16.5.3 提交主要更改 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 764 16.6 d2l API 文档 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 767 虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之间提供了一个很好的妥协。我们相信，这可能是 第一本使用这种集成工作流程出版的书。 1 http://distill.pub 2 http://discuss.d2l.ai 2 目录 在实践中学习 许多教科书教授一系列的主题，每一个都非常详细。例如，Chris Bishop的优秀教科书 (Bishop, 2006) ，对每 个主题都教得很透彻，以至于要 够在当前版本无 法提供的地方提供见解。 有时，为了避免不必要的重复，我们将本书中经常导入和引用的函数、类等封装在d2l包中。对于要保存到包 中的任何代码块，比如一个函数、一个类或者多个导入，我们都会标记为#@save。我们在 16.6节 中提供了这 些函数和类的详细描述。d2l软件包是轻量级的，仅需要以下软件包和模块作为依赖项： #@save import collections import

. . . . . 12 3.1.5.4 基于 LSTM 的序列分类： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1.5.5 基于 1D 卷积的序列分类： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.6 基于栈式 LSTM 的序列分类 . . . . . . . . . Conv1D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 5.3.2 Conv2D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 5.3.3 SeparableConv2D [source] Conv3D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 5.3.6 Cropping1D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5.3.7 Cropping2D [source]

0a0+936e930 TensorRT 8.5.1 22.10 22.09 NVIDIA CUDA 11.8.0 1.13.0a0+d0d6b1f TensorRT 8.5.0.12 22.08 NVIDIA CUDA 11.7.1 1.13.0a0+d321be6 TensorRT 8.4.2.4 22.07 1.13.0a0+08820cb TensorRT 8.4.1 22.06 0.1.6 21.06 NVIDIA CUDA 11.3.1 1.9.0a0+c3d40fd 21.05 21.04 NVIDIA CUDA 11.3.0 1.9.0a0+2ecb2c7 TensorRT 7.2.3.4 21.03 NVIDIA CUDA 11.2.1 1.9.0a0+df837d0 TensorRT 7.2.2.3 21.02 NVIDIA CUDA 11.2 RN-08516-001_v23.07 | 9 Container Version Ubuntu CUDA Toolkit PyTorch TensorRT 20.01 1.4.0a0+a5b4d78 19.12 19.11 1.4.0a0+174e1ba 19.10 1.3.0a0+24ae9b5 19.09 1.2.0 TensorRT 6.0.1 19.08 NVIDIA

ce_c _p_k2_=9e74eb6f891d47cfaa6f00b5cb 5f617c https://study.163.com/course/courseMain.h tm?share=2&shareId=480000001847407& courseId=1208894818&_trace_c_p_k2_=8 d1b10e04bd34d69855bb71da65b0549 预览版202112 图 1.16 语义分割效果图 视频理解(Video Understanding) 随着深度学习在 2D 图片的相关任务上取得较好的效 果，具有时间维度信息的 3D 视频理解任务受到越来越多的关注。常见的视频理解任务有 视频分类、行为检测、视频主体抽取等。常用的模型有 C3D、TSN、DOVF、TS_LSTM 等。 图片生成(Image Generation) 是指通过学习真实图片的分布，并从学习到的分布中采样 络参数的偏导数。考虑如下函数的表达式： = ?? + ?? + ? 输出 对于变量?的导数关系为： d d? = 2?? + ? 考虑在(?, ?, ?, ?) = (1,2,3,4)处的导数，代入上式可得 d? d? = 2 ∙ 1 ∙ 4 + 2 = 10。因此通过手 动推导的方式计算出 d? d?导数值为 10。 借助于 PyTorch，可以不需要手动推导导数的表达式，只需要给出函数的表达式，即

embedding for each animal, where each feature represents one dimension, we can represent the animals on a 2-D plot. The feature cute can be 2 These feature values are hand-picked based on what we thought was reasonable as intended. For example, in Figure 4-10, we visually verify that the closest points to ‘king’ in 2-D are ‘kingdom’, ‘crown’, ‘archbishop’, and so on. These are all very relevant, and it passes the sanity different words. Figure 4-10: Using the embedding projector tool to visualize the word2vec embeddings in 3-D. Now that we have trained the embeddings, in the next section, let’s learn to use them to improve deep

Collecting numpy Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353 c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ numpy-3.1.1-cp36-cp36m- macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64 Collecting pandas Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353 c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ pandas-3.1.1-cp36-cp36m- macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64 matplotlib Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353 c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ matplotlib-3.1.1-cp36-cp36m- macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel

sparsity_rate): w = w.copy() w_1d = np.reshape(w, (-1)) # Create a list of indices sorted by the absolute magnitude of the weights. w_1d_sorted_indices = np.argsort(np.abs(w_1d)) # Compute the number of num_elements_to_zero = int(w_1d.shape[0] * sparsity_rate) # Set the respective indices to zero. w_1d[w_1d_sorted_indices[:num_elements_to_zero]] = 0.0 w = np.reshape(w_1d, w.shape) return w def compress(w): tobytes()) return compressed_w To demonstrate the effect of sparsity on compression, we create a sample 2D weight matrix with randomly initialized float values. We also define a sparsity_rate variable initialized

Faces in the Wild�����������������99.63%� ������������������������������ Schroff, F., Kalenichenko, D. and Philbin, J., 2015. Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering. In Proceedings ������ – �� ������ – KYC ���� A����� ���� ���� ���� ����� ������������D��� ��e� ��e� ������� �e������������� �������� ������������D��� ���� ���������������� �������� ���������������� �������� ��������P���e��� LFW.Labeled Face in the Wild/ LFW �t������i 6000 �����h�����vh�i 300 �u��300 ���� ���ha��c��d����t���LFW���s�d�����p� 2013�:�����������f�������l��+�c��� 2014�:����������c��� 2014��s��c��+���.����tw����/e�������������

大疆创新 图像识别技术、智能引擎技术等 无人机 中国 2006年 战略融资 估值210亿美元 6 商汤科技 计算机视觉技术、深度学习 安防 中国 2014年 D轮融资 估值70亿美元 7 旷视科技 计算机视觉技术等 安防 中国 2011年 D轮融资 估值40亿美元 8 科大讯飞 智能语音技术 综合 中国 1999年 上市 市值108亿美元 9 Automation Anywhere 自然语言处理技术、非结构化数据认知 Netflix（网飞） 视频图像优化、剧集封面图片个性 化 、视频个性化推荐 媒体及内容 美国 1997年 上市 市值1418亿美元 14 Graphcore 智能芯片技术、机器学习 芯片 英国 2016年 D轮融资 估值17亿美元 15 NVIDIA（英伟达） 智能芯片技术 芯片 美国 1993年 上市 市值1450亿美元 16 Brainco 脑机接口 教育、医疗、智能硬件 美国 2015年 天使轮融资 ?(?) 在点 处的导数， 高等数学-导数 limΔ?→0 Δ? Δ? = limΔ?→0 ? ?0 + Δ? − ? ?0 Δ? ቚ ?′ ?=?0 , ቤ d? d? ?=?0 ቤ d?(?) d? ?=?0 或 ?′ ?0 ?0 34 (1) ? = ?（常数） 则： ?′ = 0 (2) ? = ??(?为实数) 则： ?′ = ???−1 (3) ?

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