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Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation

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Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation

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Titulos

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

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