gluon.ai

Sivuston tiedot gluon.ai

Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation

 Luotu Joulukuu 22 2025 11:50 AM

Vanhentuneet tiedot? PÄIVITÄ !

Pisteet 35/100

SEO Sisältö

Otsikko

Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation

Pituus : 69

Täydellistä, otsikkosi sisältää väliltä 10 ja 70 kirjainta.

Kuvaus

Pituus : 0

Erittäin huono. Emme löytäneet meta-kuvausta sivustoltasi ollenkaan. Käytä Tätä ilmaista meta-kuvaus generaattoria lisätäksesi kuvauksen.

Avainsanat

Erittäin huono. Emme löytäneen meta -sanoja sivultasi. Käytä Tätä ilmaista meta-kuvaus generaattoria lisätäksesi kuvauksen.

Open Graph (OG-tägit) tarjoavat mahdollisuuden merkitä verkkosivustojen sisältöä meta-tiedoilla.

Tämä sivu ei käytä hyödyksi Open Graph protokollaa. Tunnisteet mahdollistavat sosiaalisen indeksoijan paremman jäsentämisen. Käytä tätä ilmaista og määritelmä generaattoria luodaksesi ne.

Otsikot

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

Kuvat

Emme löytäneet 277 yhtään kuvia tältä sivustolta.

275 Alt-attribuutit on tyhjiä tai poistettu. Lisää vaihtoehtoista tekstiä niin, että hakukoneet ymmärtävät paremmin kuvatesi sisällön.

Kirjain/HTML suhde

Suhde : 0%

Tämän sivun / sivujen suhde teksti -> HTML on vähemmäinkuin 15 prosenttia, tämä tarkoittaa sitä, että luultavasti tulee tarvitsemaan lisää teksti sisältöä.

Flash

Täydellistä!, Flash-sisältöä ei ole havaittu tällä sivulla.

html-dokumentti sivun sisälle (Iframe)

Hienoa, Tällä sivulla ei ole Iframeja.

URL- Uudelleenkirjoitus

Hyvä. Sinun linkkisi näyttävät puhtailta!

Alleviivaa URL-osoitteet

Olemme havainneet merkintöjä URL-osoitteissasi. Sinun pitäisi pikemminkin käyttää väliviivoja optimoimaan SEO.

