
动手学深度学习
整理李沐大神的精华
想要好好撸AI
这个作者很懒,什么都没留下…
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动手学深度学习(二)数据操作+数据预处理
torch.cat((X, Y), dim=0), torch.cat((X, Y), dim=1) # 在第几维拼接。y = torch.tensor([[1.0, 2, 3], [1, 2, 3]]) # 创建数组。a = torch.arange(3).reshape((3, 1)) # 将1复制成2。b = torch.arange(2).reshape((1, 2)) # 将1复制成3。torch.ones((2, 3, 4)) # 使矩阵内元素全1。1维:向量,[1,2,3],一个特征向量。原创 2023-03-16 16:40:54 · 121 阅读 · 0 评论 -
动手学深度学习
在线课程: 课程安排 - 动手学深度学习课程 教材: 《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation 领域大神们的精华!原创 2021-12-16 14:29:12 · 780 阅读 · 0 评论 -
动手学深度学习(一)机器学习介绍
介绍 自然语言处理:语言翻译,符号学+概率模型+机器学习 计算机视觉:概率模型+机器学习 深度学习:机器学习 图片分类:imagenet数据集中约100万张图片 物体检测 样式迁移 人脸合成 文字生成图片 文字生成:文章,代码 无人驾驶:物体检测,路线识别 案例(广告点击): 根据用户输入提供广告 问题分为三个阶段: 触发:根据输入关键字找到相关广告 点击率预估(机器学习):看到广告之后预测点击的概率 排序:点击率*竞价 机器学习模型:预测点击率:看到广告--特征提取-原创 2021-12-16 15:14:26 · 616 阅读 · 0 评论