动手学深度学习学习整理

沐神-动手学深度学习-线性回归

引言写在2022年暑假，结果只写了个环境配置就因为杂七杂八的原因没有学完。现在是研一下学期了，趁着不需要开题的空挡，在学一些专业技能吧。线性回归的概念线性回归其实很容易理解，他的目的就是通过直线拟合输入输出数据，得到输入与输出的变化关系，从而可以实现数据的分析、预测。详细点解释就是，我们首先通过实验得到输入输出数据；其次我们将模型已经确定为线性模型，因此可以得到Y=wX+b(其中X为输入数据，Y为
T_FLY1999·2023-02-06 10:17

沐神-动手学深度学习-softmax回归

Softmax回归的概念上一节提到的线性回归是在做数据的拟合，而softmax是在进行数据的分类，线性回归和Softmax回归的区别在于前者是多输入单输出，后者是多输入多输出（因为需要衡量分到不同类的概率）。那相较于线性回归，softmax需要解决的问题包括：通过输入值得到多个输出值多个输出值进行损失计算得到多个输出值其实解决办法很容易想到，如果一个图片是10*10像素的，不考虑位置关系，那就相当
T_FLY1999·2023-02-06 10:17

沐神-动手学深度学习-环境的配置

在本次学习中，我使用Anaconda3进行环境的配置，使用JupyterNotebook进行编程。软件的安装我是在网上搜了个教程装的，结果很好可以使用。我着重对环境配置以及库函数的安装过程进行记录。打开anaconda后界面如下图所示，左边导航栏共有4个选项，分别为主页，环境；学习和社区。环境配置在环境中，也就是environments。进入environments便可以进行环境的相关操作。从图中
T_FLY1999·2023-02-06 10:46

第二周作业：多层感知机

跟李沐学AI-动手学深度学习-线性回归+基础优化算法
洋-葱·2023-02-06 10:16

《动手学深度学习》第十天---模型构造

（一）继承Block类来构造模型Block类是nn模块里提供的一个模型构造类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Block类构造本节开头提到的多层感知机。这里定义的MLP类重载了Block类的__init__函数和forward函数。它们分别用于创建模型参数和定义前向计算。前向计算也即正向传播。frommxnetimportndfrommxnet.gluonimportnnclassML
打着灯笼摸黑·2023-02-06 10:46

动手学深度学习-序列模型代码逐行精讲

笔记参考小王同学，代码参考我用的pycharm需要对代码做微小修改。代码：importmatplotlib#注意这个也要import一次importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lT=1000time=torch.arange(1,T+1,dtype=torch.float32)#1到
东方-教育技术博主·2023-02-06 10:46

动手学深度学习（十五）——Dropout

文章目录一、从其他方向审视过拟合二、使用Dropout的动机及其定义三、从零开始实现dropout四、使用pytorch简洁实现五、总结说明：此博客是笔者根据李沐沐神2021年动手学深度学习进行的笔记整理
留小星·2023-02-06 10:44

沐神-动手学深度学习-多层感知机

感知机的概念感知机原理用公式表示如下图所示，相当于对线性回归模型外又加了一层函数，变成二分类问题：在训练过程中，感知机模型的损失函数与线性回归的差平方损失函数定义不同。其损失函数定义如下：在感知机模型中，如果预测值大于0，预测为1类；如果预测值小于0，预测为-1类。因此如果预测正确，预测值与真值的乘积大于0，损失为0；预测错误，乘积为小于0，损失为乘积的相反数。对该函数进行梯度下降，得到迭代公式如
T_FLY1999·2023-02-06 10:42

神经风格转换（Style Transfer）小试牛刀

本文代码和部分内容参考课程：《动手学深度学习》：样式迁移深度学习框架：MXNET（Python调用）神经风格转换论文原文参考：ANeuralAlgorithmofArtisticStyle1什么是神经风格转换神经风格转换
why502b·2023-02-05 02:26

【动手学深度学习 | Week1a】02+03+04 数据操作与数据处理

02深度学习简介感知领域是什么：人可以快速感知、处理的阶段（英语转中文）。深度学习、计算机视觉、自然语言处理可以说是目前AI领域最大的三块内容。深度学习的应用图片分类（IMAGENET），目前图片分类的误差已经可以媲美人类的精度了物体检测和分割（Mask_RCNN）样式迁移（MxNet-style-transfer）人脸合成（2018）文字生成图片（openai）文字生成（gpt3）无人驾驶广告推
大胃羊·2023-02-05 02:25

学习整理 余秋雨老师的文化必修课~ 001.文化的定义

都是自己根据余秋雨老师音频和文稿整理的重点内容，和大家一起学习探讨。1.文化的定义是什么？2010年《辞海》给文化的定义是：文化广义是指人类在社会实践过程中所获得的物质精神的生产能力和创造的物质精神财富的总和。狭义指精神生产能力和精神产品，包括一切社会意识形式：自然科学、技术科学、社会意识形态。有时又专指教育、科学、文学、艺术、卫生、体育等方面的知识与设施，作为历史现象，文化的发展有历史的继承性；
潇尹说·2023-02-05 02:18

