动手学深度学习(pytorch)

你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字：人工智能。实际上，或者说幸运的是，大部分程序并不需要深度学习或者

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

《动手学深度学习》该书为官方中文版。由亚马逊首席科学家所著，手把手教你学会深度学习。作者是阿斯顿·张，李沐，[美]扎卡里·C.立顿，[德]亚历山大·J.斯莫拉。本书同时覆盖深度学习的方法和实践，不仅从

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=

填充和步幅 我们介绍卷积层的两个超参数,即填充和步幅,它们可以对给定形状的输入和卷积核改变输出形状。 填充 填充(padding)是指在输入高和宽的两侧填充元素(通常是0元素),图2里我们在原输入高和

动手学深度学习:梯度消失、梯度爆炸 内容摘自伯禹人工智能AI公益课程 目录: 梯度消失和梯度爆炸的基本概念 考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测# 梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测

pytorch版循环神经网络实现 import torch import torch.nn as nn import time import math import sys def load_data

卷积神经网络 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。 卷积层 卷积:在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是,在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。 直观的理解卷积 以上