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下载次数: 0
上传时间: 2021-03-13
详细说明：GTC2021指南S31692
深入学习
与MXNet，PyTorch和TensorFlow并排编写代码
讲师：Rachel Hu（AWS AI），Aston Zhang（AWS AI）
深度学习正在改变当今的世界。 但是，实现深度学习提出了独特的挑战，因为任何单个应用程序都会汇集各种学科。 应用深度学习需要同时理解：
进行有效训练模型，克服数值计算陷阱并充分利用可用硬件所需的工程技术；
给定建模方法的数学；
用于将模型拟合到数据的优化算法；
以及为解决方案选择合适的超参数的经验。
为了实现更简单，但更实际的深度学习材料的强烈愿望，，深学的统一资源出生实现以下目标：
提供深度理论和可运行代码，向读者展示如何在实践中解决问题；
允许我们以及整个社区进行快速更新；
以论坛为补充，以互动方式讨论技术细节并回答问题；
对所有人免费开放。
先决条件
GPU基础知识
深度学习基础
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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