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
优化资源配置
手游那点事 昨天
日系车正在加速追赶。
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停下是为了更好地出发。
茶咖观察 昨天
2025年，想跟华为吃肉的车企，起步价是100亿？
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AI工具买量榜榜首正式易主！
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这盘赌局的最好结局只有一个，就是「共赢」
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Northvolt破产，技术瓶颈、管理混乱导致失败。
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免签小国正在成为打工人的年假“解药”。
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美股上涨，科技股领涨，光学互连技术获关注。
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