深度学习基础(Section two)

Task——Transformer 9.1 Transformer Transformer 是一种新的、基于 attention 机制来实现的特征提取器,可用于代替 CNN 和 RNN 来提取序列的特

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

Task-3——循环神经网络进阶 6.1 长短期记忆(LSTM) 6.1.1 理论知识理解 理解LSTM网络 6.1.2 LSTM的从零开始实现 以下附上代码: 导入相应的包 import numpy

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

Task2——过拟合、欠拟合及其解决方案 4.1 欠拟合与过拟合的概念 欠拟合:模型拟合不够,在训练集(training set)上表现效果差,没有充分的利用数据,预测的准确度低。 过拟合:模型过度拟

《1天搞懂深度学习》《1天搞懂深度学习》，300多页的ppt，一个台湾人写的，非常棒。不夸张地说，是我看过最系统，也最通俗易懂的，关于深度学习的文章。网络找的分享给大家

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

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本资料包含深度学习的概念、实践、案例分析等内容，旨在为初学者提供全面介绍和深入理解深度学习的工具和技巧，帮助学生掌握该领域的基本知识和最新进展。