labml.ai Deep Learning Paper Implementations

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了labml.ai Deep Learning Paper Implementations。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

labml.ai Deep Learning Paper Implementations

github地址:https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations
可视化网站:https://nn.labml.ai/
来自B站文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-532774.html

到了这里,关于labml.ai Deep Learning Paper Implementations的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Deep Learning-学习笔记

    deep learning训练过程 如果对所有层同时训练,时间复杂度会太高;如果每次训练一层,偏差就会逐层传递。这会面临跟上面监督学习中相反的问题,会严重欠拟合(因为深度网络的神经元和参数太多了)。 2006年,hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法,

    2024年02月12日
    浏览(37)
  • Tips for Deep Learning

    目录 Recipe of Deep Learning  Good Results on Training Data? New activation function Adaptive learning rate Good Results on Testing Data? Early Stopping Regularization Dropout 我们要做的第一件事是,提高model在training set上的正确率,然后要做的事是,提高model在testing set上的正确率。 这一部分主要讲述如何在

    2024年02月05日
    浏览(45)
  • 《Dive into Deep Learning》

    《Dive into Deep Learning》:https://d2l.ai/ Interactive deep learning book with code, math, and discussions Implemented with PyTorch, NumPy/MXNet, JAX, and TensorFlow Adopted at 500 universities from 70 countries 《动手学深度学习》中文版:https://zh.d2l.ai/chapter_preface/index.html 课程安排: https://courses.d2l.ai/zh-v2/

    2024年02月11日
    浏览(48)
  • 《Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning》笔记

    [1] 用 meta-learning 学样本权重,可用于 class imbalance、noisy label 场景。之前对其 (7) 式中 ϵ i , t = 0 epsilon_{i,t}=0 ϵ i , t ​ = 0 ( 对应 Algorithm 1 第 5 句、代码 ex_wts_a = tf.zeros([bsize_a], dtype=tf.float32) )不理解:如果 ϵ epsilon ϵ 已知是 0,那 (4) 式的加权 loss 不是恒为零吗?(5) 式不是

    2024年01月23日
    浏览(94)
  • AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)

    深度学习 ( Deep Learning , DL ) 是贯穿所有生成模型 ( Generative Model ) 的共同特征,几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心,深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系,而不需要预先提取数据特征。在本节中,我们将介绍深度学习基本概念,并利用 Keras 构建深度神

    2024年02月08日
    浏览(43)
  • 可信深度学习Trustworthy Deep Learning相关论文

    Survey An Overview of Catastrophic AI Risks. [paper] Connecting the Dots in Trustworthy Artificial Intelligence: From AI Principles, Ethics, and Key Requirements to Responsible AI Systems and Regulation. [paper] A Survey of Trustworthy Federated Learning with Perspectives on Security, Robustness, and Privacy. [paper] Adversarial Machine Learning: A Systemati

    2024年02月13日
    浏览(40)
  • Modeling Deep Learning Accelerator Enabled GPUs

    Modeling Deep Learning Accelerator Enabled GPUs 发表在 ISPASS 2019 上。文章研究了 NVIDIA 的 Volta 和 Turing 架构中张量核的设计,并提出了 Volta 中张量核的架构模型。 基于 GPGPU-Sim 实现该模型,并且支持 CUTLASS 运行。发现其性能与硬件非常吻合,与 Titan V GPU 相比,获得了99.6%的 IPC 相关性。

    2024年02月08日
    浏览(41)
  • 【论文阅读】Deep Graph Contrastive Representation Learning

    作者:Yanqiao Zhu Yichen Xu 文章链接:Deep Graph Contrastive Representation Learning 代码链接:Deep Graph Contrastive Representation Learning 现实世界中,图的标签数量较少,尽管GNNs蓬勃发展,但是训练模型时标签的可用性问题也越来越受到关心。 传统的无监督图表征学习方法,例如DeepWalk和nod

    2024年01月18日
    浏览(57)
  • 2 机器学习知识 Softmax回归 deep learning system

    The hypothesis class: 模型结构 loss fuction 损失函数 An optimization method:在训练集上减小loss的方法 训练数据: x ( i ) ∈ R n , y ( i ) ∈ 1 , . . . , k f o r i = 1 , . . . m x^{(i)}in mathbb{R}^n ,y^{(i)}in {1,...,k} for i=1,...m x ( i ) ∈ R n , y ( i ) ∈ 1 , ... , k f or i = 1 , ... m n 是输入数据的维度,输入的每

    2024年02月05日
    浏览(42)
  • 深度学习笔记(kaggle课程《Intro to Deep Learning》)

    深度学习是一种机器学习方法,通过构建和训练深层神经网络来处理和理解数据。它模仿人脑神经系统的工作方式,通过多层次的神经网络结构来学习和提取数据的特征。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破,并被广泛应用于人工智能技术中

    2024年02月13日
    浏览(50)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包