李沫 深度学习_李沫 mxnet 笔记 - CSDN
  • 继吴恩达之后,2017 年 9 月 4 日,亚马逊的 AI 主任科学家李沐推出中文版【动手学深度学习】,帮助更多的 AI 技术学习者学习深度学习课程。

            继吴恩达之后,2017 年 9 月 4 日,亚马逊的 AI 主任科学家李沐推出中文版【动手学深度学习】,帮助更多的 AI 技术学习者学习深度学习课程。

           李沐曾任创业公司 Marianas Labs 的 CTO,和百度深度学习研究院的主任研发架构师。他在卡内基梅隆计算机系获得了博士学位。

         动手学深度学习是一本深度学习在线书,其使用 Apache MXNet 的最新 gluon 接口来演示如何从 0 开始实现深度学习的各个算法。作者利用 Jupyter notebook 能将文档、代码、公式和图形统一在一起的优势,提供了一个交互式的学习体验。

         在线教程地址:http://zh.gluon.ai/index.html#

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    640?

    图文 / 静修   排版 / 家豪

    【导读】《动手学深度学习》这本书由亚马逊首席科学家李沐,亚马逊应用科学家阿斯顿·张等大师合作打造,沉淀三年完成。本书采用交互式的学习方法,不但讲授了深度学习算法原理,还给出了代码运行与实现,让你在手调代码的同时理解消化知识。


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    经常有学习者在微信后台私信留言小编:想要学习深度学习,但不知道怎么学,有没有推荐的书籍或经验传授一下。

    踩过坑的学习者应该都深有以下几点体会:

    深度学习需要一定量的数学基础,遇到难理解的数学公式简直令人抓狂。

    深度学习现有资料偏向理论,抽象难以理解,很容易让人雾里看花,琢磨不透。

    深度学习现有视频教学英文资料更多,虽然有字幕加持,但怎么也没有中文听着舒服。

    看到这里,有的人可能长叹一声,你是劝退我的吧,我告诉你:你成功了!

    别着急,现在我就来给大家安利一本适合深度学习初学者的书籍,好书傍身,助你轻松掌握机器学习。



    6月19日,作为Datawhale的一员,小编参加了AWS教育科技交流会,也是《动手学深度学习》这本书的新书发布会,现场请来了本书首要作者Aston Zhang和大家交流沟通。他们为了更好的迭代内容,几位理工科男进入斗鱼直播间与大家交流学习,本书交流社区的3000名小伙伴汇总了5000多个问题,精致打磨,迭代完成。这本书的主编还偷偷告诉小编,Aston在本书排版时候严格到注释中的一个空格都要纠正过来,严格遵守Pep8规范。


    我想正是因为作者严谨的态度和开源的精神,让本书获得韩佳炜、Bernhard Scholkopf、周志华老师等人联袂推荐,也已经被加州伯克利等15所全球知名高校用作教学书籍,更是在京东6·18大促计算机与电子书籍类别里夺得桂冠。听了这些是不是重拾学习深度学习的热情了,那现在让我们具体来了解下这本书吧。


    本书结构


    第一部分(第1章~第3章)涵盖预备工作和基础知识。第1章介绍深度学习的背景。第2章提供动手学深度学习所需要的预备知识,例如,如何获取并运行本书中的代码。第3章包括深度学习最基础的概念和技术,如多层感知机和模型正则化。如果读者时间有限,并且只想了解深度学习最基础的概念和技术,那么只需阅读第一部分。

     

    第二部分(第4章~第6章)关注现代深度学习技术。第4章描述深度学习计算的各个重要组成部分,并为实现后续更复杂的模型打下基础。第5章解释近年来令深度学习在计算机视觉领域大获成功的卷积神经网络。第6章阐述近年来常用于处理序列数据的循环神经网络。阅读第二部分有助于掌握现代深度学习技术。

     

