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深度学习 【Pytorch基础】深度残差神经网络
回顾 前面我们讨论的神经网络的层数都不会很大,但是对于一些深层的神经网络来说,训练它将会变得非常…
深度学习 【Pytorch基础】逻辑回归
回顾 之前我们讨论过一个线性模型: 上述模型预测出的 $\hat{y} \in R…
深度学习 【Pytorch基础】加载数据集
回顾 上一篇训练神经网络是用的是批梯度下降,容易陷入鞍点中。Pytorch 提供了一个数据集加载…
深度学习 【Pytorch基础】梯度下降算法
回顾 上偏文章我们尝试用枚举法找到权重的最优取值,并限定区间为 0 到 4.1,步长为 0.1,…
深度学习 【Pytorch基础】卷积神经网络
作为本系列的第一篇文章,本文仅对卷积神经网络的工作过程做一个简单的介绍,并不涉及数学原理与推导。…
深度学习 【Pytorch基础】线性模型
线性模型 一般流程 准备数据集(训练集,开发集,测试集) 选择模型(泛化能力,防止过拟合) 训练模型 测试模型…
深度学习 【Pytorch基础】梯度下降算法的改进
回顾 上偏文章我们了解到,权重迭代过程中可能遇到 鞍点 而阻断迭代过程,这是因为每一次迭代都以 …
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