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Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation

 Generiert am 22 Dezember 2025 11:50 AM

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Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation

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Überschriften

H1 H2 H3 H4 H5 H6
1 9 19 1 0 0
  • [H1] Dive into Deep Learning¶
  • [H2] Dive into Deep Learning
  • [H2] Authors
  • [H2] Vol.2 Chapter Authors
  • [H2] Framework Adaptation Authors
  • [H2] Each section is an executable Jupyter notebook
  • [H2] Mathematics + Figures + Code
  • [H2] Active community support
  • [H2] D2L as a textbook or a reference book
  • [H2] Table of contents
  • [H3] Aston Zhang
  • [H3] Zack C. Lipton
  • [H3] Mu Li
  • [H3] Alex J. Smola
  • [H3] Pratik Chaudhari
  • [H3] Rasool Fakoor
  • [H3] Kavosh Asadi
  • [H3] Andrew Gordon Wilson
  • [H3] Aaron Klein
  • [H3] Matthias Seeger
  • [H3] Cedric Archambeau
  • [H3] Shuai Zhang
  • [H3] Yi Tay
  • [H3] Brent Werness
  • [H3] Rachel Hu
  • [H3] Anirudh Dagar
  • [H3] Yuan Tang
  • [H3] We thank all the community contributorsfor making this open source book better for everyone.
  • [H3] BibTeX entry for citing the book
  • [H4] Contribute to the book

