动手学深度学习课堂笔记

Pytorch入门（3）—— 构造网络模型

参考：动手学深度学习注意：由于本文是jupyter文档转换来的，代码不一定可以直接运行，有些注释是jupyter给出的交互结果，而非运行结果!!
云端FFF·2022-12-28 04:22

04 数据操作 + 数据预处理【动手学深度学习v2】

04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】P1数据操作N维数组样例N维数组是机器学习和神经网络的主要数据创建数组形状：例如3×4矩阵每个元素的数据类型：例如32位浮点数每个元素的值，例如全是0，或者随机数访问元素
程序员小勇·2022-12-28 01:03

15李沐动手学深度学习v2/丢弃法 (dropout) 从0开始实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefdropout_layer(X,dropout):'''训练过程中，依概率dropout变化隐藏层的全连接层的输出'''assert0dropout).float()returnmask*X/(1.0-dropout)#测试dropout函数，float32的速度更快X=torch.aran
xcrj·2022-12-27 23:53

循环神经网络的实现

参考8.5.循环神经网络的从零开始实现—动手学深度学习2.0.0documentation参考循环神经网络（MLP——＞RNN)_流萤数点的博客-CSDN博客我们可以训练一个基于循环神经网络的字符级语言模型
流萤数点·2022-12-27 21:47

循环神经网络的简洁实现

参考8.6.循环神经网络的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation本节将展示如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。我们仍然从读取时光机器数据集开始。
流萤数点·2022-12-27 21:41

计算机基础知识（基础入门小白专属）二

♥️作者：小刘在这里♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记，疫情之下，你我素未谋面，但你一定要平平安安，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放，愿所有的美好，再疫情结束后如约而至。
小刘在C站·2022-12-27 09:04

动手学深度学习之经典的卷积神经网络之AlexNet

AlexNetAlexNet本质是是一个更深更大的LeNet，本质上并没有什么区别主要的改进加入的丢弃发激活函数改为了ReLUAlexNet取的是MaxPooling改变了计算机视觉的观念，不在拘泥于人工抽取特征，二十一个端到端的一个学习AlexNet架构AlexNet的输入是一个224*224的矩阵，它的通道数为3，因为它是一个RGB的图片。第一个卷积层：它的卷积核的大小是11*11，通道数为9
哈哈哈捧场王·2022-12-27 07:32

负采样及其在skip-gram中的实现

简介skip-gram（跳元模型）负采样算法结构取样方法简介本文参考了李沐老师在《动手学深度学习》中的代码，加入了自己的理解，希望能让各位更理解负采样在skip-gram中的应用。
苏炘·2022-12-26 12:50

【动手学深度学习PyTorch版】4 多层感知机 + 代码实现

上一篇移步【动手学深度学习】3Softmax回归+损失函数_水w的博客-CSDN博客目录◼softlabel的训练策略一、感知机1.1感知机◼感知机◼训练感知机1.2感知机的收敛定理1.3感知机的问题：
水w·2022-12-26 08:56

动手学深度学习（Pytorch）1预备知识代码

第1章预备知识#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunAug1517:41:372021@author:23820"""importtorchprint("版本号为：{}".format(torch.__version__))tensor_a=torch.arange(0,12)print(tensor_a)print("张量的存储位置：{}".format(tenso
醉一心·2022-12-26 08:25

李沐 《动手学深度学习》学习笔记 （6）第一章 预备知识 第四节 微分

1.4微分1.4.1导数与微分#作用是当你调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候，#或者生成一个figure画布的时候，可以直接在你的pythonconsole里面生成图像。%matplotlibinlinefromIPythonimportdisplayfrommxnetimportnp,npxfromd2limportmxnetasd2lnpx.set_np
Artificial Idiots·2022-12-26 08:21

李沐——动手学深度学习Pytorch版2.2节代码调试

目录1.矢量图显示函数use_svg_display()内部报错2.矢量图不显示1.矢量图显示函数use_svg_display()内部报错报错如下：DeprecationWarning:`set_matplotlib_formats`isdeprecatedsinceIPython7.23,directlyuse`matplotlib_inline.backend_inline.set_matp
bhdwxtyyds·2022-12-26 08:20

【动手学深度学习：卷积神经网络基础】【二维卷积层+填充和步幅+多输入通道和多输出通道+卷积层与全连接层的对比+卷积层的简洁实现+池化】

文章目录二维卷积层二维互相关运算二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅填充步幅多输入通道和多输出通道多输入通道多输出通道1x1卷积层卷积层与全连接层的对比卷积层的简洁实现池化二维池化层池化层的简洁实现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，其中核数
LinGavinQ·2022-12-25 01:02

