从零实现深度学习框架——实现Tensor的反向传播

在常见运算的计算图中,我们了解了加减乘除等运算的计算图。本文通过代码实现加法和乘法的计算图来了解我们的`Tensor`自动反向传播计算梯度的模式。

linux服务器配置深度学习环境

自己服务器账号安装环境的顺序:创新环境、新环境安装cuda、安装新环境cuda匹配的pytorch用anaconda 可以cudatoolkit和pytorch一起装,可以设置清华镜像cuda自己装的cuda跟系统cuda没关系,跟base环境下也没关系。自己可以用系统的cuda。自己环境的cuda

2021 年顶级深度学习论文推荐

2021年还有10天就过去了, 以下是我认为 2021 年最有趣、最有前途的深度学习论文。

阅读和实现深度学习的论文初学者指南

如果想了解黑匣子内部发生了么,提高创造力或成为第一个将最新科学研究带入业务的开发人员 这篇文章应该可以帮到你。

可解释的AI (XAI):如何使用LIME 和 SHAP更好地解释模型的预测

在本文中,我将介绍两个可以帮助了解模型的决策过程的模型 LIME 和 SHAP。将可解释性集成到机器学习模型中可以帮助决策者和其他利益相关者有更多的可见性并可以让他们理解模型输出决策的解释。

开启深度强化学习之路:Deep Q-Networks简介和代码示例

Deep Q-Learning 算法是深度强化学习的核心概念之一。神经网络将输入状态映射到(动作,Q 值)对。在本篇文章中将通过游戏的示例来介绍 Deep Q-Networks 的整个概念

SIMILAR:现实场景中基于子模块信息度量的主动学习

这是一篇被顶会 NeurIPS 2021收录的关于主动学习的论文,作者不仅提供了代码,还提供了很多实际案例代码。

登录可以使用的更多功能哦! 登录
作者榜
...
资讯小助手

资讯同步

...
内容小助手

文章同步

...
Deephub

公众号:deephub-imba

...
奕凯

公众号:奕凯的技术栈