《动手学深度学习》参考答案第41页

蓝桥杯单片机第12届省赛程序题参考答案

答案仅供参考，有错误欢迎指正，非常感谢！！！文件较多，代码较长，感谢查看！！！目录main.hmain.cInit.hInit.cSMG.hSMG.cJZKey.hJZKey.cDSQ.hDSQ.cYanShi.hYanShi.ciic.hiic.conewire.honewire.cmain.h#ifndef__MAIN_H_#define__MAIN_H_#defineucharunsigne

因心，三人水·2023-02-01 08:20

蓝桥杯单片机第11届省赛程序题参考答案

答案仅供参考，有错误欢迎指正，非常感谢！！！文件较多，代码较长，感谢查看！！！目录main.hmain.cInit.hInit.cSMG.hSMG.cDSQ.hDSQ.cJZKey.hJZKey.cYanShi.hYanShi.ciic.hiic.cmain.h#ifndef__MAIN_H_#define__MAIN_H_#defineucharunsignedchar#defineuintun

因心，三人水·2023-02-01 08:19

网易二面：CPU狂飙900%，该怎么处理？

最终，导致他网易之路，终止在二面，非常可惜现在把这个题目，以及参考答案，收入咱们的《尼恩Java面试宝典PDF》，供后面的小伙伴参考，前车之鉴啊首先，说明一下问题：CPU飙升200%以上是生产容易发生的场景注

40岁资深老架构师尼恩·2023-02-01 07:33

10.转置卷积

视频：47转置卷积【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili教材：13.10.转置卷积—动手学深度学习2.0.0-beta0documentation(d2l.ai)PPT：part-2_14.

七仔啊·2023-02-01 04:31

稿最全，面中率最高，C++经典面试题（八）

【参考答案】一、从静态存储区域分配。内存在程序编译的时候就已经分配好，这块内存在程序的整个运行期间都存在。例如全局变量。二、在栈上创建。

静香是个程序媛·2023-01-31 19:49

《动手学深度学习》目标检测基础；图像风格迁移；图像分类案例1

目标检测基础；图像风格迁移；图像分类案例1目标检测基础锚框交并比标注训练集的锚框图像风格迁移模型损失函数内容损失样式损失总变差损失总损失函数图像分类案例1任务模型目标检测基础在图像中标出目标图像的位置，成为目标检测。锚框以每个像素为中心，生成多个大小和宽高比不用的边界框，这些边界框就是锚框。设输入图像高为hhh，宽为www，锚框大小为s∈(0,1]s\in(0,1]s∈(0,1]且宽高比为r>0r

Void_Pointer -·2023-01-31 16:00

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记05：多层感知机、详细代码实现

前文回顾：Softmax回归、损失函数、图片分类数据集、详细代码实现文章目录一、感知机1.1单层感知机1.2训练感知机1.3收敛定理1.4XOR问题1.5总结二、多层感知机2.1解决XOR问题2.2激活函数2.2.1Sigmoid激活函数2.2.2Tanh激活函数2.2.3ReLU激活函数2.3单隐藏层2.3.1单分类问题2.3.2多分类问题2.4多隐藏层2.5总结三、代码实现3.1从零开始实现3

鱼儿听雨眠·2023-01-31 14:59

动手学深度学习笔记第四章（多层感知器）

4.1多层感知器y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph=True)这里的retain_graph=True参数：pytorch进行一次backward之后，各个节点的值会清除，这样进行第二次backward会报错，因为虽然计算节点数值保存了，但是计算图结构被释放了，如果加上retain_graph==True后,可以再来一次backward。关于det

冬青庭院·2023-01-31 14:25

44物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO【动手学深度学习v2】

44物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO【动手学深度学习v2】深度学习学习笔记学习视频：https://www.bilibili.com/video/BV1if4y147hS/?

Blueming_first·2023-01-31 11:20

【动手学深度学习】线性回归从零实现

动手学深度学习线性回归从零实现生成数据集tf.zeros()tf.random.normaltf.reshape()tf.matmul()读取数据range()random.shuffle()tf.constantyield

往阳光走·2023-01-31 09:32

ch10.1 注意力机制的生物起源

文章参考，动手学深度学习；10.1生物学中的注意机制10.1.1影响注意力的两种因素人类的注意力会受到两种因素的影响：非自主性提示：通常是由外界的因素主导，比如基于环境中物体的突出性和易见性。

mingqian_chu·2023-01-31 05:36

Pytorch实现Kaggle比赛：房价预测问题(House Prices - Advanced Regression Techniques)

d2lzh_pytorch是动手学深度学习书中Pytorch的包，离线安装比较方便下载链接:百度网盘提取码：6666放置在所在虚拟环境中的Lib/site-packages目录下即可实现代码：importtorchimporttorch.nnasnnimportpandasaspdimportd2lzh_pytorchasd2ltorch.set_default_tensor_type