Sivun linkit

Löysimme yhteensä 233 linkit jotka sisältää 3 linkit tiedostoihin

Ankkuri Tyyppi Mehu
Preface Sisäinen Antaa mehua
Installation Sisäinen Antaa mehua
Notation Sisäinen Antaa mehua
1. Introduction Sisäinen Antaa mehua
2. Preliminaries Sisäinen Antaa mehua
2.1. Data Manipulation Sisäinen Antaa mehua
2.2. Data Preprocessing Sisäinen Antaa mehua
2.3. Linear Algebra Sisäinen Antaa mehua
2.4. Calculus Sisäinen Antaa mehua
2.5. Automatic Differentiation Sisäinen Antaa mehua
2.6. Probability and Statistics Sisäinen Antaa mehua
2.7. Documentation Sisäinen Antaa mehua
3. Linear Neural Networks for Regression Sisäinen Antaa mehua
3.1. Linear Regression Sisäinen Antaa mehua
3.2. Object-Oriented Design for Implementation Sisäinen Antaa mehua
3.3. Synthetic Regression Data Sisäinen Antaa mehua
3.4. Linear Regression Implementation from Scratch Sisäinen Antaa mehua
3.5. Concise Implementation of Linear Regression Sisäinen Antaa mehua
3.6. Generalization Sisäinen Antaa mehua
3.7. Weight Decay Sisäinen Antaa mehua
4. Linear Neural Networks for Classification Sisäinen Antaa mehua
4.1. Softmax Regression Sisäinen Antaa mehua
4.2. The Image Classification Dataset Sisäinen Antaa mehua
4.3. The Base Classification Model Sisäinen Antaa mehua
4.4. Softmax Regression Implementation from Scratch Sisäinen Antaa mehua
4.5. Concise Implementation of Softmax Regression Sisäinen Antaa mehua
4.6. Generalization in Classification Sisäinen Antaa mehua
4.7. Environment and Distribution Shift Sisäinen Antaa mehua
5. Multilayer Perceptrons Sisäinen Antaa mehua
5.1. Multilayer Perceptrons Sisäinen Antaa mehua
5.2. Implementation of Multilayer Perceptrons Sisäinen Antaa mehua
5.3. Forward Propagation, Backward Propagation, and Computational Graphs Sisäinen Antaa mehua
5.4. Numerical Stability and Initialization Sisäinen Antaa mehua
5.5. Generalization in Deep Learning Sisäinen Antaa mehua
5.6. Dropout Sisäinen Antaa mehua
5.7. Predicting House Prices on Kaggle Sisäinen Antaa mehua
6. Builders’ Guide Sisäinen Antaa mehua
6.1. Layers and Modules Sisäinen Antaa mehua
6.2. Parameter Management Sisäinen Antaa mehua
6.3. Parameter Initialization Sisäinen Antaa mehua
6.4. Lazy Initialization Sisäinen Antaa mehua
6.5. Custom Layers Sisäinen Antaa mehua
6.6. File I/O Sisäinen Antaa mehua
6.7. GPUs Sisäinen Antaa mehua
7. Convolutional Neural Networks Sisäinen Antaa mehua
7.1. From Fully Connected Layers to Convolutions Sisäinen Antaa mehua
7.2. Convolutions for Images Sisäinen Antaa mehua
7.3. Padding and Stride Sisäinen Antaa mehua
7.4. Multiple Input and Multiple Output Channels Sisäinen Antaa mehua
7.5. Pooling Sisäinen Antaa mehua
7.6. Convolutional Neural Networks (LeNet) Sisäinen Antaa mehua
8. Modern Convolutional Neural Networks Sisäinen Antaa mehua
8.1. Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet) Sisäinen Antaa mehua
8.2. Networks Using Blocks (VGG) Sisäinen Antaa mehua
8.3. Network in Network (NiN) Sisäinen Antaa mehua
8.4. Multi-Branch Networks (GoogLeNet) Sisäinen Antaa mehua
8.5. Batch Normalization Sisäinen Antaa mehua
8.6. Residual Networks (ResNet) and ResNeXt Sisäinen Antaa mehua
8.7. Densely Connected Networks (DenseNet) Sisäinen Antaa mehua
8.8. Designing Convolution Network Architectures Sisäinen Antaa mehua
9. Recurrent Neural Networks Sisäinen Antaa mehua
9.1. Working with Sequences Sisäinen Antaa mehua
9.2. Converting Raw Text into Sequence Data Sisäinen Antaa mehua
9.3. Language Models Sisäinen Antaa mehua
9.4. Recurrent Neural Networks Sisäinen Antaa mehua
9.5. Recurrent Neural Network Implementation from Scratch Sisäinen Antaa mehua
9.6. Concise Implementation of Recurrent Neural Networks Sisäinen Antaa mehua
9.7. Backpropagation Through Time Sisäinen Antaa mehua
10. Modern Recurrent Neural Networks Sisäinen Antaa mehua
10.1. Long Short-Term Memory (LSTM) Sisäinen Antaa mehua
10.2. Gated Recurrent Units (GRU) Sisäinen Antaa mehua
10.3. Deep Recurrent Neural Networks Sisäinen Antaa mehua
10.4. Bidirectional Recurrent Neural Networks Sisäinen Antaa mehua