Bilder

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In-page links

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Anker Typ Natürlich
Preface intern natürliche Links
Installation intern natürliche Links
Notation intern natürliche Links
1. Introduction intern natürliche Links
2. Preliminaries intern natürliche Links
2.1. Data Manipulation intern natürliche Links
2.2. Data Preprocessing intern natürliche Links
2.3. Linear Algebra intern natürliche Links
2.4. Calculus intern natürliche Links
2.5. Automatic Differentiation intern natürliche Links
2.6. Probability and Statistics intern natürliche Links
2.7. Documentation intern natürliche Links
3. Linear Neural Networks for Regression intern natürliche Links
3.1. Linear Regression intern natürliche Links
3.2. Object-Oriented Design for Implementation intern natürliche Links
3.3. Synthetic Regression Data intern natürliche Links
3.4. Linear Regression Implementation from Scratch intern natürliche Links
3.5. Concise Implementation of Linear Regression intern natürliche Links
3.6. Generalization intern natürliche Links
3.7. Weight Decay intern natürliche Links
4. Linear Neural Networks for Classification intern natürliche Links
4.1. Softmax Regression intern natürliche Links
4.2. The Image Classification Dataset intern natürliche Links
4.3. The Base Classification Model intern natürliche Links
4.4. Softmax Regression Implementation from Scratch intern natürliche Links
4.5. Concise Implementation of Softmax Regression intern natürliche Links
4.6. Generalization in Classification intern natürliche Links
4.7. Environment and Distribution Shift intern natürliche Links
5. Multilayer Perceptrons intern natürliche Links
5.1. Multilayer Perceptrons intern natürliche Links
5.2. Implementation of Multilayer Perceptrons intern natürliche Links
5.3. Forward Propagation, Backward Propagation, and Computational Graphs intern natürliche Links
5.4. Numerical Stability and Initialization intern natürliche Links
5.5. Generalization in Deep Learning intern natürliche Links
5.6. Dropout intern natürliche Links
5.7. Predicting House Prices on Kaggle intern natürliche Links
6. Builders’ Guide intern natürliche Links
6.1. Layers and Modules intern natürliche Links
6.2. Parameter Management intern natürliche Links
6.3. Parameter Initialization intern natürliche Links
6.4. Lazy Initialization intern natürliche Links
6.5. Custom Layers intern natürliche Links
6.6. File I/O intern natürliche Links
6.7. GPUs intern natürliche Links
7. Convolutional Neural Networks intern natürliche Links
7.1. From Fully Connected Layers to Convolutions intern natürliche Links
7.2. Convolutions for Images intern natürliche Links
7.3. Padding and Stride intern natürliche Links
7.4. Multiple Input and Multiple Output Channels intern natürliche Links
7.5. Pooling intern natürliche Links
7.6. Convolutional Neural Networks (LeNet) intern natürliche Links
8. Modern Convolutional Neural Networks intern natürliche Links
8.1. Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet) intern natürliche Links
8.2. Networks Using Blocks (VGG) intern natürliche Links
8.3. Network in Network (NiN) intern natürliche Links
8.4. Multi-Branch Networks (GoogLeNet) intern natürliche Links
8.5. Batch Normalization intern natürliche Links
8.6. Residual Networks (ResNet) and ResNeXt intern natürliche Links
8.7. Densely Connected Networks (DenseNet) intern natürliche Links
8.8. Designing Convolution Network Architectures intern natürliche Links
9. Recurrent Neural Networks intern natürliche Links
9.1. Working with Sequences intern natürliche Links
9.2. Converting Raw Text into Sequence Data intern natürliche Links
9.3. Language Models intern natürliche Links
9.4. Recurrent Neural Networks intern natürliche Links
9.5. Recurrent Neural Network Implementation from Scratch intern natürliche Links
9.6. Concise Implementation of Recurrent Neural Networks intern natürliche Links
9.7. Backpropagation Through Time intern natürliche Links
10. Modern Recurrent Neural Networks intern natürliche Links
10.1. Long Short-Term Memory (LSTM) intern natürliche Links
10.2. Gated Recurrent Units (GRU) intern natürliche Links
10.3. Deep Recurrent Neural Networks intern natürliche Links
10.4. Bidirectional Recurrent Neural Networks intern natürliche Links
10.5. Machine Translation and the Dataset intern natürliche Links
10.6. The Encoder–Decoder Architecture intern natürliche Links
10.7. Sequence-to-Sequence Learning for Machine Translation intern natürliche Links
10.8. Beam Search intern natürliche Links
11. Attention Mechanisms and Transformers intern natürliche Links
11.1. Queries, Keys, and Values intern natürliche Links
11.2. Attention Pooling by Similarity intern natürliche Links
11.3. Attention Scoring Functions intern natürliche Links
11.4. The Bahdanau Attention Mechanism intern natürliche Links
11.5. Multi-Head Attention intern natürliche Links
11.6. Self-Attention and Positional Encoding intern natürliche Links
11.7. The Transformer Architecture intern natürliche Links
11.8. Transformers for Vision intern natürliche Links
11.9. Large-Scale Pretraining with Transformers intern natürliche Links
12. Optimization Algorithms intern natürliche Links
12.1. Optimization and Deep Learning intern natürliche Links
12.2. Convexity intern natürliche Links
12.3. Gradient Descent intern natürliche Links
12.4. Stochastic Gradient Descent intern natürliche Links
12.5. Minibatch Stochastic Gradient Descent intern natürliche Links
12.6. Momentum intern natürliche Links
12.7. Adagrad intern natürliche Links
12.8. RMSProp intern natürliche Links
12.9. Adadelta intern natürliche Links
12.10. Adam intern natürliche Links
12.11. Learning Rate Scheduling intern natürliche Links
13. Computational Performance intern natürliche Links
13.1. Compilers and Interpreters intern natürliche Links
13.2. Asynchronous Computation intern natürliche Links
13.3. Automatic Parallelism intern natürliche Links
13.4. Hardware intern natürliche Links
13.5. Training on Multiple GPUs intern natürliche Links
13.6. Concise Implementation for Multiple GPUs intern natürliche Links
13.7. Parameter Servers intern natürliche Links
14. Computer Vision intern natürliche Links
14.1. Image Augmentation intern natürliche Links
14.2. Fine-Tuning intern natürliche Links
14.3. Object Detection and Bounding Boxes intern natürliche Links
14.4. Anchor Boxes intern natürliche Links
14.5. Multiscale Object Detection intern natürliche Links
14.6. The Object Detection Dataset intern natürliche Links
14.7. Single Shot Multibox Detection intern natürliche Links
14.8. Region-based CNNs (R-CNNs) intern natürliche Links
14.9. Semantic Segmentation and the Dataset intern natürliche Links
14.10. Transposed Convolution intern natürliche Links
14.11. Fully Convolutional Networks intern natürliche Links
14.12. Neural Style Transfer intern natürliche Links
14.13. Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle intern natürliche Links
14.14. Dog Breed Identification (ImageNet Dogs) on Kaggle intern natürliche Links
15. Natural Language Processing: Pretraining intern natürliche Links
15.1. Word Embedding (word2vec) intern natürliche Links
15.2. Approximate Training intern natürliche Links
15.3. The Dataset for Pretraining Word Embeddings intern natürliche Links
15.4. Pretraining word2vec intern natürliche Links
15.5. Word Embedding with Global Vectors (GloVe) intern natürliche Links
15.6. Subword Embedding intern natürliche Links
15.7. Word Similarity and Analogy intern natürliche Links
15.8. Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) intern natürliche Links
15.9. The Dataset for Pretraining BERT intern natürliche Links
15.10. Pretraining BERT intern natürliche Links
16. Natural Language Processing: Applications intern natürliche Links
16.1. Sentiment Analysis and the Dataset intern natürliche Links
16.2. Sentiment Analysis: Using Recurrent Neural Networks intern natürliche Links
16.3. Sentiment Analysis: Using Convolutional Neural Networks intern natürliche Links
16.4. Natural Language Inference and the Dataset intern natürliche Links
16.5. Natural Language Inference: Using Attention intern natürliche Links
16.6. Fine-Tuning BERT for Sequence-Level and Token-Level Applications intern natürliche Links
16.7. Natural Language Inference: Fine-Tuning BERT intern natürliche Links
17. Reinforcement Learning intern natürliche Links
17.1. Markov Decision Process (MDP) intern natürliche Links
17.2. Value Iteration intern natürliche Links
17.3. Q-Learning intern natürliche Links
18. Gaussian Processes intern natürliche Links
18.1. Introduction to Gaussian Processes intern natürliche Links
18.2. Gaussian Process Priors intern natürliche Links
18.3. Gaussian Process Inference intern natürliche Links
19. Hyperparameter Optimization intern natürliche Links
19.1. What Is Hyperparameter Optimization? intern natürliche Links
19.2. Hyperparameter Optimization API intern natürliche Links
19.3. Asynchronous Random Search intern natürliche Links
19.4. Multi-Fidelity Hyperparameter Optimization intern natürliche Links
19.5. Asynchronous Successive Halving intern natürliche Links
20. Generative Adversarial Networks intern natürliche Links
20.1. Generative Adversarial Networks intern natürliche Links
20.2. Deep Convolutional Generative Adversarial Networks intern natürliche Links
21. Recommender Systems intern natürliche Links
21.1. Overview of Recommender Systems intern natürliche Links
21.2. The MovieLens Dataset intern natürliche Links
21.3. Matrix Factorization intern natürliche Links
21.4. AutoRec: Rating Prediction with Autoencoders intern natürliche Links
21.5. Personalized Ranking for Recommender Systems intern natürliche Links
21.6. Neural Collaborative Filtering for Personalized Ranking intern natürliche Links
21.7. Sequence-Aware Recommender Systems intern natürliche Links
21.8. Feature-Rich Recommender Systems intern natürliche Links
21.9. Factorization Machines intern natürliche Links
21.10. Deep Factorization Machines intern natürliche Links
22. Appendix: Mathematics for Deep Learning intern natürliche Links
22.1. Geometry and Linear Algebraic Operations intern natürliche Links
22.2. Eigendecompositions intern natürliche Links
22.3. Single Variable Calculus intern natürliche Links
22.4. Multivariable Calculus intern natürliche Links
22.5. Integral Calculus intern natürliche Links
22.6. Random Variables intern natürliche Links
22.7. Maximum Likelihood intern natürliche Links
22.8. Distributions intern natürliche Links
22.9. Naive Bayes intern natürliche Links
22.10. Statistics intern natürliche Links
22.11. Information Theory intern natürliche Links
23. Appendix: Tools for Deep Learning intern natürliche Links
23.1. Using Jupyter Notebooks intern natürliche Links
23.2. Using Amazon SageMaker intern natürliche Links
23.3. Using AWS EC2 Instances intern natürliche Links
23.4. Using Google Colab intern natürliche Links
23.5. Selecting Servers and GPUs intern natürliche Links
23.6. Contributing to This Book intern natürliche Links
23.7. Utility Functions and Classes intern natürliche Links
References intern natürliche Links
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Yi Tay extern natürliche Links
Brent Werness extern natürliche Links
Rachel Hu extern natürliche Links
Anirudh Dagar extern natürliche Links
Yuan Tang extern natürliche Links
community contributors extern natürliche Links
Contribute to the book extern natürliche Links
community extern natürliche Links
1.1. A Motivating Example intern natürliche Links
1.2. Key Components intern natürliche Links
1.3. Kinds of Machine Learning Problems intern natürliche Links
1.4. Roots intern natürliche Links
1.5. The Road to Deep Learning intern natürliche Links
1.6. Success Stories intern natürliche Links
1.7. The Essence of Deep Learning intern natürliche Links
1.8. Summary intern natürliche Links
1.9. Exercises intern natürliche Links