Pytorch 卷积核填充和步幅、多输入多输出通道、池化层

Pytorch卷积层里的填充和步幅0.环境介绍环境使用Kaggle里免费建立的Notebook教程使用李沐老师的动手学深度学习网站和视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按Shift+Tab查看函数详解
哇咔咔负负得正·2022-12-25 01:31

李沐动手学深度学习V2-VGG11模型和代码实现

1.VGG11虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。研究人员开始从单个神经元的角度思考问题，发展到整个层，现在又转向块(不断使用重复层的模式)。1.1VGG块经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：带填充以保持分辨率（保持输入输出形状尺寸大小相同）的卷积层；非线性激活函数，如ReLU；汇聚层，如最大汇聚层。一个VGG块与之类
cv_lhp·2022-12-25 01:29

动手学深度学习（四十四）——Seq2Seq原理与实现

文章目录一、什么是seq2seq（序列到序列的学习）二、动手实现Seq2Seq1.编码器2.解码器3.损失函数4.训练5.预测6.预测和评估7.用训练好的Seq2Seq模型将英语翻译成法语三、总结一、什么是seq2seq（序列到序列的学习）  使用两个RNN设计Encoder-Decoder结构，并将其应用于机器翻译Sutskever.Vinyals.Le.2014,Cho.VanMerrienb
留小星·2022-12-24 19:31

动手学深度学习——卷积层里的多个输入和输出通道

1、多个输入通道彩色图像可能有RGB三个通道，转化为灰度会丢失信息。每个通道都有一个卷积核，结果是所有通道卷积结果的和。用公式表示：2、多个输出通道无论有多少个输入通道，到目前为止我们只用到单输出通道；我们可以有多个三维卷积核，每个核生成一个输出通道。每个输出通道可以识别特定模式；输入通道核识别并组合输入中的模式。3、1x1的卷积层kh=kw=1是一个受欢迎的选择，他不识别空间模式，只是融合通道；
橙子吖21·2022-12-24 17:47

【Pytorch】Pytorch学习笔记01

一、准备工作官网：https://pytorch.org中文文档：https://pytorch.apachecn.org/#/docs/1.7/动手学深度学习：http://zh.d2l.ai/安装pytorch
KmBase·2022-12-24 15:50

【李沐动手学深度学习】读书笔记 01前言

沐神的课非常好呀，很全面，包括了卷积神经网络的backbone、cv两个细分领域——目标检测和语义分割，原书链接在这里《动手学深度学习》。前言：机器学习基础背景想象一下，你正和你最聪明的一群
咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2022-12-24 15:17

李沐动手学深度学习V2-多尺度目标检测

一.多尺度目标检测以输入图像的每个像素为中心，生成多个锚框，这些锚框代表了图像不同区域的样本。然而，如果为每个像素都生成的锚框，最终可能会得到太多需要计算的锚框。想象一个561×728的输入图像，如果以每个像素为中心生成五个形状不同的锚框，就需要在图像上标记和预测超过200万个锚框（561×728×5）。减少图像上的锚框数量并不困难，比如可以在输入图像中均匀采样一小部分像素，并以它们为中心生成锚框
cv_lhp·2022-12-24 14:15

BERT微调finetune笔记

zhihu.com)详解Transformer（AttentionIsAllYouNeed）-知乎(zhihu.com)从Transformer到Bert-知乎(zhihu.com)14.10.预训练BERT—动手学深度学习
Kakaluotuo·2022-12-24 14:50

浅谈线性规划：No.1 引言 & 图解法

引言二、线性规划基本概念1.三个基本要素2.模型假定3.线性规划解的特性3.线性规划的基本特征三、图解法1.确定可行域2.求得最优解3.线性规划解的可能在运筹学课堂接触到了线性规划及相关概念，谨以此文作为课堂笔记与课件的整理与复习
oxacyclopropane·2022-12-24 10:29

深度学习声纹识别_深度学习课堂笔记-1

DeepLearningNotePrerequisitecourses:Machinelearning,linearalgerbra,statistics,probabilityPythonAnefficienttoolforartificialintelligence(AI)不要太迷信DeepLearning作为leader如果研究失败奖金就没了团队可能被开掉Videocontrastconve
咩都唔知架·2022-12-24 10:47

机器学习初探

是个集成开发软件，写Python的NumPy（NumericalPython）是Python的一种开源的数值计算扩展Pandas是Python语言的一个扩展程序库，用于数据分析不得不说，这本书还对新手挺好的–>《动手学深度学习
复杂的哈皮狗·2022-12-23 22:23

