Perceptron http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf Perceptron：1958 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.335.3398&rep=rep1&type=p df Perceptron http://www categories https://youtu.be/aygSMgK3BEM Perceptrons’ Limitation: 1969 http://science.sciencemag.org/content/165/3895/780 Is it Winter? http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf Multi-Layer Perceptron is coming ▪ New Issue: How to train MLP ▪ Chain Rules => Backpropagation http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf Backpropagation: First Spark

openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat 然后，您可以使用 create chat interface 来与 Qwen 进行交流： curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" - �→d '{ "model": "Qwen/Qwen1 OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server. openai_api_key = "EMPTY" openai_api_base = "http://localhost:8000/v1" client = OpenAI( (续下页) 1.2. 快速开始 5 Qwen (接上页) api_key=openai_api_key, txt │ │ ├── tokenizer_config.json │ │ └── vocab.json 随后你需要运行 python server.py 来启动你的网页服务。请点击进入 `http://localhost:7860/?__theme=dark` 然后享受使用 Qwen 的 Web UI 吧！ 1.6.2 下一步 TGW 中包含了许多更多用途，您甚至可以在其中享受角色扮

ENFT-SFM or LS-ACTS • http://www.zjucvg.net/ls-acts/ls-acts.html • RKSLAM: • http://www.zjucvg.net/rkslam/rkslam.html • RDSLAM: • http://www.zjucvg.net/rdslam/rdslam.html • ACTS: • http://www.zjucvg.net/acts/acts 场景分析和理解 • 在VR/AR、机器人和无人驾驶领域 进行应用 Personal Homepage: http:www.cad.zju.edu.cn/home/gfzhang: Email: zhangguofeng@cad.zju.edu.cn ZJUCVG Group Website: http:www.zjucvg.net:

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多个输出，并为论坛提供讨论。 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) Fiete Lüer, Surbhi Vijayvargeeya, Muhyun Kim, dennismalmgren, adursun, Anirudh Dagar, liqingnz, 3 http://learnpython.org/ 4 https://discuss.d2l.ai/ 6 目录 Pedro Larroy, lgov, ati‐ozgur, Jun Wu, Matthias 需先将当前路径定位到刚下载的本书代码解压后的目录）： jupyter notebook 9 https://developer.nvidia.com/cuda‐downloads 10 目录 现在可以在Web浏览器中打开http://localhost:8888（通常会自动打开）。由此，我们可以运行这本书中每个 部分的代码。在运行书籍代码、更新深度学习框架或d2l软件包之前，请始终执行conda activate d2l以激活

主讲人：龙良曲 Folded model feature ??@??ℎ + ℎ?@?ℎℎ [0,0,0 … ] Intuitive Pipeline http://harinisuresh.com/2016/10/09/lstms/ http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc321_2017/readings/L15%20Exploding% solve Gradient Vanishing? https://weberna.github.io/blog/2017/11/15/LSTM-Vanishing-Gradients.html http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc321_2017/readings/L15%20Exploding% 20and%20Vanishing%20Gradients

Linear ▪ 4 Hidden Layers: [784, 256, 256, 256, 256, 10] ▪ 390K parameters ▪ 1.6MB memory ▪ 80386 http://slazebni.cs.illinois.edu/spring17/lec01_cnn_architectures.pdf Receptive Field https://medium.freecodecamp Weight sharing ▪ ~60k parameters ▪ 6 Layers http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-89e.pdf Convolution Operation Rethink Linear layer http://slazebni.cs.illinois.edu/spring17/lec01_cnn_architectures

com/zalandoresearch/fashion-mnist http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST & Fashion-MNIST https://www.cs.utoronto.ca/~kriz/cifar.html CIFAR-10 & CIFAR-100 http://image-net.org/ ImageNet http://www.vision.caltech

Python shell 并通过下面的命令加载模块 import h5py 快速开始 38 如 果 模 块 导 入 没 有 错 误， 那 么 模 块 已 经 安 装 成 功， 否 则 你 可 以 在 http://docs.h5py.org/en/latest/build.html 中找到详细的安装说明。 模型 39 4 模型 4.1 关于 Keras 模型 在 Keras 中有两类主要的模型：Sequential RemoteMonitor(root='http://localhost:9000', path='/publish/epoch/end/', field='data', headers=None) 将事件数据流到服务器的回调函数。 需要 requests 库。事件被默认发送到 root + '/publish/epoch/end/'。采用 HTTP POST ，其中的 data 参数是以 字符串；目标服务器的根地址。 • path: 字符串；相对于 root 的路径，事件数据被送达的地址。 • field: 字符串；JSON ，数据被保存的领域。 • headers: 字典；可选自定义的 HTTP 的头字段。 11.1.9 LearningRateScheduler [source] keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule, verbose=0)

在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 http://localhost:8088/tree 54 ⚫Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm 提供 免费的社区版 深度学习的三个步骤 深度学习很简单…… 来源：李宏毅《1天搞懂深度学习》 79 参考文献 1. IAN GOODFELLOW等，《深度学习》，人民邮电出版社，2017 2. Andrew Ng，http://www.deeplearning.ai 3. Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag