【免费】人工智能前沿讲习1资源-CSDN文库

需积分: 0 123 浏览量 2022-08-03 18:15:45 上传评论收藏 925KB PDF 举报

资源详情

资源评论

资源推荐

人工智能前沿讲习  
主要记录自己在公众号 “人工智能前沿讲习” 中学到的知识。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走的更远。
人工智能前沿讲习
【他山之石】整理 Deep Learning 调参 tricks
【他山之石】深度学习中的那些 Trade-off
【他山之石】tensorflow2.4性能调优最佳实践
【强基固本】机器学习常用评价指标总览
【他山之石】Pytorch优化器及其内置优化算法原理介绍
【源头活水】ICLR2021 | 显存不够？不妨抛弃端到端训练
【综述专栏】深度学习模型泛化性小结
【他山之石】整理 Deep Learning 调参 tricks  
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Gw8K0GggRcahwLf3tu4LrA

【他山之石】深度学习中的那些 Trade-off  
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/RoEwx7qAUlSvjB608zOx1g

【他山之石】tensorflow2.4性能调优最佳实践  
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/BI2BjAJGXzRk4k9d99PgLQ
【梦想做个翟老师】浅谈Tensorflow分布式架构：ring all-reduce算法
【瓦特兰蒂斯】单机多卡的正确打开方式（二）：TensorFlow

【强基固本】机器学习常用评价指标总览  
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MVw3IIno4iyTNaEOjBLzAQ

【他山之石】Pytorch优化器及其内置优化算法原理介绍  
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nWK0ci4qtKXJd-j--ZsC4Q
pytorch的计算图
PyTorch 源码解读之 torch.autograd：梯度计算详解
pytorch中 ctx 和 self 的区别：可以看到  torch.nn.function  中的  apply  这个方法已经在
底层定义好了，并且我们自定义梯度回传时，要严格遵守  forward / backward  的参数定义
——第一个参数使用  cxt  表示上下文信息，主要用来保存和读取变量，且  backward  返回的
变量和  forward  输入的变量是相对应的；
