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  1. 动手学深度学习之深度学习基础

  2. 动手学深度学习之深度学习基础 文章目录动手学深度学习之深度学习基础1、过拟合、欠拟合及其解决方案2、梯度消失、梯度爆炸3、循环神经网络进阶4、机器翻译及相关技术5、注意力机制与Seq2seq模型6、Transformer7、卷积神经网络基础8、LeNet9、卷积神经网络进阶 1、过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差（training error）：模型在训练数据集上表现的误差 泛化误差（generalization error）:模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，常常通过测试数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：68608
    • 提供者：weixin_38555229

  1. 《动手学深度学习》Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案+梯度消失、梯度爆炸+循环神经网络进阶

  2. 文章目录1 过拟合、欠拟合及其解决方案1.1 模型选择、过拟合和欠拟合1.2 过拟合和欠拟合1.3 权重衰减1.4 丢弃法2 梯度消失、梯度爆炸2.1 梯度消失和梯度爆炸2.2 考虑环境因素3 循环神经网络进阶3.1 GRU3.2 LSTM3.3 双向循环神经网络 文章目录 过拟合、欠拟合及其解决方案 梯度消失、梯度爆炸 循环神经网络进阶 1 过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 1.1 模型选择、过拟合和欠拟合 1.1.1 训练误差和泛

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38663415

  1. Datawhale 《动手学深度学习》(二)

  2. 动手学深度学习（二）Day 3过拟合&欠拟合及其解决方案一些概念高维线性回归实验从零开始的实现丢弃法梯度消失&梯度爆炸一些理论Kaggle房价预测实战循环神经网络进阶代码实现Day 4机器翻译及相关技术定义代码实现注意力机制与Seq2seq模型注意力机制框架点积注意力多层感知机注意力Seq2seq模型Transformer结构代码实现Day 5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简洁实现池化IeNet代码实现卷积神经网络进阶深度卷积神经网络（AlexNet）使用重复元素的网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38693506

  1. [深度学习]动手学深度学习笔记-6

  2. Task-3——循环神经网络进阶 6.1 长短期记忆（LSTM） 6.1.1 理论知识理解 理解LSTM网络 6.1.2 LSTM的从零开始实现 以下附上代码： 导入相应的包 import numpy as np import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F import sys sys.path.append(..) import d2lzh_pytorch as d2l device =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：974848
    • 提供者：weixin_38733676

  1. 动手学深度学习（3.3）——循环神经网络进阶

  2. GRU RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT） ⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系 RNN: Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh) H_{t} = ϕ(X_{t}W_{xh} + H_{t-1}W_{hh} + b_{h}) Ht​=ϕ(Xt​Wxh​+Ht−1​Whh​+bh​) GRU: Rt=σ(XtWxr+Ht−1Whr+br)Zt=σ(XtWxz+Ht−1Whz+bz)H~t=tanh(XtWxh+(Rt⊙Ht−1)Whh+bh)Ht=

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：301056
    • 提供者：weixin_38519660