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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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  • [H2] Dive into Deep Learning
  • [H2] Authors
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  • [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
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Texte d'ancre Type Juice
Preface Interne Passing Juice
Installation Interne Passing Juice
Notation Interne Passing Juice
1. Introduction Interne Passing Juice
2. Preliminaries Interne Passing Juice
2.1. Data Manipulation Interne Passing Juice
2.2. Data Preprocessing Interne Passing Juice
2.3. Linear Algebra Interne Passing Juice
2.4. Calculus Interne Passing Juice
2.5. Automatic Differentiation Interne Passing Juice
2.6. Probability and Statistics Interne Passing Juice
2.7. Documentation Interne Passing Juice
3. Linear Neural Networks for Regression Interne Passing Juice
3.1. Linear Regression Interne Passing Juice
3.2. Object-Oriented Design for Implementation Interne Passing Juice
3.3. Synthetic Regression Data Interne Passing Juice
3.4. Linear Regression Implementation from Scratch Interne Passing Juice
3.5. Concise Implementation of Linear Regression Interne Passing Juice
3.6. Generalization Interne Passing Juice
3.7. Weight Decay Interne Passing Juice
4. Linear Neural Networks for Classification Interne Passing Juice
4.1. Softmax Regression Interne Passing Juice
4.2. The Image Classification Dataset Interne Passing Juice
4.3. The Base Classification Model Interne Passing Juice
4.4. Softmax Regression Implementation from Scratch Interne Passing Juice
4.5. Concise Implementation of Softmax Regression Interne Passing Juice
4.6. Generalization in Classification Interne Passing Juice
4.7. Environment and Distribution Shift Interne Passing Juice
5. Multilayer Perceptrons Interne Passing Juice
5.1. Multilayer Perceptrons Interne Passing Juice
5.2. Implementation of Multilayer Perceptrons Interne Passing Juice
5.3. Forward Propagation, Backward Propagation, and Computational Graphs Interne Passing Juice
5.4. Numerical Stability and Initialization Interne Passing Juice
5.5. Generalization in Deep Learning Interne Passing Juice
5.6. Dropout Interne Passing Juice
5.7. Predicting House Prices on Kaggle Interne Passing Juice
6. Builders’ Guide Interne Passing Juice
6.1. Layers and Modules Interne Passing Juice
6.2. Parameter Management Interne Passing Juice
6.3. Parameter Initialization Interne Passing Juice
6.4. Lazy Initialization Interne Passing Juice
6.5. Custom Layers Interne Passing Juice
6.6. File I/O Interne Passing Juice
6.7. GPUs Interne Passing Juice
7. Convolutional Neural Networks Interne Passing Juice
7.1. From Fully Connected Layers to Convolutions Interne Passing Juice
7.2. Convolutions for Images Interne Passing Juice
7.3. Padding and Stride Interne Passing Juice
7.4. Multiple Input and Multiple Output Channels Interne Passing Juice
7.5. Pooling Interne Passing Juice
7.6. Convolutional Neural Networks (LeNet) Interne Passing Juice
8. Modern Convolutional Neural Networks Interne Passing Juice
8.1. Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet) Interne Passing Juice
8.2. Networks Using Blocks (VGG) Interne Passing Juice
8.3. Network in Network (NiN) Interne Passing Juice
8.4. Multi-Branch Networks (GoogLeNet) Interne Passing Juice
8.5. Batch Normalization Interne Passing Juice
8.6. Residual Networks (ResNet) and ResNeXt Interne Passing Juice
8.7. Densely Connected Networks (DenseNet) Interne Passing Juice
8.8. Designing Convolution Network Architectures Interne Passing Juice
9. Recurrent Neural Networks Interne Passing Juice
9.1. Working with Sequences Interne Passing Juice
9.2. Converting Raw Text into Sequence Data Interne Passing Juice
9.3. Language Models Interne Passing Juice
9.4. Recurrent Neural Networks Interne Passing Juice
9.5. Recurrent Neural Network Implementation from Scratch Interne Passing Juice
9.6. Concise Implementation of Recurrent Neural Networks Interne Passing Juice