网络技术展开型介绍（超详细）二

♥️作者：小刘在这里♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记，疫情之下，你我素未谋面，但你一定要平平安安，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放，愿所有的美好，再疫情结束后如约而至。
小刘在C站·2022-12-23 10:06

网络技术展开型介绍（超详细）三

♥️作者：小刘在这里♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记，疫情之下，你我素未谋面，但你一定要平平安安，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放，愿所有的美好，再疫情结束后如约而至。
小刘在C站·2022-12-23 10:01

动手学深度学习（三十五）——文本预处理（NLP）

文章目录文本预处理(Pre-processing)1.读取数据集2.标记化3.词汇4.整合上述功能总结文本预处理(Pre-processing)NLP中自然语言处理离不开对文本数据的预处理操作以方便后期神经网络的训练。通常文本预处理包含有：原始数据加载（rawdata）分词（segmentation）数据清洗（Cleaning）数据标准化（Normalization）：Stemming/Lemma
留小星·2022-12-23 07:11

李沐动手学深度学习V2-NLP文本预处理和代码实现

一.文本预处理1.文本预处理对于序列数据处理问题，上篇文章：李沐动手学深度学习V2-序列模型和代码实现评估了所需的统计工具和预测时面临的挑战，这样的数据存在许多种形式，文本是最常见例子之一。
cv_lhp·2022-12-23 07:40

Pytorch 文本预处理

Pytorch文本预处理0.环境介绍环境使用Kaggle里免费建立的Notebook教程使用李沐老师的动手学深度学习网站和视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按Shift+Tab查看函数详解。
哇咔咔负负得正·2022-12-22 19:33

李沐动手学深度学习V2-自然语言推断与数据集SNLI和代码实现

一.斯坦福自然语言推断（SNLI）数据集1.介绍自然语言推断（naturallanguageinference）主要研究假设（hypothesis）是否可以从前提（premise）中推断出来，其中两者都是文本序列。换言之，自然语言推断决定了一对文本序列之间的逻辑关系。这类关系通常分为三种类型：蕴涵（entailment）：假设可以从前提中推断出来。矛盾（contradiction）：假设的否定可以
cv_lhp·2022-12-22 16:27

李沐动手学深度学习V2-LeNet模型和代码实现

1.LeNetLeNet是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员YannLeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像中的手写数字。1.1LeNet架构：总体来看，LeNet由两个部分组成：卷积块（有两个卷积层组成）和全连接块（由三个全连接层组成），架构如下图所示。**每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个s
cv_lhp·2022-12-22 14:49

李沐动手学深度学习代码标注----4.4模型的选择

自己在学习的时候标注的，分享出来让大家学习时能够快速理解代码的意思，如有标注不足之处，敬请指正！importmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l'--------------------------------制作人工数据（按照公示）---
漂泊的小森·2022-12-22 14:48

【菜菜的sklearn课堂笔记】随机森林-用随机森林回归填补缺失值

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili我们现实收集到的数据往往是有缺失值的，我们可以选择含有缺失值的数据，有时候填补缺失值会比直接丢弃样本效果更好，即便我们其实并不知道缺失值的真实样貌。在sklearn中，我们可以使用sklearn.impute.SimpleImputer来将均值、中值、众数或者其他常用
烧灯续昼2002·2022-12-22 13:45

GPU计算

《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。GPU计算对复杂的神经⽹络和⼤规模的数据来说，使⽤CPU来计算可能不够⾼效。在本节中，我们将介绍如何使⽤单块NVIDIAGPU来计算。
Clark-dj·2022-12-22 08:54

亚马逊云科技——云原生主题容器入门笔记

目录一、容器入门课程二、容器入门课堂笔记1.容器背后的发展历史2.区分容器与逻辑服务器的虚拟机3.容器并不是一个全新的概念4.微服务的特性一、容器入门课程这是一门入门课程，专为几乎零基础容器知识的学员而设计
异星球的小怪同志·2022-12-22 07:00

PyTorch基本操作练习

实现了一些PyTorch基本操作，原理可参考《神经网络与深度学习》《动手学深度学习》中的内容。个人练习，切勿与任何作业和考试挂钩。代码运行在Python3.9.7版本以及Pytorch1.10版本中。
JMDou·2022-12-21 13:16

三层-生成树-ospf-速端口思科练习实验

♥️作者：小刘在这里♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记，疫情之下，你我素未谋面，但你一定要平平安安，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放，愿所有的美好，再疫情结束后如约而至。
小刘在C站·2022-12-21 08:10

