解码器和注意力机制的应用。 步骤 1、读

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MXNet社区的《动手学深度学习》，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。同时，与吴恩达老师的课程相比，这本书不仅介绍深度学习模型，而且提供简单易懂的代码实

机器学习，深度学习。使用MXNet／Gluon来动手学深度学习

动手学深度学习gluon_tutorials.pdf

从社区里找到的，大神李沐的教程。大家可以配合B站的视频，照着这个教程学习，非常好。https://www.bilibili.com/video/av14327359?from=search&seid=

《动手学深度学习v2》.pdf

动手深度学习适用于初学者，包含深度学基础，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，NLP等

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