    第三部分(第7章~第10章)讨论计算性能和应用。第7章评价各种用来训练深度学习模型的优化算法。第8章检验影响深度学习计算性能的几个重要因素。第9章和第10章分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。这部分内容读者可根据兴趣选择阅读。

     

    详情可见下图,描绘了本书的结构,其中由A章指向B章的箭头表明A章的知识有助于理解B章的内容。


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    代码


    本书代码基于Apache MXNet,是一个开源的深度学习框架,但书中只使用了MXNet的ndarray, autograd,gluon等模块或包的基础功能,即便是使用其他深度学习框架的小伙伴也可以很好的借助书中代码更好的理解和应用深度学习。


    书中的每一节代码都是可以独立运行的,而且会免费提供给大家,大家可以根据自己的理解修改,从而更好的理解算法的逻辑,真正做到了在文字,图像和公式外创建一个交互式学习环境,更好地理解学习。


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    交流社区


    https://discuss.gluon.ai/c/lecture?order=views,对于书中不理解或者认为书中存在问题的同学可以在交流社区上提问,会有专门的人回复你哦。另外,没事逛逛社区,学习下其他人的经验也是不错的选择呢。

    最后奉上资源:

    • 在线书地址:http://zh.d2l.ai/index.html

    • GitHub 项目:https://github.com/diveintodeeplearning/d2l-zh

    • PDF:https://zh.d2l.ai/d2l-zh.pdf

    • 视频讲解https://space.bilibili.com/209599371/channel/detail?cid=23541

    今日话题

    你在学习深度学习的过程中,还有什么觉得值得推荐的书籍呢?

    对于深度学习这部分,你有什么想要提问的问题吗?

    在评论区留言,分享给大家吧~

    你的分享,可以帮助大家共同学习进步。


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  • 本课程面向希望更多的通过代码实践去学习深度学习原理的同学和在职人士。 《动手学深度学习》是2019年国内最受欢迎的人工智能学习教材之一,伯禹教育携手上海交通大学团队,以此书的知识架构为基础,沿用了其中的...
        

    课程介绍

    本课程面向希望更多的通过代码实践去学习深度学习原理的同学和在职人士。

    《动手学深度学习》是2019年国内最受欢迎的人工智能学习教材之一,伯禹教育携手上海交通大学团队,以此书的知识架构为基础,沿用了其中的原理讲解文档,并将代码框架由MXNET迁移至PyTorch,还对这些优质的实践代码制作了讲解视频。其中部分PyTorch代码来自GitHub开源仓库:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch

    通过这门课程的学习,你将可以对深度学习中常见的方法以及相关的应用有一个从原理到实践的全面了解。

    本课程主要针对代码进行讲解,理论基础较为薄弱的同学,建议配合《动手学深度学习》书籍或本平台上《机器学习》相关知识点学习。

    《动手学深度学习》官方网址:http://zh.gluon.ai/ ——面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书

    讲者介绍

    上海交大志愿者制作

    伯禹教育教研组审阅

    上海交大志愿者团队:于海洋、丁霖怡、郭向哲、谢宇明、张智杰、代德发、王巍、黄熙宇、肖云轩、谢雨桐、徐民凯、张庆儒
    伯禹教研组审阅团队:粟锐、于海洋、丁霖怡、郭向哲、陆观、邱霖
    

    d2lzh_pytorch

    后期代码有可能使用d2lzh_pytorch,可以直接下载放在项目路径下即可
    d2lzh_pytorch

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  • 今天看到一句话,我认为我以后得学习,就应该以他为标准,这是来自李沫《动手学深度学习》中得一句话:计算机科学是一门动手的科学,没有足够的动手能力难以取得很好的成就,如果算法能力对应一台机器的内存大小,...

