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NNDL 实验5（下）

摘要：邱锡鹏，神经网络与深度学习，机械工业出版社，https://nndl.github.io/, 2020. https://github.com/nndl/practice-in-paddle/ 5.5 实践：基于ResNet18网络完成图像分类任务在本实践中，我们实践一个更通用的图像分类任务。图阅读全文

posted @ 2022-08-23 20:22 HBU_DAVID 阅读(416) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NNDL 实验5（上）

摘要：邱锡鹏，神经网络与深度学习，机械工业出版社，https://nndl.github.io/, 2020. https://github.com/nndl/practice-in-paddle/ 第5章卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是受阅读全文

posted @ 2022-08-23 20:20 HBU_DAVID 阅读(823) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NNDL 实验4（下）

摘要：邱锡鹏，神经网络与深度学习，机械工业出版社，https://nndl.github.io/, 2020. https://github.com/nndl/practice-in-paddle/ ## 4.5 实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类在本实践中，我们继续使用第三章中的鸢尾花分类任务，将S 阅读全文

posted @ 2022-08-23 20:16 HBU_DAVID 阅读(328) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NNDL 实验4（上）

摘要：邱锡鹏，神经网络与深度学习，机械工业出版社，https://nndl.github.io/, 2020. https://github.com/nndl/practice-in-paddle/ # 第4章前馈神经网络神经网络是由神经元按照一定的连接结构组合而成的网络。神经网络可以看作一个函数，通阅读全文

posted @ 2022-08-23 20:14 HBU_DAVID 阅读(600) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NNDL 实验3（下）

摘要：邱锡鹏，神经网络与深度学习，机械工业出版社，https://nndl.github.io/, 2020. https://github.com/nndl/practice-in-paddle/ 3.3 实践：基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务在本节，我们用入门深度学习的基础实验之一“鸢尾花分阅读全文

posted @ 2022-08-23 20:07 HBU_DAVID 阅读(305) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NNDL 实验3（上）

摘要：邱锡鹏，神经网络与深度学习，机械工业出版社，https://nndl.github.io/, 2020. https://github.com/nndl/practice-in-paddle/ 第3章线性分类分类是机器学习中最常见的一类任务，其预测标签是一些离散的类别（符号）。根据分类任务的类别阅读全文

posted @ 2022-08-23 20:04 HBU_DAVID 阅读(408) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NNDL 实验2（下）

摘要：邱锡鹏，神经网络与深度学习，机械工业出版社，https://nndl.github.io/, 2020. https://github.com/nndl/practice-in-paddle/ 2.4 Runner类介绍通过上面的实践，我们可以看到，在一个任务上应用机器学习方法的流程基本上包括：数阅读全文

posted @ 2022-08-23 19:00 HBU_DAVID 阅读(389) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NNDL 实验2（上）

摘要：邱锡鹏，神经网络与深度学习，机械工业出版社，https://nndl.github.io/, 2020. https://github.com/nndl/practice-in-paddle/ 第2章机器学习概述机器学习（Machine Learning，ML）就是让计算机从数据中进行自动学习，阅读全文

posted @ 2022-08-23 18:58 HBU_DAVID 阅读(432) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NNDL 实验1

摘要：邱锡鹏，神经网络与深度学习，机械工业出版社，https://nndl.github.io/, 2020. https://github.com/nndl/practice-in-paddle/ 第1章实践基础深度学习在很多领域中都有非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、广告阅读全文

posted @ 2022-08-23 18:35 HBU_DAVID 阅读(357) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【动手学深度学习pytorch】学习笔记 3.6. softmax回归的从零开始实现 pycharm

摘要：这一节的学习中，动画展示效果很好。但是源代码是在Jupyter中编写的，pycharm中无法正常显示。看不到图，只能看到：<Figure size 700x500 with 1 Axes> 添加2行代码就可以解决问题了。 d2l.plt.draw()# d2l.plt.pause(0.001)# 阅读全文

posted @ 2022-07-02 16:02 HBU_DAVID 阅读(734) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Self-Attention 实例 pytorch

