专题：读《D2L》有感
共5篇相关文章
机器学习中的拟合问题，有哪些经典解决方案呢？
本文以作者阅读《Dive into Deep Learning》为线索，融合串联了自身理解感悟、原始论文、优秀文章等。如有无意侵权，请联系本人删除。 让我们用偏差 - 方差分解公式引入这个话题 [mathbf{E}(f;D)=bias^...
机器学习入门，如何应对分布偏移的问题？
本文以作者阅读《Dive into Deep Learning》为线索，融合串联了自身理解感悟、原始论文、优秀文章等。如有无意侵权，请联系本人删除。 作者也只算是初学者，分享自己的理解心得，如有错误、误导，烦您指正！感激不尽！ 分布偏移 引...
深度学习计算，有哪些技巧和工具？
本文以作者阅读《Dive into Deep Learning》为线索，融合串联了自身理解感悟、原始论文、优秀文章等。如有无意侵权，请联系本人删除。 深度学习计算 看看基础概念：层与块 显然，一个线性模型只会有一个输出： [Input ...
如何入门深度学习，从卷积神经网络开始？
本文以作者阅读《Dive into Deep Learning》为线索，融合串联了自身理解感悟、原始论文、优秀文章等。如有无意侵权，请联系本人删除。 卷积神经网络，由图像处理而生，但在NLP等方面仍有较大作用。 图像分辨率大时，对模型参数数...
**菜鸟学深度学习日记****第1天：初识深度学习**今天是我开始学习深度学习的第一天，感觉既兴奋又有些迷茫。在了解了深度学习的基本概念后，我意识到它其实是一种模拟人脑神经网络进行数据处理的算法。虽然听起来很复杂，但我相信只要一步步来，一定能掌握。**第2
本文以作者阅读《Dive into Deep Learning》为线索，融合串联了自身理解感悟、原始论文、优秀文章等。如有无意侵权，请联系本人删除。 填充 & 步幅 & 下采样 由上一节，可以...