虚拟局域网

♥️作者：小刘在这里♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记，疫情之下，你我素未谋面，但你一定要平平安安，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放，愿所有的美好，再疫情结束后如约而至。
小刘在C站·2022-12-21 08:10

ospf，三层交换机，热备，以太网通道练习实验（含命令）

♥️作者：小刘在这里♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记，疫情之下，你我素未谋面，但你一定要平平安安，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放，愿所有的美好，再疫情结束后如约而至。
小刘在C站·2022-12-21 08:10

网络技术展开型介绍（超详细）

♥️作者：小刘在这里♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记，疫情之下，你我素未谋面，但你一定要平平安安，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放，愿所有的美好，再疫情结束后如约而至。
小刘在C站·2022-12-21 08:58

动手学深度学习Task05

Task051.卷积神经网络基础用一个边缘检测的例子来说明卷积过程：给定的filter在输入图像上进行平移，每移动到一个位置上就把filter和input重合位置上的两个像素值相乘，再把该位置上所有的乘积加和，得到一个新的数值，作为输出output对应位置的一个像素，由此也可以得到维度计算公式如下：(nh,kh)×(nw,kw)=(nh-kh+1,nw-kw+1)二维卷积层二维互相关（cross-
l852131652·2022-12-21 01:07

动手学深度学习pytorch版-填坑-TypeError: normal() received an invalid combination of arguments

在8章的序列模型这里：%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lT=1000#总共产⽣1000个点time=torch.arange(1,T+1,dtype=torch.float32)x=torch.sin(0.01*time)+torch.normal(0,0.2,(T,))d2l.plot(time
不爱写程序的程序猿·2022-12-20 15:46

conv2d() received an invalid combination of arguments问题解决

在学习动手学深度学习风格迁移这一部分的时候，程序运行的时候抱错：conv2d()receivedaninvalidcombinationofarguments具体来说，先使用函数SynthesizedImage
iwill323·2022-12-20 15:39

机器学习课堂笔记-1

目录课程概述机器学习定义机器学习应用与发展机器学习常用术语课程概述期末60+平时40回归算法、神经网络分类、聚类算法、降维算法机器学习学习流程图如下：1.回归分析：线性回归非线性回归2.分类算法：神经网络支持向量机朴素贝叶斯K-近邻决策树(随机森林)深度神经网络3.聚类算法：K-means聚类层次聚类密度聚类谱聚类高斯混合聚类4.降维算法：主成分分析线性判别分析局部线性嵌入参考书目：西瓜书（周志华
Cole～～·2022-12-20 12:37

Pytorch 批量归一化（Batch Normalization）

Pytorch批量归一化（BatchNormalization）0.环境介绍环境使用Kaggle里免费建立的Notebook教程使用李沐老师的动手学深度学习网站和视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按
哇咔咔负负得正·2022-12-20 09:16

33李沐动手学深度学习v2/批量归一化 mini-batch normalization

uB=1B∑i∈Bxiu_B=\frac{1}{B}\sum\limits_{i\inB}x_iuB=B1i∈B∑xiσB2=1∣B∣∑i∈B(xi−uB)2+ϵ\sigma^2_B=\frac{1}{|B|}\sum\limits_{i\inB}(x_i-u_B)^2+\epsilonσB2=∣B∣1i∈B∑(xi−uB)2+ϵ,ϵ\epsilonϵ是1个很小的数，防止方差为0xi+1=γxi−
xcrj·2022-12-20 09:42

动手学深度学习Task03

Task031.过拟合欠拟合及其解决方案训练误差（trainingerror）：模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差（generalizationerror）：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。机器学习模型应关注降低泛化误差。通常需要预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择，这部分数据被称为验证数据集，简称验证集（valida
l852131652·2022-12-20 09:24

关于运行torch.matmul（x，w）函数报错的问题 RuntimeError: expected scalar type Float but found Long

在李沐大佬**08线性回归+基础优化算法【动手学深度学习v2】**一课中，代码实现环节defsynthetic_data(w,b,num_examples):#生成y=Xw+b+噪声X=torch.normal
吾心即宇宙·2022-12-19 11:10

MXNet创始人李沐等推出开源中文书《动手学深度学习》预览版

AI前线导读：近日，由MXNet创始人李沐大神、AstonZhang等人所著的交互式深度学习书籍《动手学深度学习》推出了在线预览版，面向在校学生、工程师和研究人员，旨在帮助读者从入门到深入、动手学习深度学习
weixin_34289744·2022-12-19 00:06

资源 | 李沐等人开源中文书《动手学深度学习》预览版上线

近日，由AstonZhang、李沐等人所著图书《动手学深度学习》放出了在线预览版，以供读者自由阅读。这是一本面向在校学生、工程师和研究人员的交互式深度学习书籍。
IT派·2022-12-19 00:59
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