一只水熊虫·2023-01-30 13:57

动手学深度学习读书笔记-5

模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差训练误差指模型在训练数据集上表现出的误差泛化误差指模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。让我们以⾼考为例来直观地解释训练误差和泛化误差这两个概念。训练误差可以认为是做往年⾼考试题（训练题）时的错误率，泛化误差则可以通过真正参加⾼考（测试题）时的答题错误率来近似。假设训练题和测试题都随机采样于⼀个未知的依照相同考

wxl1999·2023-01-30 11:53

动手学深度学习-学习笔记（五）

本文的主要内容有：：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶一、卷积神经网络基础本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中

花花世界1202·2023-01-30 10:15

《动手学深度学习》笔记一 ------机器学习中的基础概念

写在前面：本文按照书中的脉络做的笔记，包含概念的定义、自己的理解以及阅读时的小思考。感受：深度学习很奥妙，很有趣！1.2机器学习中的关键组件可以⽤来学习的数据（data）；如何转换数据的模型（model）；⼀个⽬标函数（objectivefunction），⽤来量化模型的有效性；当任务在试图预测数值时，最常⻅的损失函数是平⽅误差（squarederror），即预测值与实际值之差的平⽅。当试图解决分

迎风809·2023-01-30 10:06

C++primer plus编程练习参考答案

目录第2章开始学习C++第3章处理数据第4章复合类型第5章循环和关系表达式第6章分支语句和逻辑运算符第7章函数C++编程模块第8章函数探幽第9章内存模型和名称空间第10章对象和类第11章使用类第12章类和动态内存分配第13章类继承第14章C++中的代码重用第2章开始学习C++1.编写一个C++程序,它显示您的姓名和地址。#includeusingnamespacestd;intmain(void)

初学者清水·2023-01-30 04:12

深度学习优化算法：RMSProp算法

原文链接：动手学深度学习pytorch版：7.6RMSProp算法github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch原论文：[1]Tieleman

ywm_up·2023-01-30 02:47

且听风吟，但看锦年——写在琥珀婚

与往年不同的是，今年度娘调皮了一把，给出了两个参考答案。一说结婚19周年是印花婚。印花不会像鲜花一样转瞬即逝，而是能永久保存，永不凋谢，能够将爱情永远定格。象征双方已携手走过19年，今后也会长相厮守。

老草·2023-01-29 22:21

安徽教师招聘考试教育学辨析题

【参考答案】正确。课程标准是课程计划中每门学科以纲要的形式编写的、有关学科教学内容的指导性文件，是课程计划的分学科展开。它是教材编写、教学、评估和考试命题的依据，是国家管理和评价课程的基础。

小恐龙龙123·2023-01-29 18:37

学习笔记1：视频要点-B站（UP主：跟李沐学AI）“Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 - 动手学深度学习v2”

文章目录学习笔记1：视频要点-B站（UP主：跟李沐学AI）“Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习-动手学深度学习v2”一、windows下查看GPU二、anaconda指令三.安装cuda

强化神经·2023-01-29 14:54

学习笔记：动手学深度学习 01安装 windows

声明：学习内容来自跟李沐学AI安装anaconda，教程中是安装miniconda，由于我提前安装了anaconda，此步骤跳过下载D2LNotebook在浏览器的地址栏中输入 https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.1.zip 并按回车键进行下载。下载完成后，创建文件夹“d2l-zh”并将以上压缩包解压到这个文件夹。在该目录文件资源管理器的地址栏输入cmd进入命令行模式。第三步是使

进击的番茄~·2023-01-29 14:23

解决“李沐：动手学深度学习pytorch版”install d2l时报错：ERROR:Could not build wheels for pandas, which is required to

初学不太懂原理，先记录一下以防下回再次被卡住。pipinstalld2l——>pipinstalld2lpandas==1.5.3好像是pandas版本不兼容，d2l包里的是1.2.4版本。win11系统

Yog_Los·2023-01-29 14:11

win11配置torch笔记（李沐：动手学深度学习）conda环境

首先cuda版本通过shell中nvdia-smi查询，安装对应torch的大版本号需和cuda一致更小（老版本），torchvision对应的torch版本号一般数字上大1如torch==1.12.0，torchvision==0.13.0此时可用（因为先打torch包再打torchvision时，不选择版本号默认torchvision最新版本，自动更新了torch，导致与cuda版本不兼容）。

Yog_Los·2023-01-29 14:36

【动手学深度学习】卷积层(CNN)

