动手学深度学习
白天
夜间
首页
下载
阅读记录
书签管理
我的书签
添加书签
移除书签
自定义层
来源 d2l-ai
浏览
293
扫码
分享
2022-06-20 23:15:02
若有收获,就点个赞吧
0 人点赞
上一篇:
下一篇:
编译HTML版本
动手学深度学习(Dive into Deep Learning,D2L.ai)
样式规范
英汉术语对照
使用Amazon EC2实例
Using AWS EC2 Instances
为本书做贡献
Contributing to This Book
d2l API 文档
d2l API Document
附录:深度学习工具
Appendix: Tools for Deep Learning
使用Jupyter Notebooks
Using Jupyter Notebooks
使用Amazon SageMaker
Using Amazon SageMaker
选择服务器和GPU
Selecting Servers and GPUs
注意力提示
Attention Cues
注意力评分函数
Attention Scoring Functions
Bahdanau 注意力
Bahdanau Attention
注意力机制
Attention Mechanisms
多头注意力
Multi-Head Attention
注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归
Attention Pooling: Nadaraya-Watson Kernel Regression
自注意力和位置编码
Self-Attention and Positional Encoding
Transformer
Transformer
异步计算
Asynchronous Computation
自动并行
Automatic Parallelism
硬件
Hardware
编译器和解释器
Compilers and Interpreters
计算性能
Computational Performance
多GPU的简洁实现
Concise Implementation for Multiple GPUs
多GPU训练
Training on Multiple GPUs
参数服务器
Parameter Servers
锚框
Anchor Boxes
目标检测和边界框
Object Detection and Bounding Boxes
全卷积网络
Fully Convolutional Networks
微调
Fine-Tuning
图像增广
Image Augmentation
计算机视觉
Computer Vision
实战 Kaggle 比赛:图像分类 (CIFAR-10)
Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle
实战Kaggle比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs)
Dog Breed Identification (ImageNet Dogs) on Kaggle
多尺度目标检测
Multiscale Object Detection
风格迁移
Neural Style Transfer
目标检测数据集
The Object Detection Dataset
区域卷积神经网络(R-CNN)系列
Region-based CNNs (R-CNNs)
语义分割和数据集
Semantic Segmentation and the Dataset
单发多框检测(SSD)
Single Shot Multibox Detection
转置卷积
Transposed Convolution
深度卷积神经网络(AlexNet)
Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet)
批量规范化
Batch Normalization
稠密连接网络(DenseNet)
Densely Connected Networks (DenseNet)
含并行连结的网络(GoogLeNet)
Networks with Parallel Concatenations (GoogLeNet)
现代卷积神经网络
Modern Convolutional Neural Networks
网络中的网络(NiN)
Network in Network (NiN)
残差网络(ResNet)
Residual Networks (ResNet)
使用块的网络(VGG)
Networks Using Blocks (VGG)
多输入多输出通道
Multiple Input and Multiple Output Channels
图像卷积
Convolutions for Images
卷积神经网络
Convolutional Neural Networks
卷积神经网络(LeNet)
Convolutional Neural Networks (LeNet)
填充和步幅
Padding and Stride
汇聚层
Pooling
从全连接层到卷积
From Fully-Connected Layers to Convolutions
自定义层
Custom Layers
延后初始化
Deferred Initialization
深度学习计算
Deep Learning Computation
层和块
Layers and Blocks
参数管理
Parameter Management
读写文件
File I/O
GPU
GPUs
安装
Installation
前言
Introduction
图像分类数据集
The Image Classification Dataset
线性神经网络
Linear Neural Networks
线性回归的简洁实现
Concise Implementation of Linear Regression
线性回归的从零开始实现
Linear Regression Implementation from Scratch
线性回归
Linear Regression
softmax回归的简洁实现
Concise Implementation of Softmax Regression
softmax回归的从零开始实现
Implementation of Softmax Regression from Scratch
softmax回归
Softmax Regression
前向传播、反向传播和计算图
Forward Propagation, Backward Propagation, and Computational Graphs