10.5. Machine Translation and the Dataset Sisäinen Antaa mehua
10.6. The Encoder–Decoder Architecture Sisäinen Antaa mehua
10.7. Sequence-to-Sequence Learning for Machine Translation Sisäinen Antaa mehua
10.8. Beam Search Sisäinen Antaa mehua
11. Attention Mechanisms and Transformers Sisäinen Antaa mehua
11.1. Queries, Keys, and Values Sisäinen Antaa mehua
11.2. Attention Pooling by Similarity Sisäinen Antaa mehua
11.3. Attention Scoring Functions Sisäinen Antaa mehua
11.4. The Bahdanau Attention Mechanism Sisäinen Antaa mehua
11.5. Multi-Head Attention Sisäinen Antaa mehua
11.6. Self-Attention and Positional Encoding Sisäinen Antaa mehua
11.7. The Transformer Architecture Sisäinen Antaa mehua
11.8. Transformers for Vision Sisäinen Antaa mehua
11.9. Large-Scale Pretraining with Transformers Sisäinen Antaa mehua
12. Optimization Algorithms Sisäinen Antaa mehua
12.1. Optimization and Deep Learning Sisäinen Antaa mehua
12.2. Convexity Sisäinen Antaa mehua
12.3. Gradient Descent Sisäinen Antaa mehua
12.4. Stochastic Gradient Descent Sisäinen Antaa mehua
12.5. Minibatch Stochastic Gradient Descent Sisäinen Antaa mehua
12.6. Momentum Sisäinen Antaa mehua
12.7. Adagrad Sisäinen Antaa mehua
12.8. RMSProp Sisäinen Antaa mehua
12.9. Adadelta Sisäinen Antaa mehua
12.10. Adam Sisäinen Antaa mehua
12.11. Learning Rate Scheduling Sisäinen Antaa mehua
13. Computational Performance Sisäinen Antaa mehua
13.1. Compilers and Interpreters Sisäinen Antaa mehua
13.2. Asynchronous Computation Sisäinen Antaa mehua
13.3. Automatic Parallelism Sisäinen Antaa mehua
13.4. Hardware Sisäinen Antaa mehua
13.5. Training on Multiple GPUs Sisäinen Antaa mehua
13.6. Concise Implementation for Multiple GPUs Sisäinen Antaa mehua
13.7. Parameter Servers Sisäinen Antaa mehua
14. Computer Vision Sisäinen Antaa mehua
14.1. Image Augmentation Sisäinen Antaa mehua
14.2. Fine-Tuning Sisäinen Antaa mehua
14.3. Object Detection and Bounding Boxes Sisäinen Antaa mehua
14.4. Anchor Boxes Sisäinen Antaa mehua
14.5. Multiscale Object Detection Sisäinen Antaa mehua
14.6. The Object Detection Dataset Sisäinen Antaa mehua
14.7. Single Shot Multibox Detection Sisäinen Antaa mehua
14.8. Region-based CNNs (R-CNNs) Sisäinen Antaa mehua
14.9. Semantic Segmentation and the Dataset Sisäinen Antaa mehua
14.10. Transposed Convolution Sisäinen Antaa mehua
14.11. Fully Convolutional Networks Sisäinen Antaa mehua
14.12. Neural Style Transfer Sisäinen Antaa mehua
14.13. Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle Sisäinen Antaa mehua
14.14. Dog Breed Identification (ImageNet Dogs) on Kaggle Sisäinen Antaa mehua
15. Natural Language Processing: Pretraining Sisäinen Antaa mehua
15.1. Word Embedding (word2vec) Sisäinen Antaa mehua
15.2. Approximate Training Sisäinen Antaa mehua
15.3. The Dataset for Pretraining Word Embeddings Sisäinen Antaa mehua
15.4. Pretraining word2vec Sisäinen Antaa mehua
15.5. Word Embedding with Global Vectors (GloVe) Sisäinen Antaa mehua
15.6. Subword Embedding Sisäinen Antaa mehua
15.7. Word Similarity and Analogy Sisäinen Antaa mehua
15.8. Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) Sisäinen Antaa mehua
15.9. The Dataset for Pretraining BERT Sisäinen Antaa mehua
15.10. Pretraining BERT Sisäinen Antaa mehua
16. Natural Language Processing: Applications Sisäinen Antaa mehua
16.1. Sentiment Analysis and the Dataset Sisäinen Antaa mehua
16.2. Sentiment Analysis: Using Recurrent Neural Networks Sisäinen Antaa mehua
16.3. Sentiment Analysis: Using Convolutional Neural Networks Sisäinen Antaa mehua
16.4. Natural Language Inference and the Dataset Sisäinen Antaa mehua
16.5. Natural Language Inference: Using Attention Sisäinen Antaa mehua
16.6. Fine-Tuning BERT for Sequence-Level and Token-Level Applications Sisäinen Antaa mehua
16.7. Natural Language Inference: Fine-Tuning BERT Sisäinen Antaa mehua
17. Reinforcement Learning Sisäinen Antaa mehua
17.1. Markov Decision Process (MDP) Sisäinen Antaa mehua
17.2. Value Iteration Sisäinen Antaa mehua
