当前播放: 25 | PyTorch简介:Tensor和相关运算
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课程目录
第一章:AI及NLP基础 (15讲)
01 | 课程介绍
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02 | 内容综述
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03 | AI概览:宣传片外的人工智能
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04 | AI项目流程:从实验到落地
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05 | NLP领域简介:NLP基本任务及研究方向
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06 | NLP应用:智能问答系统
07 | NLP应用:文本校对系统
08 | NLP的学习方法:如何在AI爆炸时代快速上手学习?
09 | 深度学习框架简介:如何选择合适的深度学习框架?
10 | 深度学习与硬件:CPU
11 | 深度学习与硬件:GPU
12 | 深度学习与硬件:TPU
13 | AI项目部署:基本原则
14 | AI项目部署:框架选择
15 | AI项目部署:微服务简介
第二章:深度学习简介和NLP试水 (14讲)
16 | 统计学基础:随机性是如何改变数据拟合的本质的?
17 | 神经网络基础:神经网络还是复合函数
18 | 神经网络基础:训练神经网络
19 | 神经网络基础:神经网络的基础构成
20 | Embedding简介:为什么Embedding更适合编码文本特征?
21 | RNN简介:马尔可夫过程和隐马尔可夫过程
22 | RNN简介:RNN和LSTM
23 | CNN:卷积神经网络是什么?
24 | 环境部署:如何构建简单的深度学习环境?
25 | PyTorch简介:Tensor和相关运算
26 | PyTorch简介:如何构造Dataset和DataLoader?
27 | PyTorch简介:如何构造神经网络?
28 | 文本分类实践:如何进行简单的文本分类?
29 | 文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?
第三章:表格化数据挖掘 (12讲)
30 | 经典的数据挖掘方法:数据驱动型开发早期的努力
31 | 表格化数据挖掘基本流程:看看现在的数据挖掘都是怎么做的?
32 | Pandas 简介:如何使用Pandas对数据进行处理?
33 | Matplotlib 简介:如何进行简单的可视化分析?
34 | 半自动特征构建方法:Target Mean Encoding
35 | 半自动特征构建方法:Categorical Encoder
36 | 半自动特征构建方法:连续变量的离散化
37 | 半自动特征构建方法:Entity Embedding
38 | 半自动构建方法:Entity Embedding的实现
39 | 半自动特征构建方法:连续变量的转换
40 | 半自动特征构建方法:缺失变量和异常值的处理
41 | 自动特征构建方法:Symbolic learning和AutoCross简介
25 | PyTorch简介:Tensor和相关运算

25 | PyTorch简介:Tensor和相关运算

王然
众微科技AI Lab技术负责人、阿姆斯特丹大学数学和计量经济学双硕士
120讲 每周一/四更新1843
订阅¥129
本节摘要
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精选留言(4)

  • Tofacto
    视频的最后
    A = torch.randn(3, 5, 4)
    l = torch.randn(2, 5)
    r = torch.randn(2, 4)
    torch.einsum('bn, anm, bm->ba', l, A, r)
    最终结果是ba,没有出现n和m
    在视频中讲解n和m是怎么操作的时候,老师说:“它就是对应地去把它加起来,做这样的一个求和的操作,那么对应的实际上就是一个Bilinear过程”
    请问老师这句话是什么意思?听不明白!请在这里给解释一下吧,谢谢
    我用程序跑了一下,得到的结果是:
    tensor([[10.3107, -2.2290, -1.1836],
            [ 7.3258, 2.1568, -3.5209]])
    不过还是看不明白,请老师回复,谢谢!

    作者回复: 不行的话我重新录一下这个然后在白板上解释一下吧。

    2020-03-19
    2
    4
  • 王柯
    一直对这些tensor的形状变换理解不是很清楚,老师有什么方法可以讲一下吗?

    作者回复: 具体指哪里呢?可以具体说一下么?

    2020-03-20
    1
    1
  • JaneIDK
    啊信息量好大
    2020-03-22
  • 韩向民
    该讲需要反复实际的操作来达到熟练
    2020-03-22
收起评论
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