公共区域的整理1（2019年6月25日 星期二 多云）

自从开始学习整理，我看家里很多的地方都是特别乱的，特别的想整理一番。只是一直因为各种原因没有成行。今天我实在不想忍受了，就开始动手整理客厅和餐厅。不整理不知道，一整理还真是吓一跳！
颜蝶柒·2023-02-04 14:24

《动手学深度学习》第一次打卡

一、线性回归其实正在看《动手学深度学习》，不过一来自己一个人有的时候想偷懒，看的慢，二来这次组队能认识到人，一起做题，更有动力。便趁着这次伯禹教育在这次疫情中免费开的这堂课，一起组队学习。
yuwenhenhao·2023-02-04 13:32

R各种在线资源学习整理，B站生信技能书

学习资源大全https://mp.weixin.qq.com/s/RVG_Jyw09RSrwjvUsOgGOgR语言基础https://www.jianshu.com/nb/22007361统计学基础https://mp.weixin.qq.com/s/OtB2h6f00U2SRZLzveJKfQ?可视化基础http://www.sthda.com/english/wiki/data-visual
伱茠陌生人·2023-02-04 12:44

【动手学深度学习】笔记持续更新

主要是根据李沐老师的b站课程，会把自己遇到的各种问题总结写出来，包括一些要点一、安装环境（具体日后再补，准备写这个笔记的时候环境已经装好了）二、数据操作1、torch.arange/torch.tensor的用法在上一篇中列举了，此处不再赘述以及，torch.cat的时候注意dim，0和1代表行连接或者列连接2、独热编码问题inputs=data.iloc[:,0:2]inputs=inputs.
PokiFighting·2023-02-03 13:41

注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归

参考10.2.注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归—动手学深度学习2.0.0documentation框架下的注意力机
流萤数点·2023-02-03 11:43

动手学深度学习（四十八）——使用注意力机制的seq2seq

文章目录一、动机二、Bahdanau注意力模型1.定义Attention解码器2.训练3.使用BLEU评估4.可视化权重总结一、动机机器翻译时，每个生成的词可能相关于源句子中不同的词二、Bahdanau注意力  我们在seq2seq中研究了机器翻译问题，在那里我们设计了一个基于两个循环神经网络的编码器-解码器架构，用于顺序到序列的学习。具体来说，循环神经网络编码器将可变长度序列转换为固定形状的上下
留小星·2023-02-03 11:43

Bahdanau 注意力

参考10.4.Bahdanau注意力—动手学深度学习2.0.0documen
流萤数点·2023-02-03 11:39

数值稳定性

李沐《动手学深度学习》中《数值稳定性+模型初始化和激活函数》这一章，由于花了很多精力理解数学公式，一开始没有听明白这一章的目的。
杜仲Don·2023-02-03 11:38

《动手学深度学习》第一次打卡

本篇博客记录学习《动手学深度学习》课程过程中的一些笔记。第一次打卡，包括Task1和Task2。
Vincent Lee ~·2023-02-03 08:27

【笔记】动手学深度学习 - 锚框

42锚框【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili目录锚框交并比IoU：赋予锚框编号非极大抑制（NMS）输出：总结：锚框所谓锚框，就是目标检测算法中，以锚点为中心，由算法预定义的多个不同长宽比的先验框
echo_gou·2023-02-03 07:44

48 全连接卷积神经网络 FCN【动手学深度学习v2】

48全连接卷积神经网络FCN【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/BV1af4y1L7Zu/?
Blueming_first·2023-02-03 07:14

47 转置卷积【动手学深度学习v2】】

47转置卷积【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/BV17o4y1X7Jn/?
Blueming_first·2023-02-03 07:13

41 锚框【动手学深度学习v2】】

41锚框【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·2023-02-03 07:13

MyBatisPlus学习整理（一）

本文是通过慕课网相关课程学习MyBatisPlus整理的笔记。MyBatisPlus入门:-)老师讲的挺好的，还不会MyBatisPlus的小伙伴门可以听一下。MyBatisPlus官网MyBatisPlus源码地址MyBatisPlus架构图(盗用官网的，侵，删。)mybatis-plus.pngSpringBoot第一个简单应用数据库建表#创建用户表CREATETABLEuser(idBIGI
茶还是咖啡·2023-02-03 00:52

16 PyTorch神经网络基础 [动手学深度学习v2]

参数绑定在不同的网络之间共享权重shared=nn.Linear(8,8)net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),shared,nn.ReLU(),shared,nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))print(net[2].weight.data[0]==net[4].weight.data[0])#tensor([True,True,T
Grin*·2023-02-02 16:49

