卷积神经网络是一种很强大的神经网络,但是它的一个不足的之处在于,当输入数据在空间上发生变化时,结果很容易受到影响。如果神经网络可以动态地变换输入图片,包括平移、旋转、缩放等,...

卷积神经网络是一种很强大的神经网络,但是它的一个不足的之处在于,当输入数据在空间上发生变化时,结果很容易受到影响。如果神经网络可以动态地变换输入图片,包括平移、旋转、缩放等,...
难度不大,只需在手写字符的基础上做些改变。重点在于pytorch学习,效果并不是特别好,在测试集上的loss有16下面是pytorch实现代码:
softmax的输入不需要再做非线性变换,即softmax之前不再需要激活函数(relu)。softmax两个作用:1、如果在进行softmax前的input有负数,通过指数...
RecSSD:基于推荐推理的固态硬盘近距离数据处理 摘要 神经个性化推荐模型被广泛应用于各种数据中心应用,包括搜索、社交媒体和娱乐。最先进的模型由大型嵌入表组成,这些表具有数...
对数据集的分析涉及特征工程的知识了,网上有详细教程。本文的主要目的是对pytorch进行练习。我主要挑选一下重要的信息作为特征进行训练。 PassengerID(ID) Su...
首先要链接谷歌云盘,刚开始要输入验证码的 更改运行目录 安装Pytorch以及torchvisionColab 一般情况下已经自带了pytorch环境了。若没有可以进行相应的...
一些知识点的说明:1、DataSet 是抽象类,不能实例化对象,我们需要自己写一个数据集的类去继承。继承DataSet 要重写init,getitem,len魔法函数。分别是...
教程来源b站刘二《pytorch深度学习实战》 乘的权重(w)都一样,加的偏置(b)也一样。b变成矩阵时使用广播机制。神经网络的参数w和b是网络需要学习的,其他是已知的。 学...
逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面,添加了激活函数(非线性变换) 分布的差异:KL散度,cross-entropy交叉熵。BCELoss(Binary Cro...
重要的数据结构Tensor,包含data和grad(损失函数对权重的导数)。 w是Tensor(张量类型),Tensor中包含data和grad。grad初始为None,调用...
PyTorch 实现的线性回归 准备数据集 用类封装设计一个模型 # 目的是为了前向传播forward,即计算y hat(预测值) 使用pytorch的API来定义 los...
梯度下降算法实现 随机梯度下降算法实现
作业题目:实现线性模型(y=wx+b)并输出loss的3D图像。 实现代码: 运行结果:
课程来自B站 刘二大人代码主要内容是模拟一个简单的函数在不同参数时的loss求得的MSE,并且将其可视化
NumPy是Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。由于是底层基于c语言,因此很快。。。 numpy.arr...
Machine Learning 一句话概括机器学习的定义:机器学习就是让机器具备找一个函式(函数)的能力,凭藉著机器的力量,把这个函式自动找出来,这件事情,就是机器学习。 ...
在linux系统进行cp操作时,发现复制的文件超过20000张左右,会出现参数列表过长的报错。使用以下命令把指定文件夹下的以“jpg”为后缀名的所有图片文件复制到目标目录下 ...