动手学深度学习.pdf
用户评论
推荐下载
-
动手学深度学习PyTorch版day02
目录 Day02 1.过拟合,欠拟合及解决 训练误差 泛化误差 过拟合 过拟合解决方案 欠拟合 2.梯度消失,梯度爆炸 考虑环境因素 协变量偏移 标签偏移 概念偏移 3.卷积神经网络基础 ALex
17 2021-01-16 -
动手学深度学习PyTorch实现八–AlexNet模型
AlexNet模型1. AlexNet模型介绍1.1 AlexNet的特点1.2 AlexNet的结构1.3 AlexNet参数数量2. AlexNet的PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2
34 2021-01-16 -
DAY2动手学深度学习PyTorch版
Task03: 过拟合和欠拟合 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
22 2021-01-16 -
动手学深度学习by Aston Zhang Mu Li书签PDF加源码
动手学深度学习byAstonZhang,MuLi(书签PDF+源码),2019发表,547页资料,介绍了基础知识、RNN、CNN、算法优化、计算性能、CV、NLP等。
40 2019-05-28 -
动手学深度学习.pdf高清文字中文版无套路
高清文字中文版无套路,面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书,人工智能机器学习深度学习领域重磅教程图书,美亚科学家作品,交互式实战环境下动手学深度学习的全新模式,原理与实战紧密结合
14 2020-05-23 -
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
31 2021-01-16 -
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
38 2019-04-06 -
PyTorch版动手学深度学习学习笔记Task.4
有效长度 def SequenceMask(X, X_len,value=0): maxlen = X.size(1) mask = torch.arange(maxlen)[None, :].to(
19 2021-01-17 -
动手学深度Task03
疑问及思考:对于梯度爆炸与梯度消失的影响理解还不透彻,只知道多层神经网络后梯度可能趋于非常大或者接近0 的值, 但实际上呢?例如权重裁剪,可以解决爆炸的问题吗?会不会反而带来了梯度消失的问题?这种是不
17 2021-02-01 -
动手学深度学习_李沐2018年11月
动手学深度学习-李沐2018年11月,想看的可以下载看一下
18 2019-05-13
暂无评论