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原创零基础-动手学深度学习-5 深度学习计算

每个块必须提供的基本功能：将输入数据作为其前向传播函数的参数。通过前向传播函数来生成输出。请注意，输出的形状可能与输入的形状不同。例如，我们上面模型中的第一个全连接的层接收一个20维的输入，但是返回一个维度为256的输出。计算其输出关于输入的梯度，可通过其反向传播函数进行访问。通常这是自动发生的。存储和访问前向传播计算所需的参数。根据需要初始化模型参数。#从0开始编写一个多层感知机的块，注意，下面的MLP类继承了表示块的类。

2025-07-21 17:36:08 129

原创零基础-动手学深度学习-4.9. 环境和分布偏移

通过将基于模型的决策引入环境，我们可能会破坏模型(因为模型决策在于穿皮鞋的人更不会欠款，导致了所有人开始穿皮鞋，这也让我们的决策失去了原本的意义)

2025-07-21 15:29:42 517

原创零基础-动手学深度学习-4.8. 数值稳定性和模型初始化

数值稳定性和模型初始化

2024-10-11 22:35:28 151

原创零基础-动手学深度学习-4.7. 前向传播、反向传播和计算图

前反向传播

2024-10-11 22:34:07 308

原创零基础-动手学深度学习-4.6暂退法（Dropout）

关于drop out正则化的原理和实现

2024-10-10 20:27:56 549

原创零基础-动手学深度学习-4.5权重衰减

关于一点点正则化的小知识

2024-10-10 16:30:23 1200

原创零基础-动手学深度学习-4.4模型选择、欠拟合和过拟合

关于模型选择和泛化问题

2024-10-09 15:40:37 1019

原创零基础-动手学深度学习-4.3多层感知机的简洁实现

又水一篇

2024-10-09 09:56:03 122

原创零基础-动手学深度学习-4.2多层感知机的从零开始实现

又水了一篇····

2024-10-08 20:59:09 232

原创零基础-动手深度学习-4.1多层感知机

非常浅薄的多层感知机理解

2024-10-08 16:53:11 473

原创零基础-动手学深度学习-3.7softmax回归的简洁实现

softmax回归的简单实现

2024-10-07 17:37:49 196

原创零基础-动手学深度学习-3.6softmax回归的从零开始实现

softmax回归的复复复复杂操作

2024-10-07 17:18:18 2585

原创零基础-动手学深度学习-3.5图像分类数据集

二、定义load_data_fashion_mnist函数。

2024-10-06 16:56:51 299

原创零基础-动手学深度学习-3.4softmax回归

一点关于softmax的浅薄学习

2024-10-06 15:23:18 569 1

原创零基础-动手学深度学习-3.2-3线性回归的代码实现

线性回归代码实现，从复杂到简单

2024-10-06 10:28:55 636 1

原创零基础-动手学深度学习-3.1线性回归

线性回归和深度学习的爱恨纠葛

2024-10-06 10:07:57 389 2

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