SEO Suchbegriffe

Suchbegriffswolke

Keywords Consistency

Suchbegriff Inhalt Seitentitel Suchbegriffe Seitenbeschreibung Überschriften

Benutzerfreundlichkeit

URL

Domain : gluon.ai

Länge : 8

Favoriten Icon

Gut. Die Webseite hat ein Favicon.

Druckeigenschaften

Es konnten keine druckfreundlichen CSS-Angaben gefunden werden.

Sprache

Gut, denn Sie haben in den META-Elementen eine Sprache deklariert: en.

Dublin Core

Diese Webseite nutzt nicht die Vorteile der Dublin Core Elemente.

Dokument

Doctype

HTML 5

Verschlüsselung

Perfekt, denn Ihre Webseite deklariert einen Zeichensatz: UTF-8.

W3C Validität

Fehler : 0

Warnungen : 0

E-Mail Datenschutz

Sehr gut, denn es wurde keine E-Mail Adresse im Klartext auf Ihrer Webseite gefunden.

Veraltetes HTML

Veraltete Tags Vorkommen
<center> 1
<tt> 1

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Tipps zur Webseitengeschwindigkeit

Sehr gut, denn Ihre Webseite benutzt keine verschachtelten Tabellen.
Perfekt. Es wurden keine CSS-Angaben in HTML-Elementen entdeckt!
Nicht so gut, denn Ihre Webseite enthält sehr viele CSS-Dateien (mehr als 4).
Nicht so gut, denn Ihre Webseite enthält viele Javascript-Dateien (mehr als 6).
Ihre Webseite nutzt die Vorteile von gzip nicht.

Mobile

Mobile Optimierung

Apple Icon
META Viewport Tag
Flash Inhalt

Optimierung

XML-Sitemap

Perfekt! Ihre Seite hat eine XML-Sitemap.

https://d2l.ai/index.html

Robots.txt

https://gluon.ai/robots.txt

Sehr gut! Ihre Webseite enthält eine robots.txt-Datei.

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