Dive into Deep Learning
The same text, told at every level, in every language and look shown here. Pick, then listen or download.
The same player the product gives for your own book: the voice, the drawings as they are drawn, the text.
The open textbook used in hundreds of university courses on neural networks. Its first chapter explains what it means for a program to learn from data: models, losses, optimisation, the kinds of learning problems, and how deep learning came to win.
This is a sample: 1 of 23 chapters.
Вот выход, и это главная мысль главы. Вы не можете написать правило, по которому узнаётся «Привет, Siri», но сами вы его узнаёте. Поэтому люди собирают огромный набор записей и помечают каждую: в этой есть слово пробуждения, в этой нет.
Когда модель предсказывает число, обычная функция потерь наказывает за величину каждого промаха, причём большие промахи весят гораздо больше маленьких.
Книга показывает это на грибе, найденном в саду. Классификатор, обученный на фотографиях, говорит, что с вероятностью двадцать процентов это бледная поганка, самый смертоносный гриб на свете. Значит, он на восемьдесят процентов уверен, что гриб безопасен, — и всё же съесть его было бы глупо.
Хитрый промежуточный путь — самообучение, при котором данные сами задают себе упражнения. Спрячьте слово в предложении и попросите модель угадать его по соседним словам; когда для практики есть все тексты мира, людям ничего не нужно размечать.
Теперь книга возвращается в историю, потому что желанию учиться на данных уже несколько веков. Гаусс дал нам метод наименьших квадратов, которым до сих пор пользуются в страховании и медицине, а простые линейные модели описывают такие законы, как связь тока и напряжения в проводе.
Распознавание предметов на фотографиях из трудного стало обыденным: на стандартном тесте лучшие системы 2010 года ошибались примерно в двадцати восьми процентах случаев, даже когда им давали пять попыток; к 2017 году — примерно в двух процентах.
Examples for: a curious adult with school maths who uses ChatGPT and phone apps; add one modern instance per idea, such as a chatbot, a spam filter, a recommendation feed or a voice assistant
The lectures retell the English text of d2l.ai (Cambridge University Press, 2023), GitHub d2l-ai/d2l-en by Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola, published under an open licence that allows retelling and translation. The retelling, the drawings and the voice are made by AI and checked against the book by a second model. How AI is used.
The lectures adapt the original and are released under the same licence, free to share and adapt with credit to the author and a link to this page: CC BY-SA 4.0
Upload a textbook or any difficult book. The first five minutes are free.
Upload a book