動手學深度學習-學習筆記task30. 學習任務1. 過擬合、欠擬合及其解決方案1.1 權重衰減1.2 丟棄法2. 梯度消失和梯度爆炸2.1 隨機初始化模型參數2.1.1 PyTorch的默認隨機初始化2.1.2 Xavier隨機
Datawhale第10期組隊學習活動：《動手學深度學習》課程筆記第一次打卡 課程頁面：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV 1 準備 1.1代碼環境搭建 py
《動手學深度學習》Pytorch版學習筆記（二）：Task03課程背景主修課程1 任務2 卷積神經網絡基礎2.1 卷積層2.2 填充和步幅2.3 多輸入通道和多輸出通道2.4 卷積層與全連接層的對比2.5 卷積層的簡潔實現2.6
《動手學深度學習》Pytorch版學習筆記（二）：Task04課程背景主修課程1 任務2 機器翻譯及相關技術3 注意力機制與Seq2seq模型3.1 注意力機制3.2 注意力機制框架3.3 引入注意力機制的Seq2seq模型3.4
softmax迴歸簡潔實現 xiaoyao 動手學深度學習 tensorflow 2 import tensorflow as tf from tensorflow import keras print(tf.__version
系統學習《動手學深度學習》點擊這裏： 《動手學深度學習》task1_1 線性迴歸 《動手學深度學習》task1_2 Softmax與分類模型 《動手學深度學習》task1_3 多層感知機 《動手學深度學習》task2_1 文本預處
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3.4 softmax迴歸 線性迴歸模型適用於輸出爲連續值的情景。在另一類情景中，模型輸出可以是一個像圖像類別這樣的離散值。對於這樣的離散值預測問題，我們可以使用諸如softmax迴歸在內的分類模型。和線性迴歸不同，softmax
softmax迴歸的從零開始實現 xiaoyao 動手學深度學習 tensorflow2.1.0 這一節我們來動手實現softmax迴歸。首先導入本節實現所需的包或模塊。 import tensorflow as tf impo
學習筆記（Task01~Task02） 線性迴歸基本要素 模型 price=warea⋅area+wage⋅age+b \mathrm{price} = w_{\mathrm{area}} \cdot \mathrm{area}
