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动手学深度学习(D2L文件)

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简介：
《动手学深度学习》(D2L)是一本基于实践的深度学习教程，采用简洁代码示例和理论解释相结合的方式，帮助读者快速掌握深度学习的核心概念和技术。 动手学深度学习（D2L）文件包含了课程所需的所有资源和技术支持文档，旨在帮助学生更好地理解和实践深度学习的概念与算法。这些资料涵盖了从基础知识到高级应用的广泛内容，并且提供了丰富的示例代码和实验指导，使读者能够通过实际操作来加深对理论知识的理解。 此外，该文件还包括了详细的教程以及常见问题解答部分，为初学者提供了一个友好、全面的学习环境。无论是对于想要入门深度学习的学生还是希望深入研究相关技术的研究人员而言，《动手学深度学习》都是一个非常有价值的资源库。

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  • 动手学深度学习(D2L文件)
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    《动手学深度学习》(D2L)是一本基于实践的深度学习教程，采用简洁代码示例和理论解释相结合的方式，帮助读者快速掌握深度学习的核心概念和技术。 动手学深度学习（D2L）文件包含了课程所需的所有资源和技术支持文档，旨在帮助学生更好地理解和实践深度学习的概念与算法。这些资料涵盖了从基础知识到高级应用的广泛内容，并且提供了丰富的示例代码和实验指导，使读者能够通过实际操作来加深对理论知识的理解。 此外，该文件还包括了详细的教程以及常见问题解答部分，为初学者提供了一个友好、全面的学习环境。无论是对于想要入门深度学习的学生还是希望深入研究相关技术的研究人员而言，《动手学深度学习》都是一个非常有价值的资源库。
     
  • D2L-Torch: 《动手学深度学习》PyTorch版源码
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    D2L-Torch是《动手学深度学习》一书的官方PyTorch版本源代码，旨在为读者提供一个易于使用的实践平台。 首先感谢《动手学深度学习》的原作者和贡献者为我们提供了一本极为优秀的书籍。如果您对框架没有特定偏好或需求，不妨尝试MXNet这一出色的深度学习框架。 本书基于《动手学深度学习》（19年5月20日版本）进行编写，并将所有代码改用PyTorch实现，同时以注解的形式解释并扩展部分内容。由于PyTorch与MXNet在设计上存在差异，书中对原书的部分内容进行了删减和修改。 请按照目录中的顺序阅读学习本书的内容。如果您喜欢这本书，请给本项目点个赞，并购买原书的纸质版来支持作者及贡献者的工作。短期内该项目将不再进行更新，在需要计算性能或计算机视觉相关章节时，可以参考其他资源。如果有任何疑问，欢迎提出交流讨论。
     
  • Python开发的深度学习(D2L书籍)
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    《Python开发的深度学习（D2L书籍）》是一本基于Python语言深入浅出讲解深度学习理论与实践的手册，旨在帮助读者掌握使用PyTorch或MXNet框架进行项目开发的技能。 《深入学习》是一本结合了代码、数学和讨论的交互式深度学习书籍（D2L.ai）。该书是加州大学伯克利分校STAT 157课程在2019年春季学期的一部分内容。这本书作为开放源码资源，体现了我们进行深度学习教学的努力，并向读者传授概念、背景知识及代码实践。整本书都是通过Jupyter笔记本编写而成的，其中不仅包含展示图和数学公式，还有交互式的示例以及自成一体的代码实现。我们的目标是提供一个可能是免费的最佳资源给到大家使用。
     
  • [深度学习]动手实践深度学习笔记-6
    优质
    本篇笔记是关于深度学习系列教程的第六部分，内容主要围绕着模型优化、正则化技术以及卷积神经网络的实际应用进行详细探讨和代码实现。 任务三——循环神经网络进阶6.1 长短期记忆（LSTM） 6.1.1 理论知识理解：理解LSTM网络 6.1.2 LSTM的从零开始实现 以下为代码： 导入相应的包 ```python import numpy as np import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F import sys sys.path.append(..) import d2lzh_pytorch as d2l device = torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) ```
     