暂退法(Dropout)
Dropout
环境和分布偏移
Environment and Distribution Shift
多层感知机
Multilayer Perceptrons
实战Kaggle比赛:预测房价
Predicting House Prices on Kaggle
多层感知机的简洁实现
Concise Implementation of Multilayer Perceptrons
多层感知机的从零开始实现
Implementation of Multilayer Perceptrons from Scratch
多层感知机
Multilayer Perceptrons
数值稳定性和模型初始化
Numerical Stability and Initialization
模型选择、欠拟合和过拟合
Model Selection, Underfitting, and Overfitting
权重衰减
Weight Decay
针对序列级和词元级应用程序微调BERT
Fine-Tuning BERT for Sequence-Level and Token-Level Applications
自然语言处理:应用
Natural Language Processing: Applications
自然语言推断与数据集
Natural Language Inference and the Dataset
自然语言推断:使用注意力
Natural Language Inference: Using Attention
自然语言推断:微调BERT
Natural Language Inference: Fine-Tuning BERT
情感分析及数据集
Sentiment Analysis and the Dataset
情感分析:使用卷积神经网络
Sentiment Analysis: Using Convolutional Neural Networks
情感分析:使用循环神经网络
Sentiment Analysis: Using Recurrent Neural Networks
近似训练
Approximate Training
用于预训练BERT的数据集
The Dataset for Pretraining BERT
预训练BERT
Pretraining BERT
来自Transformers的双向编码器表示(BERT)
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
全局向量的词嵌入(GloVe)
Word Embedding with Global Vectors (GloVe)
自然语言处理:预训练
Natural Language Processing: Pretraining
词的相似性和类比任务
Word Similarity and Analogy
子词嵌入
Subword Embedding
用于预训练词嵌入的数据集
The Dataset for Pretraining Word Embeddings
预训练word2vec
Pretraining word2vec
词嵌入(Word2vec)
Word Embedding (word2vec)
符号
Notation
Adadelta
Adadelta
AdaGrad算法
Adagrad
Adam算法
Adam
凸性
Convexity
梯度下降
Gradient Descent
优化算法
Optimization Algorithms
学习率调度器
Learning Rate Scheduling
小批量随机梯度下降
Minibatch Stochastic Gradient Descent
动量法
Momentum
优化和深度学习
Optimization and Deep Learning
RMSProp算法
RMSProp
随机梯度下降
Stochastic Gradient Descent
序言
Preface
自动微分
Automatic Differentiation
微积分
Calculus
预备知识
Preliminaries
线性代数
Linear Algebra
查阅文档
Documentation
数据操作
Data Manipulation
数据预处理
Data Preprocessing
概率
Probability
束搜索
Beam Search
双向循环神经网络
Bidirectional Recurrent Neural Networks
深度循环神经网络
Deep Recurrent Neural Networks
编码器-解码器架构
Encoder-Decoder Architecture
门控循环单元(GRU)
Gated Recurrent Units (GRU)
现代循环神经网络
Modern Recurrent Neural Networks
长短期记忆网络(LSTM)
Long Short-Term Memory (LSTM)
机器翻译与数据集
Machine Translation and the Dataset
序列到序列学习(seq2seq)
Sequence to Sequence Learning
通过时间反向传播
Backpropagation Through Time
循环神经网络
Recurrent Neural Networks
语言模型和数据集
Language Models and the Dataset
循环神经网络的简洁实现
Concise Implementation of Recurrent Neural Networks
循环神经网络的从零开始实现
Implementation of Recurrent Neural Networks from Scratch
循环神经网络
Recurrent Neural Networks
序列模型
Sequence Models
文本预处理
Text Preprocessing
空标题文档
AutoRec:使用自动编码器预测评分
特征丰富的推荐系统
因子分解机
推荐系统(Recommender Systems)
矩阵分解
MovieLens数据集
机器翻译
文本情感分类:使用卷积神经网络(textCNN)
文本情感分类:使用循环神经网络
求近义词和类比词
《动手学深度学习》
《动手学深度学习》
暂无相关搜索结果!
让时间为你证明
分享,让知识传承更久远
×
文章二维码
×
手机扫一扫,轻松掌上读
文档下载
×
请下载您需要的格式的文档,随时随地,享受汲取知识的乐趣!
PDF
文档
EPUB
文档
MOBI
文档
书签列表
×
阅读记录
×
阅读进度:
0.00%
(
0/0
)
重置阅读进度
×
思维导图备注