9.7. Backpropagation Through Time Interne Passing Juice
10. Modern Recurrent Neural Networks Interne Passing Juice
10.1. Long Short-Term Memory (LSTM) Interne Passing Juice
10.2. Gated Recurrent Units (GRU) Interne Passing Juice
10.3. Deep Recurrent Neural Networks Interne Passing Juice
10.4. Bidirectional Recurrent Neural Networks Interne Passing Juice
10.5. Machine Translation and the Dataset Interne Passing Juice
10.6. The Encoder–Decoder Architecture Interne Passing Juice
10.7. Sequence-to-Sequence Learning for Machine Translation Interne Passing Juice
10.8. Beam Search Interne Passing Juice
11. Attention Mechanisms and Transformers Interne Passing Juice
11.1. Queries, Keys, and Values Interne Passing Juice
11.2. Attention Pooling by Similarity Interne Passing Juice
11.3. Attention Scoring Functions Interne Passing Juice
11.4. The Bahdanau Attention Mechanism Interne Passing Juice
11.5. Multi-Head Attention Interne Passing Juice
11.6. Self-Attention and Positional Encoding Interne Passing Juice
11.7. The Transformer Architecture Interne Passing Juice
11.8. Transformers for Vision Interne Passing Juice
11.9. Large-Scale Pretraining with Transformers Interne Passing Juice
12. Optimization Algorithms Interne Passing Juice
12.1. Optimization and Deep Learning Interne Passing Juice
12.2. Convexity Interne Passing Juice
12.3. Gradient Descent Interne Passing Juice
12.4. Stochastic Gradient Descent Interne Passing Juice
12.5. Minibatch Stochastic Gradient Descent Interne Passing Juice
12.6. Momentum Interne Passing Juice
12.7. Adagrad Interne Passing Juice
12.8. RMSProp Interne Passing Juice
12.9. Adadelta Interne Passing Juice
12.10. Adam Interne Passing Juice
12.11. Learning Rate Scheduling Interne Passing Juice
13. Computational Performance Interne Passing Juice
13.1. Compilers and Interpreters Interne Passing Juice
13.2. Asynchronous Computation Interne Passing Juice
13.3. Automatic Parallelism Interne Passing Juice
13.4. Hardware Interne Passing Juice
13.5. Training on Multiple GPUs Interne Passing Juice
13.6. Concise Implementation for Multiple GPUs Interne Passing Juice
13.7. Parameter Servers Interne Passing Juice
14. Computer Vision Interne Passing Juice
14.1. Image Augmentation Interne Passing Juice
14.2. Fine-Tuning Interne Passing Juice
14.3. Object Detection and Bounding Boxes Interne Passing Juice
14.4. Anchor Boxes Interne Passing Juice
14.5. Multiscale Object Detection Interne Passing Juice
14.6. The Object Detection Dataset Interne Passing Juice
14.7. Single Shot Multibox Detection Interne Passing Juice
14.8. Region-based CNNs (R-CNNs) Interne Passing Juice
14.9. Semantic Segmentation and the Dataset Interne Passing Juice
14.10. Transposed Convolution Interne Passing Juice
14.11. Fully Convolutional Networks Interne Passing Juice
14.12. Neural Style Transfer Interne Passing Juice
14.13. Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle Interne Passing Juice
14.14. Dog Breed Identification (ImageNet Dogs) on Kaggle Interne Passing Juice
15. Natural Language Processing: Pretraining Interne Passing Juice
15.1. Word Embedding (word2vec) Interne Passing Juice
15.2. Approximate Training Interne Passing Juice
15.3. The Dataset for Pretraining Word Embeddings Interne Passing Juice
15.4. Pretraining word2vec Interne Passing Juice
15.5. Word Embedding with Global Vectors (GloVe) Interne Passing Juice
15.6. Subword Embedding Interne Passing Juice
15.7. Word Similarity and Analogy Interne Passing Juice
15.8. Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) Interne Passing Juice
15.9. The Dataset for Pretraining BERT Interne Passing Juice
15.10. Pretraining BERT Interne Passing Juice
16. Natural Language Processing: Applications Interne Passing Juice
16.1. Sentiment Analysis and the Dataset Interne Passing Juice
16.2. Sentiment Analysis: Using Recurrent Neural Networks Interne Passing Juice
16.3. Sentiment Analysis: Using Convolutional Neural Networks Interne Passing Juice
