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从零开始深度学习

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文章附图

特点

  • 从深度学习基础开始,快速进入重要高级架构的细节,从头开始实施所有内容

  • 学习如何从头开始应用多层神经网络、卷积神经网络和循环神经网络

  • 非常清晰和彻底的心智模型,伴随着工作代码示例和数学解释

  • 使用易于理解的面向对象框架,从头开始实现多层神经网络的方法

  • 卷积和循环神经网络的工作实现和清晰的解释

  • 使用流行的 PyTorch 框架实现这些神经网络概念

内容

  • 介绍

    • 函数

    • 导数

    • 嵌套函数

    • 链式法则

    • 示例

    • 多输入函数

    • 多输入函数的导数

    • 具有多个向量输入的函数

    • 从现有特征创建新特征

    • 具有多个向量输入的函数的导数

    • 向量函数及其导数

    • 具有两个 2D 矩阵输入的计算图


  • 基础

    • 监督学习

    • 线性回归

    • 训练模型

    • 评估模型

    • 从零开始神经网络

    • 训练和评估神经网络


  • 从零开始深度学习

  • 拓展

  • 卷积神经网络

  • 递归神经网络

  • PyTorch


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