17.3. Q-Learning Sisäinen Antaa mehua
18. Gaussian Processes Sisäinen Antaa mehua
18.1. Introduction to Gaussian Processes Sisäinen Antaa mehua
18.2. Gaussian Process Priors Sisäinen Antaa mehua
18.3. Gaussian Process Inference Sisäinen Antaa mehua
19. Hyperparameter Optimization Sisäinen Antaa mehua
19.1. What Is Hyperparameter Optimization? Sisäinen Antaa mehua
19.2. Hyperparameter Optimization API Sisäinen Antaa mehua
19.3. Asynchronous Random Search Sisäinen Antaa mehua
19.4. Multi-Fidelity Hyperparameter Optimization Sisäinen Antaa mehua
19.5. Asynchronous Successive Halving Sisäinen Antaa mehua
20. Generative Adversarial Networks Sisäinen Antaa mehua
20.1. Generative Adversarial Networks Sisäinen Antaa mehua
20.2. Deep Convolutional Generative Adversarial Networks Sisäinen Antaa mehua
21. Recommender Systems Sisäinen Antaa mehua
21.1. Overview of Recommender Systems Sisäinen Antaa mehua
21.2. The MovieLens Dataset Sisäinen Antaa mehua
21.3. Matrix Factorization Sisäinen Antaa mehua
21.4. AutoRec: Rating Prediction with Autoencoders Sisäinen Antaa mehua
21.5. Personalized Ranking for Recommender Systems Sisäinen Antaa mehua
21.6. Neural Collaborative Filtering for Personalized Ranking Sisäinen Antaa mehua
21.7. Sequence-Aware Recommender Systems Sisäinen Antaa mehua
21.8. Feature-Rich Recommender Systems Sisäinen Antaa mehua
21.9. Factorization Machines Sisäinen Antaa mehua
21.10. Deep Factorization Machines Sisäinen Antaa mehua
22. Appendix: Mathematics for Deep Learning Sisäinen Antaa mehua
22.1. Geometry and Linear Algebraic Operations Sisäinen Antaa mehua
22.2. Eigendecompositions Sisäinen Antaa mehua
22.3. Single Variable Calculus Sisäinen Antaa mehua
22.4. Multivariable Calculus Sisäinen Antaa mehua
22.5. Integral Calculus Sisäinen Antaa mehua
22.6. Random Variables Sisäinen Antaa mehua
22.7. Maximum Likelihood Sisäinen Antaa mehua
22.8. Distributions Sisäinen Antaa mehua
22.9. Naive Bayes Sisäinen Antaa mehua
22.10. Statistics Sisäinen Antaa mehua
22.11. Information Theory Sisäinen Antaa mehua
23. Appendix: Tools for Deep Learning Sisäinen Antaa mehua
23.1. Using Jupyter Notebooks Sisäinen Antaa mehua
23.2. Using Amazon SageMaker Sisäinen Antaa mehua
23.3. Using AWS EC2 Instances Sisäinen Antaa mehua
23.4. Using Google Colab Sisäinen Antaa mehua
23.5. Selecting Servers and GPUs Sisäinen Antaa mehua
23.6. Contributing to This Book Sisäinen Antaa mehua
23.7. Utility Functions and Classes Sisäinen Antaa mehua
References Sisäinen Antaa mehua
Sisäinen Antaa mehua
Star Ulkoinen Antaa mehua
Follow @D2L_ai Ulkoinen Antaa mehua
order Ulkoinen Antaa mehua
best seller Ulkoinen Antaa mehua
us Ulkoinen Antaa mehua
Portuguese Ulkoinen Antaa mehua
Turkish Ulkoinen Antaa mehua
Vietnamese Ulkoinen Antaa mehua
Korean Ulkoinen Antaa mehua
Japanese Ulkoinen Antaa mehua
run this book Sisäinen Antaa mehua
SageMaker Studio Lab Ulkoinen Antaa mehua
syllabus page Ulkoinen Antaa mehua
Aston Zhang Ulkoinen Antaa mehua
Zack C. Lipton Ulkoinen Antaa mehua
Mu Li Ulkoinen Antaa mehua
Alex J. Smola Ulkoinen Antaa mehua
Pratik Chaudhari Ulkoinen Antaa mehua
Rasool Fakoor Ulkoinen Antaa mehua
Kavosh Asadi Ulkoinen Antaa mehua
Andrew Gordon Wilson Ulkoinen Antaa mehua
Aaron Klein Ulkoinen Antaa mehua
Matthias Seeger Ulkoinen Antaa mehua
Cedric Archambeau Ulkoinen Antaa mehua
Shuai Zhang Ulkoinen Antaa mehua
Yi Tay Ulkoinen Antaa mehua
Brent Werness Ulkoinen Antaa mehua
Rachel Hu Ulkoinen Antaa mehua
Anirudh Dagar Ulkoinen Antaa mehua
Yuan Tang Ulkoinen Antaa mehua
community contributors Ulkoinen Antaa mehua
Contribute to the book Ulkoinen Antaa mehua
community Ulkoinen Antaa mehua
1.1. A Motivating Example Sisäinen Antaa mehua
1.2. Key Components Sisäinen Antaa mehua
1.3. Kinds of Machine Learning Problems Sisäinen Antaa mehua
1.4. Roots Sisäinen Antaa mehua
1.5. The Road to Deep Learning Sisäinen Antaa mehua
1.6. Success Stories Sisäinen Antaa mehua
1.7. The Essence of Deep Learning Sisäinen Antaa mehua
1.8. Summary Sisäinen Antaa mehua
1.9. Exercises Sisäinen Antaa mehua

