丹童
发简信
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建议大家可以配合跟着B站的跟李沐学AI。但是datawhale 也是讲的非常好的课程。 代码演示部分：配合本章学习材料使用 第一部分：张量运算示例 这里将演示Tensor的一...
(1) 使用DSW安装cpu 版的pytorch和pyg 在Pytorch 官网; !pip 的方法安装!pip install torch 安装torch 在anacond...
动手学数据分析 TASK3 数据重构 开始前，导入numpy、pandas包和数据 #导入基本库 import numpy as np import pandas as pd...
【回顾&引言】前面一章的内容大家可以感觉到我们主要是对基础知识做一个梳理，让大家了解数据分析的一些操作，主要做了数据的各个角度的观察。那么在这里，我们主要是做数据分析的流程性...
1 第一章：数据加载: 任务一：导入python库 import numpy as np import pandas as pd import os from matplot...
1.1 为什么选择序列模型？（Why Sequence Models?） 在本课程中你将学会序列模型，它是深度学习中最令人激动的内容之一。循环神经网络（RNN）之类的模型在语...
1 BertTokenizer（Tokenization分词） 组成结构：BasicTokenizer和WordPieceTokenizer BasicTokenizer主要...
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1 BERT 1.1 BERT前景 易用性：NLP社区提供强大的组件，下载并方便的使用 突破：BERT模型打破了基于语言处理任务的几个记录 好处：组件化，节省从零开始训练语言...
1.1 seq2seq模型[https://relph1119.github.io/my-team-learning/#/transformers_nlp28/task02?...
安装环境，进入天池dsw: !pip install transformers==4.4.2 !pip install dataset==1.6.2 查看torch 版本 i...
动手学深度学习（pytorc版） https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch# 检查 pytorch 版本 impo...
CNN架构[https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/chapter21/chapter21?id=cnn%e6%9e%b...
深度学习（Deep Learing）是机器学习的一个分支领域：它是从数据中学习表示的一种新方法，强调从连续的层中进行学习，这些层对应于越来越有意义的表示。 其实深度学习就是机...
从本章开始，我们将探索深度学习的奥秘。作为机器学习的一类，深度学习通常基于神经网络模型逐级表示越来越抽象的概念或模式。我们先从线性回归和 softmax 回归这两种单层神经网...
（1）偏差 实际值与预估值的偏差。 （2）方差 一次模型的方差就比较小的，也就是是比较集中，离散程度较小。而5次模型的方差就比较大，同理散布比较广，离散程度较大。 所以用比较...
（1）第一个步骤就是找一个function，第二个步骤让machine可以衡量一个function是好还是不好，第三个步骤是让machine有一个自动的方法，有一个好演算法可...
GNN 学习告一段落，从： 基本的图论知识、常规的图预测任务和PyG库的安装与使用： 在这一节里完成了图论的基础学习，使用pytorch 安装PYG库，并基本会使用.: 搭建...