MLP(感知神经网络)存在的问题对于高维感知机,会存在参数过多，模型训练困难的问题。两个原则平移不变性，局部性二维交叉相关和二维卷积二维交叉相关和二维卷积由于对称性，在实际使用中没有区别00+11+32+43=19卷积层实现的是二维交叉相关操作一维交叉相关卷积层将输入和核矩阵进行交叉相关，加上偏移后得到输出核矩阵和偏移是可以学习的参数核矩阵的大小是超参数给定(3232)输入图像应用55大小的卷积核

xyy ss·2023-01-29 09:28

动手学深度学习v2-卷积层

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#互相关运算defcorr2d(X,K):#X表示样本输入，K表示核矩阵h,w分别表示长和高h,w=K.shapeY=torch.zeros((X.shape[0]-h+1,X.shape[1]-w+1))foriinrange(Y.shape[0]):forjinrange(Y.shape[1]

Hzt_dreamer·2023-01-29 09:58

【笔记】动手学深度学习 - 卷积层

从全连接到卷积主要是应用于图片识别，其次还有自然语言处理等。卷积神经网络不再是对每个输入像素进行处理，而是把图片分成一小块区域来进行处理，这样就加强了图片信息的连续性。加深了神经网络对于图片的理解和识别。这里卷积部分看的不是特别懂，所以又去看了吴恩达的深度学习视频。视频中的这个式子就是对应吴恩达视频中的这个没有加偏置的效果。其中a，b就是用来限制过滤器的大小的。计算机视觉的网络结构具有两个性质：平

echo_gou·2023-01-29 09:26

【动手学深度学习】19.卷积层

ShadoooWM·2023-01-29 09:26

21 卷积层里的多输入多输出通道 [动手学深度学习v2]

多个输入通道：每个通道都有一个卷积核，结果是所有通道卷积结果的和输入X\mathbf{X}X：ci×nh×nwc_i\timesn_h\timesn_wci×nh×nw核W\mathbf{W}W：ci×kh×kwc_i\timesk_h\timesk_wci×kh×kw输出Y\mathbf{Y}Y：mh×mwm_h\timesm_wmh×mwY=∑i=0ciXi,:,:∗⋆Wi,:,:\mathb

Grin*·2023-01-29 09:55

【动手学深度学习】丢弃法

学习资料：代码实现_哔哩哔哩_bilibili1丢弃法1.1概念介绍4.6.暂退法（Dropout）—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)正则化（即降低权重w）通常被用来避免过拟合

Ya_nnnG·2023-01-29 09:24

【动手学深度学习】反向传播+神经网络基础

学习资料：[5分钟深度学习]#02反向传播算法_哔哩哔哩_bilibili4.7.前向传播、反向传播和计算图—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)[5分钟深度学习]#01梯度下降算法

Ya_nnnG·2023-01-29 09:24

【动手学深度学习】卷积层

学习资料：20卷积层里的填充和步幅【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili19卷积层【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili卷积神经网络原理-11-通道的概念_哔哩哔哩_bilibili

Ya_nnnG·2023-01-29 09:23

激活函数sigmoid、tanh、relu

转载自《动手学深度学习》(PyTorch版)在线书籍：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorchgithub：https://github.com/ShusenTang

ywm_up·2023-01-29 09:21

数据库练习

【参考答案】划分等价类：输入条件合理等价类不合理等价类职称①教授②副教授③讲师⑤四种职称之外任意一种职称兼工龄④助教兼工龄大于2年⑥助教兼工龄等于两年⑦助教兼工龄小于两年设计测试用例：输入数据预期结果覆盖范

紫笛_AutoCoder·2023-01-28 20:40

自己寻找答案

我想寻找一个答案，一个直接的答案，一个本来就客观存在的“参考答案”。我要“直接的”“客观就存在的”，即已

燕子朝南·2023-01-28 16:34

写给自己的话

日更是个好东西，我要用日更的方法催促自己学习，今天必须要做题了，先做会计实务题，要在第一遍把所有的都理解了，每道题大概过一遍，实在做不出来，也要参考答案，弄懂原理，然后在做今年的题，加油加油，加油加油

馨菲儿萌萌小心情·2023-01-28 16:41

深度学习之-玄学调参

``##深度学习之-玄学调参**在code动手学深度学习的Resnet代码时，出现了如下错误：RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation

4sheng·2023-01-28 10:12

从Encoder-Decoder到Attention

参考大白话浅谈注意力机制64注意力机制【动手学深度学习v2】Attention机制详解（二）——Self-Attention与TransformerEncoder-Decoder架构文本处理和语音识别的

HDU-Dade·2023-01-28 08:29

如何完成你的目标，一个简单公式帮你制定可行的计划

它是如何助推我们完成目标的，《成功，动机与目标》这本书中给到了参考答案。一个简单的公式，“如果...就...”，打个比方，假如你的目标是减肥，那么用“如果...就

