分享《深度学习之Pytorch（廖星宇著）》+《PyTorch深度学习实战（侯宜军 著）》+源代码

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下载:https://pan.baidu.com/s/1xj7GymClcExjn48rPwCowQ 更多资料分享:http://blog.51cto.com/14087171 <深度学习.优化与识别>PDF+<深度学习原理与TensorFlow实践>PDF<深度学习原理与TensorFlow实践>PDF,304页,有目录.<深度学习.优化与识别>PDF,411页,有目录. 如图: 原文地址:http://blog.51cto.com/14087171/23

深度学习工具潮流滚滚,各种工具层出不穷.也有各种文章从易用性,可移植性,灵活性和效率方面对于各个系统进行比较.这篇文章希望从系统设计上面来讲来回答这个讨论这个问题:如果想到从头设计一个TensorFlow3一样的新一代深度学习系统,到底需要把握哪些要点. 计算单元:从layer abstraction到operator 大家熟悉的第一代深度学习系统,以cuda-convnet21和caffe为代表.这些系统主要的一大特点是提出了一个以深度学习计算层次layer为基本单元的计算单位.不同的laye

<深入浅出Python机器学习>PDF,280页,带书签目录,文字可以复制:配套源代码. 作者:段小手 下载: https://pan.baidu.com/s/1XUs-94n0qKR1F9rS8KNLHw 提取码: dv74 <深入浅出Python机器学习>内容涵盖了有监督学习.无监督学习.模型优化.自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识,从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性. <深入浅出Python机器学习>采用由浅入深.循序渐进的讲授方式,完全遵循和尊重

1) 用户 建设开放性学习环境,用户的统一授权.认证.用户容量成为关键问题,用户通过认证/授权服务管理用户,达到统一的管理,并通过后台负载均衡管理,实现访问用户分流.资源访问分流,实现大用户量的管理. 建设支持超过千万人访问的一站式远程学习支持系统平台. 2) 资源 随着学习环境的建设和发展,资源的海量存储.分类细化已成为关键课题,系统通过虚拟化技术进行存储和相关运算,实现资源存储和调度,用以支撑不同学习过程和教学资源的存储隔离和应用共享. 3) 数据服务 定义和完善接口和服务内容,搭建集成环境

本书特色1.日本深度学习入门经典畅销书,原版上市不足2年印刷已达100 000册.长期位列日亚"人工智能"类图书榜首,超多五星好评.2.使用Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从零创建一个深度学习模型.3.示例代码清晰,源代码可下载,需要的运行环境非常简单.读者可以一边读书一边执行程序,简单易上手.4.使用平实的语言,结合直观的插图和具体的例子,将深度学习的原理掰开揉碎讲解,简明易懂.5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法,非常直观.6.相比AI圣经"花书",

我们做自然语言处理的,主要是进行文本分析,作为人工智能的领域之一,也一定会应用深度神经网络进行处理. 近年来快速发展的深度学习技术为解决自然语言处理问题的解决提供了一种可能的思路,已成为有效推动自然语言处理技术发展的变革力量. <基于深度学习的自然语言处理>重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用.首先介绍有监督的机器学习和前馈神经网络的基本知识,如何将机器学习方法应用在自然语言处理中,以及词向量表示(而不是符号表示)的应用,然后介绍了更多专门的神经网络结构,包括一维卷积神经网络.循环神经

文章导读: 1.交叉熵损失函数 1.1 交叉熵损失函数介绍 1.2 在MNIST数字分类上使用交叉熵损失函数 1.3 交叉熵的意义以及来历 1.4 Softmax 2. 过拟合和正则化 2.1 过拟合 2.2 正则化 2.3 为什么正则化可以减轻过拟合问题 2.4 正则化的其它方法 3. 参数初始化 4. 其它方法 4.1 随机梯度下降算法的改进 4.2 其它神经元模型 我们前面已经学习了反向传播算法,它是我们学习神经网络的基础.这一章将会介绍一系列的方法技巧来改善反向传播算法的效果,进而改善学

转自:http://blog.csdn.net/jinxfei/article/details/5545874 从网上发现这篇文章,发现和我写的一篇关于<知识体系>的文章互相呼应,就转过来了. 转自:http://tieba.baidu.com/f?kz=692446591 怎么学习Java,这是很多新手经常会问我的问题,现在我简单描述下一个Java初学者到就业要学到的一些东西:     首先要明白Java体系设计到得三个方面:J2SE,J2EE,J2ME(KJAVA).J2SE,Java 2