SEO avainsanat

Avainsana pilvi

Avainsanojen johdonmukaisuus

Avainsana Sisältö Otsikko Avainsanat Kuvaus Otsikot

Käytettävyys

Url

Sivusto : gluon.ai

Pituus : 8

Pikkukuva (favicon)

Hienoa, sinun sivulla on favicon (pikakuvake).

Tulostettavuus

Emme löytäneet tulostusystävällistä CSS-palvelua.

Kieli

Hyvä. Ilmoitettu kieli on en.

Metatietosanastostandardi informaatio (DC)

Tämä sivu ei käytä hyödyksi (DublinCore =DC) metatietosanastostandardi informaatiokuvausta.

Dokumentti

(dokumenttityyppi); Merkistökoodaus

HTML 5

Koodaus/tietojenkäsittely

Täydellistä. Ilmoitettu asiakirjan merkkijono on UTF-8.

W3C Voimassaolo

Virheet : 0

Varoitukset : 0

Sähköpostin yksityisyys

Mahtavaa!sähköpostiosoitteita ei ole löytynyt tavallisesta tekstistä!

HTML Epäonnistui

Tägit Epäonnistui Esiintymät
<center> 1
<tt> 1

Epäillyt HTML-koodit ovat HTML-tageja, joita ei enää käytetä. On suositeltavaa poistaa tai korvata nämä HTML-tunnisteet, koska ne ovat vanhentuneet.

Nopeus neuvot

Erinomaista, verkkosivustosi ei käytä sisäkkäisiä taulukoita.
Perfect. HTML-tunnisteita ei löytynyt css:n sisältä!
Harmillista, sivustossasi on liian monta CSS-tiedostoa (enemmänkuin4).
Harmillista, sivustossasi on liikaa JavaScript-tiedostoja (enemmänkuin6).
Harmillista, sivustosi ei hyödynnä gzipia.

Mobiili

Mobiili optimointi

Apple-kuvake
Meta Viewport -tunniste
Flash sisältö

Optimoi

XML Sivukartta

Hienoa, sivustossasi on XML-sivukartta.

https://d2l.ai/index.html

Robots.txt

https://gluon.ai/robots.txt

Hienoa, sivustossasi on robots.txt-tiedosto.

Analyysit

Puuttuu

Emme tunnistaneet tällä sivustolla asennettua analytiikkatyökalua.

Web-analyysilla voit mitata kävijän toimintaa verkkosivustollasi. Sinulla on oltava vähintään yksi analytiikkatyökalu, mutta voi myös olla hyvä asentaa toinen tietojen tarkistamiseen soveltuva työkalu.

Sivuston nopeus

Laite
Luokat

Free SEO Testing Tool

Free SEO Testing Tool On ilmainen SEO työkalu, joka auttaa sinua analysoimaan Web-sivusi