Pytorch框架与深度学习.zip

火炬 我的PyTorch深度学习笔记本

深度学习框架PyTorch入门与实践高清扫描pdf，以及源代码（chapter2--11）。

一.循环神经网络 循环神经网络基于当前的输入与过去的输入序列,预测序列的下一个字符。它引入一个隐藏变量H,用Ht表示H在时间步t的值。Ht的计算基于Xt和Ht−1,可以认为Ht记录了到当前字符为止的序

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器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能

一 过拟合、欠拟合及其解决方案 欠拟合(underfitting): 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 过拟合(overfitting):模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差

机器翻译及相关技术 1、机器翻译和数据集 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器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。

2019年最新的深度学习代码下载于github网站下载速度慢已经下载下来了给需要下载的同学自学的朋友有福了

该书籍针对对深度学习感兴趣，对Pytorch感兴趣却又想系统学习pytorch的朋友很有帮助。该书籍有目录索引，使得学习效率更加高效。同时含有相应的代码，可以作为学习的参考。

深度学习如今已经成为科技领域炙手可热的技术，在本书中，我们将帮助你入门深度学习。本书将从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习PyTorch.了解PyTorch基础，以及如何用PyTorc

chapter2_PyTorch-Basicschapter3_NNchapter4_CNNchapter5_RNNchapter6_GANchapter7_RLchapter8_PyTo