为什么选择研究深度学习 最大的动机是收到陈天奇 MCL LLM这个项目的启发,想要给自己多年以来在移动端的知识积累寻找一个出口。我认为端侧智能是未来的一个发展方向,所以从深度学习理论开始研究起,希望在...【查看原文】
所谓深度学习,是建立在神经网络的基础上,通过大量叠加层,构建出具有深度的网络。而大模型在某种意义上也是类似的思路,通过组建出具有大量参数、深度的模型,提高模型的表达能力。 一个典型的CNN网络——VG
深度学习
疏影横斜清浅 2024-06-10
深度学习入门2 :自制框架 斋藤康毅 pdf电子版原作名: ゼロから作るDeep Learning ——フレームワーク編链接:https://pan.baidu.com/s/11tGUQdnllPkKg4Gf7fNlzA?pwd=p7y7提取码:p7y7--来自百度网盘超级会员V1的分享 深度学习可以被认为是可微分框架中的优化问题。常见的优化问题包括模型、损失函数和优化算法三个部分。本书在ch1中构造出可微分框架,用最短的时间实现了自动微分。接着在ch3中讨论了优化算法(特别是借助高阶导数的算法),在ch
深度学习百度
b8466072 2023-09-08
许多机器学习问题采用了以大量参数作为输入,以损失函数作为最终输出的形式。损失函数的输出(在许多情况下)是一个标量值,它是“重要人物”。这意味着我们需要找到损失函数对每个参数的导数。在这种情况下,如果沿着从输出到输入的方向传播导数,只要传播一次,就能求出对所有参数的导数。因为该方法的计算效率较高,所以我们采用反向传播导数的方式。深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制,旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱,帮助正确理解技术,体会它们的有趣之处。从零开始创建一个深度学习框架——DeZero。DeZero 是原创
深度学习机器学习编程
joymhap 2024-02-04
许多机器学习问题采用了以大量参数作为输入,以损失函数作为最终输出的形式。损失函数的输出(在许多情况下)是一个标量值,它是“重要人物”。这意味着我们需要找到损失函数对每个参数的导数。在这种情况下,如果沿着从输出到输入的方向传播导数,只要传播一次,就能求出对所有参数的导数。因为该方法的计算效率较高,所以我们采用反向传播导数的方式。 [图片] 《深度学习入门2自制框架》中文PDF+源代码+斋藤康毅 《深度学习入门2自制框架》中文PDF,504页,有书签,文字可复制;配套源代码,斋藤康毅著 下载: https:/
yundonger 2024-10-08
链接:https://pan.baidu.com/s/1UtoEsfQDHJqcL7zpdvFP-Q 提取码:oq5x我的阅读笔记:深度学习基础: 介绍深度学习的基本概念、原理和发展历史。Python编程: 提供使用Python进行深度学习实现的基础知识,包括必要的编程技能和工具。神经网络: 解释神经网络的基本结构和工作原理,以及如何构建和训练简单的神经网络。深度学习框架: 探讨流行的深度学习框架,如TensorFlow和PyTorch,并演示如何使用这些框架构建和训练深度学习模型。计算机视觉和自然语言处
深度学习百度编程
百齐鸣 2024-01-16
在当今数字化教育与培训蓬勃发展的时代,保持题库和试卷库的时效性、准确性与丰富度,对于建工类考试培训产品的竞争力至关重要。本文分享的方法,希望可以帮到大家。
luffy 2024-12-30
钛媒体APP 2024-12-30
IT之家 2024-12-30
做数据分析时,如果提前知道一些常见的误区,能提高我们不少工作效率。本文分享的因果陷阱这种概念,能帮大家避免此类误区。
佑佑和博博~ 2024-12-30
在职场中,数字指标常常被误认为等同于工作成果,但这种认知可能会误导我们远离真正的目标。本文深入探讨了数字指标在工作中的角色和局限性,揭示了为何数字指标并不总是等同于结果,并提供了如何正确理解和运用数字指标以实现工作目标的见解。
鹏鹏的工作日记 2024-12-30
从增长放缓到行业兼并,从配送提速到平台增多,再到AI赋能和增强互动,每一个趋势都预示着即时零售未来的发展方向。本文将为你揭晓2025年即时零售行业的十大发展趋势,供大家参考。
即时刘说 2024-12-30
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