分享《动手学深度学习》高清PDF+视频教程-李沐著

下载：https://pan.baidu.com/s/10EKdEe-vjp9i97xP1FWuGA

更多资料学习：http://blog.51cto.com/14087171

由 MXNet 创始人李沐大神、Aston Zhang 等人所著的交互式书籍《动手学深度学习》推出了在线预览版，面向在校学生、工程师和研究人员，旨在帮助读者从入门到深入、动手学习深度学习，即使是零基础的读者也完全适用。

在本书上线之前，李沐等人还推出了《动手学深度学习》系列视频，这门课程的第一季已经于今年 2 月份结束，共 19 课。李沐博士对此系列视频进行了整理，有需求的同学可通过以下视频学习。

版权说明：本人没有版权,请您在体验电子版书籍的同时，正版书籍发布后支持正版，支持正版，购买正版书籍！
如下图：

原文地址：http://blog.51cto.com/14087171/2323604

时间： 2024-08-04 21:52:08

分享《动手学深度学习》高清PDF+视频教程-李沐著的相关文章

分享《动手学深度学习(李沐等著)》PDF+源代码+《神经网络与深度学习(吴岸城)著》PDF

下载:https://pan.baidu.com/s/11O2m_uxSWJGbkXHF2Zh94w 更多资料:https://pan.baidu.com/s/1g4hv05UZ_w92uh9NNNkCaA <动手学深度学习(李沐等著)> 中文PDF,530页,带书签目录,文字可以复制粘贴.配套源代码. <神经网络与深度学习 (吴岸城)著>中文PDF,233页,带书签目录. 如图: 原文地址:https://www.cnblogs.com/limujun/p/10054478.ht

对比《动手学深度学习》 PDF代码+《神经网络与深度学习 》PDF

随着AlphaGo与李世石大战的落幕,人工智能成为话题焦点.AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野.什么是深度学习,什么是神经网络,为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜?人工智终将会取代人类智慧吗? <神经网络与深度学习>是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备.<神经网络与深度学习>涵盖了神经网络的研究历史.基础原理.深度学习中的自编码器.深

DataWhale 动手学深度学习PyTorch版-task3+4+5：文本预处理；语言模型；循环神经网络基础

课程引用自伯禹平台:https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV <动手学深度学习>官方网址:http://zh.gluon.ai/ ——面向中文读者的能运行.可讨论的深度学习教科书. 第二次打卡: 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 Task04:机器翻译及相关技术:注意力机制与Seq2seq模型:Transformer Task05:卷积神经网络基础:leNet:卷积神经网络进阶 有

【动手学深度学习】Jupyter notebook中 import mxnet出错

问题描述 打开d2l-zh目录,使用jupyter notebook打开文件运行,import mxnet 出现无法导入mxnet模块的问题, 但是命令行运行是可以导入mxnet模块的. 原因: 激活环境是能够运行代码的前提. 解决方法: 在d2l-zh目录运行conda activate gluon命令,然后再打开jupyter notebook,则可以正常导入mxnet模块. 参考 1. d2l-zh-doc; 2. [动手学深度学习]中Jupyter notebook中 import mx

小白学习之pytorch框架(2)-动手学深度学习(begin)

在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比较执着,想学pytorch,好,有个大神来了,把<动手学深度学习>整本书用pytorch代码重现了,其GitHub网址为:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch   原书GitHub网址为:https://github.com/d2l-

动手学深度学习 3-5 Others

其他问题 1. 模型选择.欠拟合和过拟合 1.1 训练误差和泛化误差 1.2 模型选择 1.2.1 验证数据集 1.2.2 \(K\) 折交叉验证 由于验证数据集不参与模型训练,当训练数据不够用时,预留大量的验证数据显得太奢侈.一种改善的方法是\(K\)折交叉验证(\(K\)-fold cross-validation).在\(K\)折交叉验证中,我们把原始训练数据集分割成\(K\)个不重合的子数据集,然后我们做\(K\)次模型训练和验证.每一次,我们使用一个子数据集验证模型,并使用其他\(K-

动手学深度学习 4 Deep-learning-computation

4. deep-learning-computaion 4.1 模型构造 4.1.1 继承Block来构造模型 Block类是nn模块里提供的一个模型构造类,我们可以继承它来定义我们想要的模型也可以继承它来构造层. 事实上,Sequential类继承自Block类.当模型的前向计算为简单串联各个层的计算时,可以通过更加简单的方式定义模型.这正是Sequential类的目的:它提供add函数来逐一添加串联的Block子类实例,而模型的前向计算就是将这些实例按添加的顺序逐一计算,且无需定义forwa

动手学深度学习第一课：从上手到多类分类-Autograd

使用autograd来自动求导 在机器学习中,我们通常使用梯度下降来更新模型参数从而求解.损失函数关于模型参数的梯度指向一个可以降低损失函数值的方向,我们不断地沿着梯度的方向更新模型从而最小化损失函数.虽然梯度计算比较直观,但对于复杂的模型,例如多达数十层的神经网络,手动计算梯度非常困难. 为此MXNet提供autograd包来自动化求导过程.虽然大部分的深度学习框架要求编译计算图来自动求导,mxnet.autograd可以对正常的命令式程序进行求导,它每次在后端实时创建计算图从而可以立即得到梯

动手学深度学习17-kaggle竞赛实践小项目房价预测

kaggle竞赛 获取和读取数据集 数据预处理 找出所有数值型的特征,然后标准化 处理离散值特征 转化为DNArray后续训练 训练模型 k折交叉验证 预测样本,并提交结果 kaggle竞赛 本节将动手操作实践一个kaggle比赛,房价预测. 可以先将未经优化的数据的预处理,模型的设计和超参的选择,可以动手操作,观察实现的过程以及结果, 获取和读取数据集 比赛的数据分为训练数据集和测试数据集.两个数据集都包括每栋房子的特征,如阶段类型,建造年份,房顶类型,地下室状况等特征值.这些特征值有连续的数