动手学深度学习在线 |
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《动手学深度学习》《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation2023年8月18日 · 我们不仅结合文字、公式和图示来阐明深度学习里常用的模型和算法，还提供代码来演示如何从零开始实现它们，并使用真实数据来提供一个交互式的学习体验。前言在实践中学习¶ 许多教科书教授一系列的主题，每一个都非常详细。例如，Chris 安装安装深度学习框架和 d2l 软件包¶ 在安装深度学习框架之前，请先检查计算机上是 符号16. 附录：深度学习 工具 16.1. 使用Jupyter Notebook 16.2. 使用Amazon 1. 引言1. 引言¶ 时至今日，人们常用的计算机程序几乎都是软件开发人员从零编写的。 比 2. 预备知识2. 预备知识¶ 要学习深度学习，首先需要先掌握一些基本技能。 所有机器学习方法 3. 线性神经网络3. 线性神经网络¶ 在介绍深度神经网络之前，我们需要了解神经网络训练的基础知 4. 多层感知机4. 多层感知机¶ 在本章中，我们将第一次介绍真正的深度网络。最简单的深度网络 5. 深度学习计算5. 深度学习计算¶ 除了庞大的数据集和强大的硬件， 优秀的软件工具在深度学习的 仅显示来自 zh-v2.d2l.ai 的更多内容请查看https://zh-v2.d2l.ai/
动手学深度学习课程深度学习基础. 3月20日. 课程安排. 深度学习介绍 安装 数据操作. 数据预处理. 3月21日. 线性 卷积神经网络. 4月24日. 模型构造. 参数管理. 自定义层. 读写文件. GPU. 4月25日. 长假无课. 计算机视觉. 5月29日 硬件 多GPU训练. 多GPU的简洁实现. 5月30日. 图像增广 微调 6月5日. 优化算法. 6月26日. Optimization Algorithms. Optimization and Deep Learning. Convexity. 循环神经网络. 7月4日. 序列模型. 文本预处理. 语言模型和数据集. 7月10日. 循环神经网络的 请在 courses.d2l.ai 查看完整列表更多内容请查看https://courses.d2l.ai/zh-v2/
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