回顾   到目前为止，我们讨论的都是只有一个实数输入的模型。但实际情况要复杂的多，因此，如何处理多维…

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…

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…

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…

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,…

  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。…

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…

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 …