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(选修)实践任务:HW2(DNN)深度神经网络-分类任务
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(选修)实践任务:HW2(DNN)深度神经网络-分类任务
2024年8月14日创建
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💡
《深度学习详解》学习活动实践
是 Datawhale 2024 年 AI 夏令营第
五
期的学习活动(
李宏毅-深度学习详解-入门班
方向
),基于
李宏毅机器学习2023年春课程
开展的实践学习
,其中本文内容为Homework2 DNN的内容
——
•
适合想
入门并
动手
实践
深度学习
算法、
通过实践理解深度学习理论
的学习者参与
学习内容提要
:
基于自己构建的
数据处理函数和深度学习算法DNN
解决HW2中
音素分类任务
并通过
修改模型结构和参数
深入理解深度学习算法中各模块的作用。
纸质版教材指路(享五折优惠~)
:
https://u.jd.com/muCV8tI
内容速览
15分钟
完成HW2作业!
💡
教程贡献者说:
我们整个学习活动,将带你
•
跑通
最简单
的Baseline
•
了解
Baseline各部分功能与作用
•
精读Baseline与
了解进阶思路
这些一个都不会少!
•
千里之行,始于足下,从这里,开启你的
深度学习
学习之旅吧!
•
记得在每次完成学习后,写笔记打卡哟~ 及时总结沉淀能让学习事半功倍~
Step1:准备算力实例
Step2:
下载数据集并
解压
链接:
git clone
https://oauth2
:
3EQxRxxHC8AwoQfojKpK@www.modelscope.cn/datasets/Datawhale/HW2-DNN-libriphone.git
💡
启动创建的实例,等待几分钟直到启动完成,然后点击进入JupyterLab。接着,点击“Terminal”打开命令行窗口,输入以下代码并按下回车键。稍等片刻,数据集和代码文件(notebook)将会自动下载,大约需要一分钟。
git clone
https://oauth2
:
3EQxRxxHC8AwoQfojKpK@www.modelscope.cn/datasets/Datawhale/HW2-DNN-libriphone.git
解压数据集命令:
cd HW2-DNN-libriphone/
ls
unzip -q ml2023spring-hw2.zip