我们就是要写作·2023-01-28 02:48

分析化学和定量分析下册中文改编版戴维S.哈格著于湛王莹译

每章末附有思考题和习题及参考答案。本书可作为高等理工院校和师范院校化学、应用化学等专业的仪器分析

一起下吧·2023-01-28 01:43

2014年全国一级注册建造师执业资格考试建设工程法规与相关知识

2014年全国一级注册建造师考试真题及参考答案《建设工程法规与相关知识》一、单项选择题（共70题，每题1分。每题的备选项中，只有1个最符合题意）。1．关于城市、镇规划许可证的说法，正确的是（）。

考试一杆枪·2023-01-27 21:58

怎样才是一位好老师呢？

今天当小文老师问我，怎样才是一位好老师时，我想了想，说，大约好老师是没有什么参考答案的，不分年龄性别科目，但是假如一位老师能在某种程度上

霓裳羽·2023-01-27 16:01

动手学深度学习_风格迁移

风格迁移（styletransfer）是让一张图片内容不发生改变，但样式改为另一张图片效果。这里所使用的风格迁移并不是基于GAN的，而是基于卷积神经网络的风格迁移方法（当然现在主流的风格迁移是基于GAN的，感兴趣的可以了解一下之间写过的一些GAN的介绍）首先，我们初始化合成图像，例如将其初始化为内容图像。该合成图像是风格迁移过程中唯一需要更新的变量，即风格迁移所需迭代的模型参数。然后，我们选择一个

CV小Rookie·2023-01-27 09:26

动手学深度学习（二十二）——GoogLeNet：CNN经典模型（五）

文章目录1.含并行连结的网络（GoogLeNet）1.1Inception块1.2GoogLeNet模型2.动手实现简化的GoogLeNet模型2.1实现Inception块2.2构建GoogleNet模型2.3验证网络架构2.4训练网络2.5绘图查看效果3.总结《GoingDeeperwithConvolutions》去读文章1.含并行连结的网络（GoogLeNet）在2014年的Image

留小星·2023-01-26 12:24

安徽教师招聘考试教育心理学简答题（三）

【参考答案】学习策略是指学习者为了提高学习效果和效率、有目的有意识地制定有关学习过程的复杂方案。

小恐龙龙123·2023-01-25 23:47

安徽师范大学2020年898真题答案解析

安师大898C语言真题参考答案个人整理非官方答案。仅供参考！！!一、程序填空题以下程序计算Fibonacci数列：1,1,2,3,5,8,13……的前20项。请将程序补充完整，使程序得出正确的结果。

要自在·2023-01-25 18:21

3.4 Softmax回归【李沐动手学深度学习】

目录1.从回归到多分类——均方损失Softmax回归2.Softmax和交叉熵损失损失梯度3.损失函数3.1均方损失（L2Loss）3.2绝对值损失函数（L1Loss）3.3鲁棒损失Huber'sRobustLoss4.小结回归问题&分类问题回归：单输出分类：多输出（输出i是预测为第i类的置信度）1.从回归到多分类——均方损失Softmax回归1.类似线性回归：非规范化的预测=权重（矩阵）与输入特

iCiven·2023-01-25 10:39

深度学习PyTorch笔记（1）：创建Tensor

Tensor1.Tensor预备知识1.1创建Tensor1.1.1创建未初始化的Tensor1.1.2生成随机数1.1.3torch.Tensor()与torch.tensor()1.1.4一些特殊值矩阵这是《动手学深度学习

三耳01·2023-01-25 09:04

动手学深度学习——批量归一化

1、批量归一化损失出现在最后，后面的层训练较快；数据在最底部，底部的层训练的慢；底部层一变化，所有都得跟着变；最后的那些层需要重新学习多次；导致收敛变慢；固定小批量里面的均差和方差：然后再做额外的调整（可学习的参数）：2、批量归一化层可学习的参数为γ和β；作用在全连接层和卷积层输出上，激活函数前；全连接层和卷积层输入上；对全连接层，作用在特征维；对于卷积层，作用在通道维上。3、批量归一化在做什么最

橙子吖21·2023-01-25 09:04

基于pytorch的kaggle_CIFAR-10图片分类（可GPU也可CPU）

主体代码来自于动手学深度学习代码分两个部分组成，第一部分是主体代码kaggle_CIFAR-10.py，第二部分是d2l.py是一堆类或者函数定义的地方，其中也有很多函数没有用到，所以很长，但是也都是书中的

丶fest·2023-01-23 08:57

液压与气压传动(机电)_简要问答_复习笔记

是刃小木啦~·2023-01-23 07:17

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