热身：一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法 热身：一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法 在讨论反向传播算法之前，我们先介绍一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法来热热身。实际上在上一章的末尾我们经见过这个方法了，但是那时我说得很快，因此有必要详细回顾一下。另外在熟悉的上下文背景中，也能让你对反向传播会用到的符号记法感到习惯一些。 我们先介...

PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门教程 PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门教程 译者：@小王子 校对者：@李子文 Author : Soumith Chintala 本教程的目标: 更高层次地理解 PyTorch 的 Tensor (张量) 库以及神经网络. 学会训练一个小的神经网络用来对图像进行分类 ...

综述 面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程 面向机器学习专家的 MNIST 高级教程 TensorFlow 使用指南 卷积神经网络 单词的向量表示 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, 简称 RNN) 序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence Model) Mandelbrot 集合 偏微...

6.5. 循环神经网络的简洁实现 6.5.1. 定义模型 6.5.2. 训练模型 6.5.3. 小结 6.5.4. 练习 6.5. 循环神经网络的简洁实现 本节将使用Gluon来更简洁地实现基于循环神经网络的语言模型。首先，我们读取周杰伦专辑歌词数据集。 In [ 1 ]: import d2lzh as d2l...

10.7 文本情感分类：使用循环神经网络 10.7.1 文本情感分类数据 10.7.1.1 读取数据 10.7.1.2 预处理数据 10.7.1.3 创建数据迭代器 10.7.2 使用循环神经网络的模型 10.7.2.1 加载预训练的词向量 10.7.2.2 训练并评价模型 小结 参考文献 10.7 文本情感分类：使用循环神经网络 ...

Deeplearning Algorithms tutorial 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine) 应用示例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人...

九、启动并运行 TensorFlow 九、启动并运行 TensorFlow TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 TensorFlow 使用该图并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。 最重要的是，Te...

模型设计介绍 为何如此设计网络呢？ 模型设计介绍 神经网络模型设计是电影推荐任务中重要的一环。它的作用是提取图像、文本或者语音的特征，利用这些特征完成分类、检测、文本分析等任务。在电影推荐任务中，我们将设计一个神经网络模型，提取用户数据、电影数据的特征向量，然后计算这些向量的相似度，利用相似度的大小去完成推荐。 根据第一章中对建模思路的分析，神经...

练习 使用原始的人工神经元（如图 10-3 中的一个）来计算神经网络，计算A ⊕ B （⊕ 表示 XOR 运算）。提示：A ⊕ B = (A ∧ ¬ B) ∨ (¬ A ∧ B) 。 为什么通常使用逻辑斯蒂回归分类器而不是经典感知器（即使用感知器训练算法训练单层的线性阈值单元）？你如何调整感知器使之等同于逻辑回归分类器？ 为什么激活函数是训练第...