注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 《动手学深度学习——卷积神经网络、LeNet、卷积神经网络进阶》笔记

  2. 动手学深度学习：卷积神经网络，LeNet，卷积神经网络进阶 卷积神经网络基础 目录： 1、卷积神经网络的基础概念 2、卷积层和池化层 3、填充、步幅、输入通道和输出通道 4、卷积层的简洁实现 5、池化层的简洁实现 1、卷积神经网络的基础概念 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，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：135168
    • 提供者：weixin_38630571

  1. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 08 学习笔记

  2. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 08 学习笔记 Task 08：文本分类；数据增强；模型微调 微信昵称：WarmIce 文本分类 前面一堆数据处理和对双向循环神经网络的讲解可以忽略了，之前都讲过，咱也都详细聊过。 这里主要说一下情感分类在使用双向循环神经网络时的一个细节。我们可以根据双向循环网络得到t个时刻的双向的经过concat的隐藏状态，那么如何利用这t个信息进行二分类呢（假设只进行正面与反面的二分类）。给的例子中，只使用了第1个时刻的concat后的隐藏状态与第t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38706455

  1. 【学习笔记】动手学深度学习 Task02

  2. (需要一定时间逐步补充以下内容，暂且用做打卡) 1. 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 模型选择 验证数据集 K折交叉验证 过拟合和欠拟合 模型复杂度 权重衰减 L2 范数正则化 高维线性回归实验 2. 梯度消失、梯度爆炸 梯度消失 梯度爆炸 模型训练和预测 3. 卷积神经网络基础 二维卷积层 二维互相关运算 特征图与感受野 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、池化 4. 循环神经网络进阶 GRU LSTM 5. 机器翻译及相关技术 数据预处理 分词 建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38697444

  1. 动手学深度学习笔记二

  2. Task03 错题 一.过拟合、欠拟合及解决方法 二.梯度消失、梯度爆炸 可以理解为在夏季的物品推荐系统与冬季相比，时间或者说季节发生了变化，导致了夏季推荐圣诞礼物的不合理的现象，这个现象是由于协变量时间发生了变化造成的。 三.循环神经网络进阶 实现深层循环神经网络需要修改的参数是？num_layers 3. GRU有重置门和更新门，没有遗忘门。重置门有助于捕捉时间序列里短期的依赖关系，更新门有助于捕捉时间序列⾥长期的依赖关系。参考视频1分20秒起关于GRU的原理讲解。 4. 每个循环单元中的记

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38694674

  1. PyTorch版《动手学深度学习》学习笔记 Task.4

  2. 有效长度 def SequenceMask(X, X_len,value=0): maxlen = X.size(1) mask = torch.arange(maxlen)[None, :].to(X_len.device) < X_len[:, None] X[~mask]=value return X 在seq2seq模型中，解码器只能隐式地从编码器的最终状态中选择相应的信息。然而，注意力机制可以将这种选择过程显式地建模。 unsqueeze()函数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：31744
    • 提供者：weixin_38695773

  1. 【动手学深度学习】Task05笔记汇总

  2. Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 相比taks04，感觉这边比较能看得下去，就先看了。   卷积神经网络基础 1.卷积和池化的计算概念不难理解，本质还是矩阵运算，又在感叹之前老师在代数学里埋的种子。 2.二者最大的区别是，池化层好像没有自己学什么，只是数值的搬运工，然后在模型里的日常工作是降维。但卷积层应该是学到新东西了，适当设置步长也能代班降维。想到之前有个朋友还玩了卷积核的可视化，之前没懂她在干嘛，现在可能有点点懂了。池化层有参与模型的正向计算，同样也会参与反向传

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：270336
    • 提供者：weixin_38607908

  1. [深度学习]动手学深度学习笔记-4

  2. 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：模型过度拟合，在训练集（training set）上表现好，但是在测试集上效果差，也就是说在已知的数据集合中非常好，但是在添加一些新的数据进来训练效果就会差很多，造成这样的原因是考虑影响因素太多，超出自变量的维度过于多了。 在表征线性回归模型的下面三张图中，左图使用一条直线来做预测模型，很明显无论如何调整起

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：420864
    • 提供者：weixin_38611254