  • 动手学深度学习课程演示文稿(PPT)
    优质
    动手学深度学习课程演示文稿(PPT) 是一份全面讲解深度学习原理与实践的教学资料，包含理论介绍、案例分析及编程练习，旨在帮助学习者通过实际操作掌握深度学习技术。 动手学深度学习课程PPT提供了详细的教学内容和示例代码，帮助学生更好地理解和实践深度学习的相关概念和技术。
     
  • 动手学深度学习（PyTorch）源码详解
    优质
    《动手学深度学习（PyTorch）源码详解》一书深入剖析了PyTorch框架的核心代码，帮助读者理解深度学习模型实现原理。 最新的深度学习代码可以从GitHub下载，但速度较慢。我已经完成了下载，并可以提供给需要的同学使用。如果对相关内容感兴趣，可以在我的文章中了解更多详情。
     
  • MATLAB深度学习入门指南_never42k_深度学习_MATLAB深度学习_MATLAB深度学习_深度学习matlab
    优质
    《MATLAB深度学习入门指南》由never42k编写，旨在帮助初学者快速掌握使用MATLAB进行深度学习的基础知识和实践技巧。适合希望利用MATLAB开展深度学习研究与应用的读者阅读。 《MATLAB深度学习简介》是一份详尽的教程，旨在帮助用户掌握使用MATLAB进行深度学习实践与理论研究的方法。作为一款强大的数学计算软件，近年来MATLAB在深度学习领域得到了广泛应用，并提供了丰富的工具箱及直观界面，使研究人员和工程师能够快速构建、训练并优化深度学习模型。 深度学习是人工智能的一个分支，其核心在于创建多层非线性处理单元的大型神经网络模型，通过模仿人脑的学习方式对复杂数据进行建模与预测。在MATLAB中开展深度学习主要涉及以下几个方面： 1. **神经网络构建**：提供一个完整的流程来定义各种类型的神经网络结构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、全连接网络FCN等），配置超参数，选择损失函数和优化器。 2. **数据预处理**：在深度学习中，有效的数据预处理至关重要。这包括归一化、标准化以及数据增强等多种步骤。MATLAB提供了便于使用的函数来执行这些任务，确保模型能够更好地识别并利用数据特征。 3. **模型训练**：支持多种训练策略如批量梯度下降和随机梯度下降等，并允许用户灵活调整学习率、批大小等参数以监控损失函数及准确率的变化情况。 4. **可视化工具**：提供模型可视化的功能，帮助理解网络结构。同时还能展示权重分布与激活图，便于调试优化过程中的问题。 5. **迁移学习和微调**：对于小规模数据集而言，MATLAB支持利用预训练的深度学习模型进行迁移学习，并仅需对最后几层进行调整以适应新的任务需求。 6. **部署与推理**：完成训练后，MATLAB能够将模型应用到嵌入式设备或云平台中实现实时预测功能。 7. **与其他技术结合使用**：通过无缝集成其他如信号处理、图像处理等工具箱的功能，使得深度学习可以解决更为复杂的实际问题。 8. **实例与案例研究**：教程通常包含多个具体的应用场景（例如图像分类、目标检测和自然语言处理），并通过逐步指导帮助用户完成这些项目以加深理解。 通过《MATLAB深度学习简介》这份教程的学习，读者将能够系统地掌握如何在MATLAB环境中设计训练并评估深度学习模型的方法与技术。无论您是初学者还是有经验的开发者都能够从中受益，并提高自己在该领域的专业技能水平。
     
  • 李沐-动手学深度学习笔记摘要
    优质
    《动手学深度学习》是李沐等人编著的一本深入浅出介绍深度学习理论与实践的书籍。本文档包含了对书中核心概念和代码示例的学习总结和心得，旨在帮助读者更好地理解和掌握深度学习知识。 李沐老师的B站课程笔记。