maintaining target accuracy. This model script is available on GitHub and NGC. ‣ Tacotron 2 and WaveGlow v1.1 model: This text-to-speech (TTS) system is a combination of the following neural network models: ‣ Network for Speech Synthesis paper. This model script is available on GitHub and NGC. ‣ SSD300 v1.1 model: This model is based on the SSD: Single Shot MultiBox Detector paper. The main difference between maintaining target accuracy. This model script is available on GitHub and NGC. ‣ Tacotron 2 and WaveGlow v1.1 model: This text-to-speech (TTS) system is a combination of the following neural network models: ‣

numpy 8 2.NumPy数组(ndarry)对象 01 NumPy概述 02 NumPy数组(ndarry)对象 03 ufunc函数 04 NumPy的函数库 9 1.1 认识 NumPy 数组对象 >import numpy as np # 导入NumPy工具包 >data = np.arange(12).reshape(3, 4) # 创建一个3行4列的数组 >data ndarray，它是一系列同类型数据 的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 10 1.1 认识 NumPy 数组对象 shape(4,) shape(4,3,2) shape(3,2) NumPy 数组图示 11 1.1 认识 NumPy 数组对象 2 >type(data) numpy.ndarray data.size # 数组元素的个数，输出结果12，表示总共有12个元素

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.1 导入 pytorch 6 1.2 导入样本数据 7 2 构建神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20211006：完成本书第一版。 5 1. 准备章节 1.1 导入 pytorch 6 1.2 导入样本数据 7 本章节将神经网络训练之前的准备工作进行全面介绍。但我们并不介绍如何安装 pytorch，一是由 于不同版本的 pytorch 会依赖于不同的 cuda 工具，二是因为官网资料非常齐全，也有很多博客来 介绍，因此没有必要赘述。 1.1 导入 pytorch 首先我们需要明白一个术语：

审核和修改制作：黄海广 备注：请关注github的更新。 CS229 机器学习课程复习材料-概率论 CS229 机器学习课程复习材料-概率论 概率论复习和参考 1. 概率的基本要素 1.1 条件概率和独立性 2. 随机变量 2.1 累积分布函数 2.2 概率质量函数 2.3 概率密度函数 2.4 期望 2.5 方差 2.6 一些常见的随机变量 3. 两个随机变量 3 ，这里 是这个事件集合中元素的数量；例如 ， 。 性质： 如果 ，则： (布尔不等式)： (全概率定律)：如果 ， ， 是一些互不相交的事件并且它们的并集是 ，那么它们的概率之 和是1 1.1 条件概率和独立性 假设 是一个概率非0的事件，我们定义在给定 的条件下 的条件概率为： 换句话说， )是度量已经观测到 事件发生的情况下 事件发生的概率，两个事件被称为独立事件 当且仅当

�����������������������������������������������������������������������������������������������2 1.1 Pytorch 介绍 �������������������������������������������������������������������������������������� 好了，下面就让我们来一起开启这段 Pytorch 框架的深度学习破冰之旅。 PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 2 1. Pytorch 介绍与基础知识 1.1 Pytorch 介绍 Pytorch 是开放源代码的机器学习框架，目的是加速从研究 原型到产品开发的过程。其 SDK 主要基于 Python 语言，而 Python 语言作为流行的人工智能开发语言一直很受研究者与

备注：请关注github的更新，线性代数和概率论已经更新完毕。 CS229 机器学习课程复习材料-线性代数 CS229 机器学习课程复习材料-线性代数 线性代数复习和参考 1. 基础概念和符号 1.1 基本符号 2.矩阵乘法 2.1 向量-向量乘法 2.2 矩阵-向量乘法 2.3 矩阵-矩阵乘法 3 运算和属性 3.1 单位矩阵和对角矩阵 3.2 转置 3.3 对称矩阵 3.4 种方式退化，例如，如果第二个方程只是第一个的倍数，但在上面的情况下，实际上只有一个唯一 解）。 在矩阵表示法中，我们可以更紧凑地表达： 我们可以看到，这种形式的线性方程有许多优点（比如明显地节省空间）。 1.1 基本符号 我们使用以下符号： ，表示 为由实数组成具有 行和 列的矩阵。 ，表示具有 个元素的向量。 通常，向量 将表示列向量: 即，具有 行和 列的矩阵。 如果 我们想要明确地表示行向量:

者开启机器学习之旅，并特别关注深度 学习（deep learning，DL）的基础知识。深度学习是一套强大的技术，它可以推动计算机视觉、自然语言处 理、医疗保健和基因组学等不同领域的创新。 1.1 日常生活中的机器学习 机器学习应用在日常生活中的方方面面。现在，假设本书的作者们一起驱车去咖啡店。阿斯顿拿起一部iPhone， 对它说道：“Hey Siri！”手机的语音识别系统就被唤醒了。接 init_gru_state, gru) d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device) perplexity 1.1, 19911.5 tokens/sec on cuda:0 time traveller firenis i heidfile sook at i jomer and sugard are travelleryou model = model.to(device) d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device) perplexity 1.1, 234815.0 tokens/sec on cuda:0 time traveller for so it will be convenient to speak of himwas e travelleryou

Torch ▪ 2011年 Torch7 ▪ Lua PyTorch ▪ 2016.10 发布0.1，THNN后端 ▪ 2018.12 发布1.0 ， CAFFE2后端 ▪ 2019.5 发布1.1 ▪ Facebook AI Research 同类框架 https://towardsdatascience.com/battle-of-the-deep-learning-framewo

courseId=1208894818&_trace_c_p_k2_=8 d1b10e04bd34d69855bb71da65b0549 预览版202112 简 要 目 录 人工智能绪论 1.1 人工智能 1.2 神经网络发展简史 1.3 深度学习特点 1.4 深度学习应用 1.5 深度学习框架 1.6 开发环境安装 1.7 参考文献 第 2 章 回归问题 Saved_model 15.6 模型部署 15.7 参考文献 预览版202112 人工智能绪论 我们需要的是一台可以从经验中学习的机器。 −阿兰·图灵 1.1 人工智能 信息技术是人类历史上的第三次工业革命，计算机、互联网、智能家居等技术的普及 极大地方便了人们的日常生活。通过编程的方式，人类可以将提前设计好的交互逻辑交给 机器重复且快速地执行，从 神经网络也有了一个新名字，叫作深度学习。一般来讲，神经网络和深度学习的区别并不 大，深度学习特指基于深层神经网络实现的模型或算法。人工智能、机器学习、神经网络 和深度学习四者之间的关系如图 1.1 所示。 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 图 1.1 人工智能、机器学习、神经网络和深度学习 1.1.2 机器学习 机器学习可以分为有监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised

should see a series of data points similar to Fig. 1. 2 3 4 5 6 7 8 Age in years 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 Height in meters Figure 1: Plotting the data. Before starting gradient descent, we