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《動手學(xué)》：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)階_課后作業(yè)
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AlexNet） LeNet: 在大的真實數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)并不盡如?意作谭。 1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算復(fù)雜厘线。 2.還沒有?量深?研究參數(shù)初始...
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《動手學(xué)》：LeNet_課后作業(yè)
LeNet 主要內(nèi)容包括： lenet 模型介紹 lenet 網(wǎng)絡(luò)搭建 運用lenet進(jìn)行圖像識別-fashion-mnist數(shù)據(jù)集 具體內(nèi)容(...
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《動手學(xué)》：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)_課后作業(yè)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 本節(jié)我們介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念，主要是卷積層和池化層商蕴，并解釋填充叠萍、步幅、輸入通道和輸出通道的含義绪商。 具體內(nèi)容(附代碼)鏈接...
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《動手學(xué)》：梯度消失苛谷、梯度爆炸_課后作業(yè)
梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房價預(yù)測 主要內(nèi)容包括： 1.梯度消失和梯度爆炸 2.考慮到環(huán)境因素的其他問題 3.Kaggle房價預(yù)測 具體...
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《動手學(xué)》：Transformer_課后作業(yè)Transformer 在之前的章節(jié)中格郁，我們已經(jīng)介紹了主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）腹殿。讓我們進(jìn)行一些回顧...
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《動手學(xué)》：注意力機制與Seq2seq模型_課后作業(yè)注意力機制 在“編碼器—解碼器（seq2seq）”?節(jié)?，解碼器在各個時間步依賴相同的背景變量（context vector）來獲取輸?序列信息...
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《動手學(xué)》：機器翻譯及相關(guān)技術(shù)_課后作業(yè)
機器翻譯（MT）：將一段文本從一種語言自動翻譯為另一種語言例书，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決這個問題通常稱為神經(jīng)機器翻譯（NMT）锣尉。 具體內(nèi)容(附代碼)鏈接：ht...
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《動手學(xué)》：過擬合、欠擬合及其解決方案_課后作業(yè)
過擬合决采、欠擬合及其解決方案 主要內(nèi)容包括： 1.過擬合自沧、欠擬合的概念 2.權(quán)重衰減 3.丟棄法 具體內(nèi)容(附代碼)鏈接：https://www....
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《動手學(xué)》：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)階_課后作業(yè)GRU 具體內(nèi)容(附代碼)鏈接：https://www.kesci.com/org/boyuai/project/5e4291f05f28160...