Pytorch神经网络基础

学习了李沐——《动手学深度学习》的视频课程，在此对知识点进行整理以及记录动手实践中遇到的一些问题和想法。
深度不学习。·2023-02-02 16:16

强化学习 ——On-Policy与Off-Policy

本文内容源自百度强化学习7日入门课程学习整理感谢百度PARL团队李科浇老师的课程讲解目录1.on-policy与off-policy2.Sarsa与Q-learing3.Q-learing与环境的交互3.1
深海沧澜夜未央·2023-02-02 15:16

卸载TensorFlow1.14，安装2.0

最近有时间，想把李沐的《动手学深度学习》代码码一遍，这本书用的是tengsorflow2的版本，所以我也对应装一下。
月笼纱lhz·2023-02-02 09:03

动手学深度学习3——优化和深度学习

鞍点一维梯度下降学习率小批量随机梯度下降动量法图像增广d2l.set_figsize()img=Image.open('../../img/cat1.jpg')d2l.plt.imshow(img)defshow_images(imgs,num_rows,num_cols,scale=2):figsize=(num_cols*scale,num_rows*scale)_,axes=d2l.plt.
123梦野·2023-02-02 08:18

动手学深度学习：3.2线性回归从零开始实现

3.2线性回归的从零开始实现在了解了线性回归的背景知识之后，现在我们可以动手实现它了。尽管强大的深度学习框架可以减少大量重复性工作，但若过于依赖它提供的便利，会导致我们很难深入理解深度学习是如何工作的。因此，本节将介绍如何只利用Tensor和autograd来实现一个线性回归的训练。首先，导入本节中实验所需的包或模块，其中的matplotlib包可用于作图，且设置成嵌入显示。%matplotlib
AI_Younger_Man·2023-02-02 08:17

动手学深度学习笔记（二）

从零开始写多层感知机多层感知机本节中，我们将以多层感知机（multilayerperceptron，简称MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。importsyssys.path.insert(0,'..')importgluonbookasgbbatch_size=256train_data,test_data=gb.load_data_fashion_mnist(batch_size)隐藏层多层
文武_665b·2023-02-02 04:36

我们的生活需要做加法，你却只教我物品做减法？

从学习整理，到现在成为整理师，我们给大家传递的是给物品做减法的整理。不管是被动舍弃，还是主动舍弃，都是我们在用方法给自己的物品做减法。
洋洋能量财富整理·2023-02-02 01:48

新版本特性——二、Android 7.0、8.0、9.0学习整理

前言基于上篇文章Android5.0之后的各版本与日常开发相关的内容整理，本篇文章对Android7.0、8.0、9.0做个简述。内容如下：Android7.0（N）1.多窗口支持（分屏模式）2.桌面长按图标出现快捷方式Android8.0（O）1.画中画模式（PIP，其实就像是分屏模式的优化版）2.自定义字体，可下载字体（AS3.x以上可以找到，但没有中文字体可下载）。3.自动缩放文本视图（Au
Dengszzzzz·2023-02-01 11:57

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

前端性能优化总结

本着学习整理的目的，从各个大佬那里把关于前端性能优化的内容归纳总结到了一起，如有错误欢迎指出！前端的性能优化主要分为以下几个方面来进行，一、页面加载和渲染过程1、浏览器的地址栏输入URL并按下回车。
晓丽_c080·2023-01-31 16:20

《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

小总结

拆书对我来说是跑步的阶段，但是我处于一个学走的阶段，需要学习整理的还有很多很多，虽说我炒原著的比较多，但是我把这本书读完了，也是一种进步学习.这样的学习氛围我还是挺喜欢的全书是一本心理书籍，一点一滴的带你走进自我
苹果姐_e800·2023-01-31 15:58

【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

2018最具创意寒假语文实践活动设计，让你“玩”个够！

同时也可以学习整理自己的东西，养成良好习惯。*绘本手册（二年级）找一本空白的册子，按照“年”和“冬”两个主题，用巧手画下自己的寒假生活，再配以一段文字作为解
陈波序·2023-01-31 11:38

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

groupby 的原理及使用场景

有点理不清宁不过来怎么用，今天查找资料学习整理了一下，希望可以记住。:(定义：GROUPBY语句用于结合聚合函数，根据一个或多个列对结果集进行分组。
阳光十度暖·2023-01-31 04:29

干货！快速写出十万+爆文的秘诀

下面是明宝儿学习整理的十万+爆文写作秘诀，希望能对大家有帮助。第一：自媒体文选题比文采更重要要让写作变现，就是让写作变成社交货币。而
明宝儿·2023-01-31 00:35

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

机器学习整理

轻松水过机器学习期末考试一、什么是机器学习1.1机器学习的发展历史与背景1.1.1人工智能与机器学习1.1.2机器学习的发展历程1.1.2.1感知机与连接学习1.1.2.2符号学习与统计学习1.1.2.3机器学习与其他领域的关系1.2机器学习的基本概念1.2.1必要性1.2.2定义1.2.3典型机器学习过程1.2.4基本术语1.2.4.1数据1.2.4.2任务1.2.4.2.1回归1.2.4.2.
LiuV.·2023-01-30 12:15

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
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