gluon.ai

Обзор веб-сайта gluon.ai

Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation

 Сгенерирован 22 Декабря 2025 11:50

Устаревшие данные? ОБНОВИТЬ !

Набрано баллов: 35/100

СЕО Контент

Заголовок страницы

Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation

Длина : 69

Замечательно, Ваш заголовок страницы содержит от 10 до 70 символов.

Описание страницы

Длина : 0

Очень плохо. Мы не нашли описание страницы у Вас на веб-сайте. Используйте бесплатный генератор мета-тэгов, чтобы сгенерировать описание для страницы.

Ключевые слова

Очень плохо. Мы не нашли ключевых слов на Вашем веб-сайте. Используйте бесплатный генератор мета-тэгов, чтобы сгенерировать ключевые слова.

Og Meta Properties

Вы не используете преимущества Og Properties. Эти мета-тэги помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт. Используйте бесплатный генератор og properties, чтобы создать их.

Заголовки

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

Картинки

Мы нашли 277 картинок на этом веб-сайте.

275 alt атрибута(-ов) не найдено. Добавив альтернативный текст, поисковые роботы будут лучше понимать содержание картинки.

Соотношение Контент/HTML

Соотношение : 0%

Соотношение текста в коде HTML у этой страницы меньше чем 15 процентов, это означает, что Вашем веб-сайту требуется больше контента.

Flash

Замечательно, мы не нашли Flash контента на странице.

Iframe

Замечательно, мы не зафиксировали Iframe'ов на Вашей странице.

ЧПУ ссылки

Отлично, все Ваши ссылки являются ЧПУ!

Нижнее подчеркивание в ссылках

Мы нашли "нижнее подчеркивание" в Ваших ссылках. Вам лучше использовать дефис для оптимизации вашего SEO.

Внутренние ссылки

Мы нашли 233 ссылок(-и), включая 3 ссылок ссылок(-и) на файл(-ы).

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

Ключевые слова

Облако ключевых слов

Содержание ключевых слов

Ключевое слово Контент Заголовок страницы Ключевые слова Описание страницы Заголовки

Юзабилити

Домен

Домен : gluon.ai

Длина : 8

Favicon

Отлично, Ваш сайт имеет favicon.

Пригодность для печати

Плохо. Мы не нашли CSS файл, отвечающий за печать веб-сайта.

Язык

Хорошо, Ваш установленный язык веб-сайта: en.

Dublin Core

Ваш веб-сайт не использует преимущества Dublin Core.

Документ

Doctype

HTML 5

Кодировка

Замечательно. Кодировка веб-сайта: UTF-8.

W3C Validity

Ошибок : 0

Предупреждений : 0

Приватность эл. почты

Отлично, мы не нашли адрес эл. почты в контенте!

Устаревший HTML

Устаревшие тэги Найдено
<center> 1
<tt> 1

Устаревшие HTML теги - это теги, которые никогда больше не будут используются. Рекомендуется удалить, либо заменить их на CSS правила.

Скорость загрузки

Отлично, Ваш веб-сайт не содержит вложенных таблиц.
Отлично. Мы не нашли встроенных CSS правил в HTML тэгах!
Плохо. Ваш веб-сайт имеет слишком много CSS файлов (больше чем 4).
Плохо. Ваш веб-сайт имеет слишком много JavaScript файлов (больше чем 6).
Очень плохо, ваш сайт не использует возможность gzip сжатия.

Мобильный телефон

Оптимизация под моб. телефон

Apple иконки
Meta Viewport Тэг
Flash контент

Оптимизация

XML карта сайта

Отлично, ваш сайт имеет XML карту сайта.

https://d2l.ai/index.html

Robots.txt

https://gluon.ai/robots.txt

Отлично, ваш веб-сайт содержит файл robots.txt.

Аналитика

Отсутствует

Мы не нашли ни одной аналитической программы на вашем сайте.

Веб аналитика позволяет следить за активностью пользователей на вашем веб-сайте. Вы должны установить как минимум один инструмент, но также хорошо иметь несколько, чтобы сравнивать показания между собой.

PageSpeed Insights

Устройство
Категории

Free SEO Testing Tool

Free SEO Testing Tool - это бесплатный СЕО инструмент, который поможет вам проанализировать Ваш веб-сайт.