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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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Cabeçalhos

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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

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

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