动手学深度学习-李沐（3）

最新推荐文章于 2026-01-02 13:22:39 发布
原创 最新推荐文章于 2026-01-02 13:22:39 发布 · 164 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #机器学习 #人工智能

本文深入解析标量函数的导数概念，讨论不可导情况如绝对值函数，并拓展到向量导数，区分向量与标量运算的维度变化。重点讲解不同维度间求导的技巧和常见问题解决策略。

1、标量的导数

2、对于不可导的情况，例如：y=|x|

3、将导数拓展到向量

标量求导是标量

向量求导是向量

4、补：上面是向量下面是标量，维度不变

             上面是标量下面是向量，维度变化

            （标量是一个值，向量是一串值）

5、标量、向量求导问题

Everyyang
关注
动手学深度学习——求导
golfxiao的专栏
04-26 1474
正向传播(又称前向传播)，从输入层开始，每一层计算的输出结果作为下一层的输入，继续向前传播，最终得到整个神经网络的输出结果（图中从a->b->z)。原因：梯度是通过链式法则逐层传播得到的，为了计算某一层的梯度，需要先计算该层之前的所有层的输出结果，也就是需要重复进行前向传播过程。在前向传播过程中，每一层的神经元接收上一层的输出，并根据权重和偏置进行加权求和，并经过激活函数进行非线性变换，得到该层的输出结果。
【数学工具】向量导数和矩阵导数
liuzhicheng1845的博客
10-27 183
向量导数 矩阵导数
李沐 动手学深度学习--深度学习计算
深度学习 初学者
07-02 414
【代码】李沐 动手学深度学习--深度学习计算。
安装-动手学深度学习-李沐
zglzgll的博客
01-03 242
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch 安装cpu版本pytorch。conda env remove --name your_env_name 卸载虚拟环境，包括其中的所有包和依赖。conda create --name d2l python=3.9 -y 创建虚拟环境，指定python版本。jupyter notebook 在虚拟环境启动jupyter。conda --version 查看conda版本。
李沐动手学深度学习-优化和深度学习
weixin_63339973的博客
04-22 3821
对于深度学习问题，我们通常会先定义损失函数。一旦有了损失函数，就可以使用优化算法来尝试最小化损失。在优化中，损失函数通常被称为优化问题的目标函数。按照传统惯例，大多数优化算法都关注的是最小化。
动手学深度学习-李沐（8）
Everyyang的博客
12-09 483
一、dropout丢弃法 1、动机 一个好的模型需要对输入数据的扰动鲁棒 丢弃法：在层之间加入噪音——正则 2、方法 给定一个概率，一定概率变成0，一定概率使得元素变大 期望不发生变化 3、使用 4、总结 丢弃法将一些输出项随机置0来控制模型复杂度 常作用在多层感知机的隐藏层输出上 丢弃概率来控制模型复杂度的超参数 ...
动手学深度学习-（李沐）PyTorch版本
热门推荐
weixin_64338372的博客
04-04 1万+
《动手学深度学习》PyTorch版本和TendorFlow版本（内有所有代码和PDF版下载地址）
动手学深度学习2.0-李沐Pytorch版
qq_43361801的博客
07-24 549
教材的pdf我已经上传到资源啦！动手学深度学习在线课程。
动手学深度学习-笔记-跟李沐学AI
CSPhD-winston的博客
12-02 1754
CSV全称：Comma-Separated Values。·# 62 序列到序列学习（seq2seq）
李沐-动手学深度学习-LeNet
深度学习 初学者
07-16 435
LeNet在Fashion-MNIST数据集上的表现,all代码。1.LeNet的实现。
《动手学深度学习2.0-李沐Pytorch版》
07-24
内容概要：《动手学深度学习2.0-李沐Pytorch版》是一本结合理论与实践的深度学习教材，旨在帮助读者掌握深度学习的核心概念和实践技能。全书分为三个主要部分：基础知识和预备知识、现代深度学习技术和应用、以及可...
【动手学深度学习v2】深度学习-李沐老师课程中代码详解-drop out
08-09
【动手学深度学习v2】深度学习——李沐老师课程中代码详解——drop out
【动手学深度学习v2】深度学习-李沐老师课程中代码详解-softmax
08-09
【动手学深度学习v2】深度学习——李沐老师课程中代码详解——softmax
21年更新-李沐《动手学深度学习第二版》:讲义+数据+代码等
04-15
gitignore Dockerfile INFO.md Jenkinsfile LICENSE Makefile README.md setup.py STY LE_GUIDE.md TERMINOLOGY.md build chapter _appendix chapter_computational-performa nce chapter_computer-vision ...img
【动手学深度学习v2】深度学习-李沐老师课程中代码详解-权重衰退
08-09
【动手学深度学习v2】深度学习——李沐老师课程中代码详解——权重衰退
基于深度学习的车牌识别系统
最新发布
qq_35827191的博客
01-02 726
本文提出了一种基于深度学习的车牌识别系统解决方案，采用模块化设计架构，包含车辆检测(YOLOv3-tiny)、车牌定位(RetinaNet)和字符识别(LPRNet)三大核心模块。系统通过轻量级模型实现实时处理能力，利用特征金字塔网络和Focal Loss优化小目标检测效果，并采用端到端的字符识别方案。文章详细阐述了技术选型依据、网络结构原理、代码实现细节及环境配置要求，为车牌识别系统的开发提供了完整的实践指导。该系统可广泛应用于智能交通、安防监控等场景，具有良好的实用价值。
【深度学习新浪潮】本地文档总结引擎部署全攻略（二）：增量更新、自定义模板与实战汇报生成
12-31 146
基础系统的总结格式由固定，无法满足不同汇报场景（如周汇报、月汇报、项目总结）的需求。通过自定义Prompt模板，我们可以定义灵活的输出格式，支持模板变量（如文档名称、时间范围、汇报人）。在from llama_index . core . prompts import PromptTemplate from llama_index . core . query_engine import CustomQueryEngine # 定义常用汇报模板 REPORT_TEMPLATES = {
深度学习—卷积神经网络（2）
renjt01的博客
12-30 126
深度学习—卷积神经网络（2） 2.DNN与CNN的区别 3.卷积的数学定义 4.CNN的结构组成 卷积层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
毕业项目推荐：91-基于yolov8/yolov5/yolo11的井盖破损检测识别（Python+卷积神经网络）
weixin_71667732的博客
12-29 785
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
动手学深度学习pytorch李沐
02-20
### 动手学深度学习 PyTorch 李沐 教程 资源 #### 课程主页与教材链接 对于希望深入研究由李沐编写的《动手学深度学习》PyTorch版本的学习者来说，官方提供了详细的教程和支持材料。课程主页位于[这里]...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值