摘要： BERT模型入门系列（三）:Self-Attention详解 - 知乎 (zhihu.com) 读了不少书，看了不少视频，感觉这片文章最适合入门。简洁清晰，例子好懂。为什么需要self-attention模型?1、训练速度受限 2、处理长文本能力弱 The Illustrated Transfo 阅读全文

posted @ 2022-06-22 22:55 HBU_DAVID 阅读(406) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【动手学深度学习pytorch】学习笔记 9.4. 双向循环神经网络

摘要： 9.4. 双向循环神经网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) 9.4.1. 隐马尔可夫模型中的动态规划¶ 这一小节是用来说明动态规划问题的，具体的技术细节对于理解深度学习模型并不重要，但它有助于我们思考为什么要使用深度学习，以及为什么要选阅读全文

posted @ 2022-06-12 11:33 HBU_DAVID 阅读(47) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【动手学深度学习pytorch】学习笔记 9.3. 深度循环神经网络

摘要： 9.3. 深度循环神经网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) rnn.LSTM(num_hiddens, num_layers) 通过num_layers的值来设定隐藏层数解释了前面的问题：【动手学深度学习pytorch】学习笔记 8.6. 阅读全文

posted @ 2022-06-12 11:17 HBU_DAVID 阅读(52) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【动手学深度学习pytorch】学习笔记 9.2. 长短期记忆网络（LSTM）

摘要： 9.2. 长短期记忆网络（LSTM） — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) 长短期记忆网络引入了记忆元（memory cell），或简称为单元（cell）。为了控制记忆元，需要许多门。输出门（output gate）从单元中输出条目输入门（in 阅读全文

posted @ 2022-06-12 10:29 HBU_DAVID 阅读(110) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【动手学深度学习pytorch】学习笔记 9.1. 门控循环单元（GRU）

摘要： 9.1. 门控循环单元（GRU） — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) 【人工智能导论：模型与算法】6.3 卷积神经网络 CNN 6.4 循环神经网络 RNN LSTM GRU - V2.0 - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.c 阅读全文

posted @ 2022-06-12 09:57 HBU_DAVID 阅读(342) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【动手学深度学习pytorch】学习笔记 8.6. 循环神经网络的简洁实现

摘要： 8.6. 循环神经网络的简洁实现 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) 使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型：根据用户提供的文本的前缀生成后续文本知识点：nn.RNN（input_size, hidden_size 阅读全文

posted @ 2022-06-11 17:18 HBU_DAVID 阅读(142) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【动手学深度学习pytorch】学习笔记 8.5. 循环神经网络的从零开始实现

摘要： 8.5. 循环神经网络的从零开始实现 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) 目标：根据用户提供的文本的前缀生成后续文本知识点：独热编码、梯度剪裁实现细节：注意 “预热 ” 程序可分4个步骤学习 1 独热编码。读通代码，观察输出。 2 建立RNN 阅读全文

posted @ 2022-06-11 12:05 HBU_DAVID 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【动手学深度学习pytorch】学习笔记 8.4 循环神经网络

摘要： 8.4. 循环神经网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) 主要内容：对隐状态使用循环计算的神经网络。隐状态可以捕获直到当前时间步序列的历史信息。参数数量不会随着时间步的增加而增加。可以使用循环神经网络创建字符级语言模型。可以使用困惑度阅读全文

posted @ 2022-06-10 12:00 HBU_DAVID 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【动手学深度学习pytorch】学习笔记 8.3 语言模型和数据集

摘要： 8.3. 语言模型和数据集 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) 这一小节有一定难度，需要耐心阅读。主要讲了三段程序：自然语言统计；读取长序列数据；数据迭代器自然语言统计知识点：n元语法。属于NLP基础。简单地说，一元语法就是考虑“自己” 阅读全文

posted @ 2022-06-09 23:54 HBU_DAVID 阅读(281) 评论(0) 推荐(0) 编辑

扩展学习：中文分词；词云制作

摘要：中文分词工具有很多，这里选择使用jieba jieba · PyPI wordcloud安装时候需要注意版本号 pip安装wordcloud出错 ERROR: Command errored out with exit status 1:_密言的博客-CSDN博客_pip安装wordcloud 出错阅读全文

posted @ 2022-06-09 15:48 HBU_DAVID 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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