16.4. Natural Language Inference and the Dataset Interne Passing Juice
16.5. Natural Language Inference: Using Attention Interne Passing Juice
16.6. Fine-Tuning BERT for Sequence-Level and Token-Level Applications Interne Passing Juice
16.7. Natural Language Inference: Fine-Tuning BERT Interne Passing Juice
17. Reinforcement Learning Interne Passing Juice
17.1. Markov Decision Process (MDP) Interne Passing Juice
17.2. Value Iteration Interne Passing Juice
17.3. Q-Learning Interne Passing Juice
18. Gaussian Processes Interne Passing Juice
18.1. Introduction to Gaussian Processes Interne Passing Juice
18.2. Gaussian Process Priors Interne Passing Juice
18.3. Gaussian Process Inference Interne Passing Juice
19. Hyperparameter Optimization Interne Passing Juice
19.1. What Is Hyperparameter Optimization? Interne Passing Juice
19.2. Hyperparameter Optimization API Interne Passing Juice
19.3. Asynchronous Random Search Interne Passing Juice
19.4. Multi-Fidelity Hyperparameter Optimization Interne Passing Juice
19.5. Asynchronous Successive Halving Interne Passing Juice
20. Generative Adversarial Networks Interne Passing Juice
20.1. Generative Adversarial Networks Interne Passing Juice
20.2. Deep Convolutional Generative Adversarial Networks Interne Passing Juice
21. Recommender Systems Interne Passing Juice
21.1. Overview of Recommender Systems Interne Passing Juice
21.2. The MovieLens Dataset Interne Passing Juice
21.3. Matrix Factorization Interne Passing Juice
21.4. AutoRec: Rating Prediction with Autoencoders Interne Passing Juice
21.5. Personalized Ranking for Recommender Systems Interne Passing Juice
21.6. Neural Collaborative Filtering for Personalized Ranking Interne Passing Juice
21.7. Sequence-Aware Recommender Systems Interne Passing Juice
21.8. Feature-Rich Recommender Systems Interne Passing Juice
21.9. Factorization Machines Interne Passing Juice
21.10. Deep Factorization Machines Interne Passing Juice
22. Appendix: Mathematics for Deep Learning Interne Passing Juice
22.1. Geometry and Linear Algebraic Operations Interne Passing Juice
22.2. Eigendecompositions Interne Passing Juice
22.3. Single Variable Calculus Interne Passing Juice
22.4. Multivariable Calculus Interne Passing Juice
22.5. Integral Calculus Interne Passing Juice
22.6. Random Variables Interne Passing Juice
22.7. Maximum Likelihood Interne Passing Juice
22.8. Distributions Interne Passing Juice
22.9. Naive Bayes Interne Passing Juice
22.10. Statistics Interne Passing Juice
22.11. Information Theory Interne Passing Juice
23. Appendix: Tools for Deep Learning Interne Passing Juice
23.1. Using Jupyter Notebooks Interne Passing Juice
23.2. Using Amazon SageMaker Interne Passing Juice
23.3. Using AWS EC2 Instances Interne Passing Juice
23.4. Using Google Colab Interne Passing Juice
23.5. Selecting Servers and GPUs Interne Passing Juice
23.6. Contributing to This Book Interne Passing Juice
23.7. Utility Functions and Classes Interne Passing Juice
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Rasool Fakoor Externe Passing Juice
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Andrew Gordon Wilson Externe Passing Juice
Aaron Klein Externe Passing Juice
Matthias Seeger Externe Passing Juice
Cedric Archambeau Externe Passing Juice
Shuai Zhang Externe Passing Juice
Yi Tay Externe Passing Juice
Brent Werness Externe Passing Juice
Rachel Hu Externe Passing Juice
Anirudh Dagar Externe Passing Juice
Yuan Tang Externe Passing Juice
community contributors Externe Passing Juice
Contribute to the book Externe Passing Juice
community Externe Passing Juice
1.1. A Motivating Example Interne Passing Juice
1.2. Key Components Interne Passing Juice
1.3. Kinds of Machine Learning Problems Interne Passing Juice
1.4. Roots Interne Passing Juice
1.5. The Road to Deep Learning Interne Passing Juice
1.6. Success Stories Interne Passing Juice
1.7. The Essence of Deep Learning Interne Passing Juice
1.8. Summary Interne Passing Juice
1.9. Exercises Interne Passing Juice

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