李沐老师的《动手学深度学习》已经有Pytorch和TensorFlow的实现了，并且有了中文版。网址：http://d2l.ai/简介 李沐老师的《动手学深度学习》自一年前发布以来广受欢...
”李沐动手学深度学习“ 的搜索结果
由于深度学习模型参数通常都是高维的（k很大），目标函数的鞍点通常比局部最小值更常见。假设一个函数的输入为k维向量，输出为标量，那么它的海森矩阵（Hessian matrix）有�k个特征值。该函数在梯度为0的位置上可能...
但本质上，优化和深度学习的⽬标是根本不同的。但有时候我们还会遇见一些不太常见的问题，例如：对于稀疏特征的模型训练时，鉴于学习率下降，我们可能最终会⾯临这样的情况：常⻅特征的参数相当迅速地收敛到最佳值，...
19李沐动手学深度学习v2/自定义层，使用参数自定义层
动手深度学习-线性回归
模型选择、欠拟合和过拟合
李沐动手学深度学习:自动求导
标签： 深度学习
import torch #假设对y=2XΤX(转置) 关于列向量x求导 x=torch.arange(4.0) #在计算之前 需要一个地方存储梯度 x.requires_grad_(True) #等价于 x=torch.arange(4.0,requires_grad=True) x.grad ...
李沐动手学深度学习:数据预处理
标签： 深度学习
import os os.makedirs(os.path.join('.','data'),exist_ok=True) data_file=os.path.join('.','data','house_tiny.csv') with open(data_file,'w') as f: f.write('NumRooms,Alley,Price\n') #列名 ...
阅读李沐动手学深度学习笔记--第三章
标签： 笔记
权重衰减等价于 L2 范数正则化（regularization），为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。3.8 MLP多层感知机（multilayer perceptron）防止过拟合的方法：权重衰减+丢弃法...
21李沐动手学深度学习v2/读写文件，加载和保存张量
动手学深度学习线性回归答案。
李沐-动手学深度学习笔记
标签： 深度学习
李沐老师b站课程的笔记，
学习笔记
08线性回归+基础优化算法 线性模型中n维输入就可以用向量表示，n维权重也可以用向量表示，以及一个标量偏差（这其实就是普通的变量，例如y=ax+b中的b）。通过向量表示就可以是y=<w,x>+b（内积+b）。...
这一节课从数学上面讲一下线性代数，包括向量加减乘，模长点乘正交等内容，都学习过所以就不写了。 A.T # 表示A矩阵的转置 torch.arange(24),reshape(2,3,4) # 首先是第三维的层数，然后行数，最后是列数 B = A....
第一次这么正式写代码，把前面学习的知识复习了一下，之前感觉一些知识很模式，没怎么用过不太了解，总算实践了一下，但是plt这个画图工具还是不太熟悉，希望之后可以掌握一下，画图可能观察起来更直观。
1.卷积层 1.1 从全连接层到卷积层 多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。 对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。...
深度学习（花书）+动手学深度学习（李沐）学习资料整理1.深度学习（花书）1.1原书地址1.2中文版地址2.动手学深度学习（李沐）2.1原书地址（MXNET）2.2视频资源+代码2.3 PyTorch版本 1.深度学习（花书） 1.1原书地址 ...
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