    贾老师(贾志刚),OpenCV android 开发实战的记录笔记,因为怕后面难得找所以肯定会尽量累积在一篇,或者二篇文章,后面慢慢完善。

    今天看到一句话,我认为我以后得学习,就应该以他为标准,这是来自李沫《动手学深度学习》中得一句话:计算机科学是一门动手的科学,没有足够的动手能力难以取得很好的成就,如果算法能力对应一台机器的内存大小,动手能力则是机器的CPU的频率,内存决定了能跑多么复杂的程序,CPU则决定你能多快的完成它,两者都不能缺。

    深度学习图片识别方向,少不了对图片处理进行打交道,而opencv是比较常用得,我也是在看贾老师得python学习opencv中了解到贾老师出得这本书,本身现在是在做android,作为技术得纵向发展,这是我必须进修得一门课,所以就有了这篇笔记得记录,对后面做图片领域应该有所帮助。

    ##1. OpenCv 在android上得 环境搭建

    @@1. 下载 sdk 

    官方地址 :https://opencv.org/opencv-4-0-0.html ,大约压缩包有300多M,解压有900多M。

    将其解压,解压之后的文件结构:

    @@2.自行安装 jdk ,android 开发环境,android NDK 开发环境。

    @@3.android 项目上 使用

     

     

    task nativeLibsToJar(type: Jar, description: "create a jar archive of the native libs") {
            destinationDir file("$buildDir/native-libs")
            baseName "native-libs"
            from fileTree(dir: "libs", include: "**/*.so")
            into "lib/"
        }
    
        tasks.withType(JavaCompile) {
            compileTask -> compileTask.dependsOn(nativeLibsToJar)
    
    
        }

     

    //3.0 之前的
    compile fileTree(dir: "$buildDir/native-libs", include: "native-libs.jar") 
    
    //3.0 之后的
    implementation  fileTree(dir: "$buildDir/native-libs", include: "native-libs.jar") 

     

    @@4.添加lib,到app,写测试运行代码

    package com.zhangrong.opencvdemo;
    
    import android.app.Activity;
    import android.graphics.Bitmap;
    import android.graphics.BitmapFactory;
    import android.os.Bundle;
    import android.support.annotation.Nullable;
    import android.util.Log;
    import android.view.View;
    import android.widget.Button;
    import android.widget.ImageView;
    import android.widget.Toast;
    
    import org.opencv.android.OpenCVLoader;
    import org.opencv.android.Utils;
    import org.opencv.core.Mat;
    import org.opencv.imgproc.Imgproc;
    
    
    /**
     * Created by zhangrong on 2018/10/31.
     * <p>
     * 代码测试页面
     */
    
    public class CodeTestActivity extends Activity {
    
        private ImageView iv_show;//显示图片控件
        private Button bt_fdOp;//操作按钮
    
        @Override
        protected void onCreate(@Nullable Bundle savedInstanceState) {
            super.onCreate(savedInstanceState);
            setContentView(R.layout.act_codetest_layout);
            initLoadOpenCv();
        }
    
        //加载OpenCv本地库
        private void initLoadOpenCv() {
            boolean successBol = OpenCVLoader.initDebug();
            if (successBol) {
                Log.i("CodeTest", "加载 OpenCv本地库成功");
            } else {
                Log.i("CodeTest", "加载 OpenCv本地库失败");
                Toast.makeText(this, "加载 OpenCv本地库失败", Toast.LENGTH_SHORT).show();
            }
    
            iv_show = this.findViewById(R.id.show_iv);
            bt_fdOp = findViewById(R.id.bt_fdOp);
            bt_fdOp.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
                @Override
                public void onClick(View v) {
                    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.test);
                    Mat src = new Mat();
                    Mat dst = new Mat();
                    Utils.bitmapToMat(bitmap, src);
                    Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
                    Utils.matToBitmap(dst, bitmap);
                    iv_show.setImageBitmap(bitmap);
    
                    //释放操作
                    src.release();
                    dst.release();
                }
            });
    
    
    
    
        }
    
    
    }
    

     该篇文章,只完成了第一个知识点记录,后面还很长,待完善。。。。

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