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摘要: pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值,它是一个标量,反映了函数的变化趋势;(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的,它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势,也是标量;(3)梯度是一个矢量,是有大小和方向的,其方向是 阅读全文
posted @ 2019-09-27 20:41 The-Chosen-One 阅读(9521) 评论(1) 推荐(0)
摘要: pytorch数学运算与统计属性入门1、Broadcasting (维度)自动扩展,具有以下两个重要特征:(1)expand (2)without copying data重点的核心实现功能是:(1)在前面增加缺失的维度(2)将其中新增加的维度的size扩展到需要相互运算的tensor维度的same 阅读全文
posted @ 2019-09-24 22:39 The-Chosen-One 阅读(2822) 评论(0) 推荐(1)
摘要: (1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1、对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式:a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2);(2)a[:2,:1,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的前1 阅读全文
posted @ 2019-09-19 22:40 The-Chosen-One 阅读(21022) 评论(0) 推荐(3)
摘要: pytorch张量数据类型入门1、对于pytorch的深度学习框架,其基本的数据类型属于张量数据类型,即Tensor数据类型,对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ,Float 阅读全文
posted @ 2019-09-18 22:46 The-Chosen-One 阅读(5729) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 利用平pytorch搭建简单的神经网络实现minist手写字体的识别,采用三层线性函数迭代运算,使得其具备一定的非线性转化与运算能力,其数学原理如下: 其具体实现代码如下所示:import torchimport matplotlib.pyplot as pltdef plot_curve(data): #曲线输出函数构建 fig=plt.figure() plt.pl... 阅读全文
posted @ 2019-09-17 23:51 The-Chosen-One 阅读(3664) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 对于pytorch的深度学习框架,在建立人工神经网络时整体的步骤主要有以下四步: 1、载入原始数据 2、构建具体神经网络 3、进行数据的训练 4、数据测试和验证 pytorch神经网络的数据载入,以MINIST书写字体的原始数据为例: import torch import matplotlib.p 阅读全文
posted @ 2019-09-16 23:11 The-Chosen-One 阅读(9846) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 如何将本地项目上传至GitHub 首先你需要一个github账号,所有还没有的话先去注册吧! https://github.com/ 我们使用git需要先安装git工具,这里给出下载地址,下载后一路直接安装即可: https://git-for-windows.github.io/ 1.进入Gith 阅读全文
posted @ 2019-09-14 22:58 The-Chosen-One 阅读(842) 评论(0) 推荐(1)
摘要: //2019.09.10神经网络入门与学习1、神经网络的发展主要得益于三个方面的进步:(1)2进制的创新能力的发展(2)软硬件能力的发展;(3)人的性价比的下降。2、神经网络的成熟应用目前主要体现在分类识别上,具体来说可以分类到三个方面:(1)图像识别:主要用于人脸识别和自动驾驶;(2)语音识别:主 阅读全文
posted @ 2019-09-10 20:32 The-Chosen-One 阅读(6099) 评论(1) 推荐(0)
摘要: 1、集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练,最后结合不同的算法给出的意见进行决策,这个方法兼顾了许多算法的"意见",比较全面,因此在机器学习领域也使用地非常广泛。生活中其实也普遍存在集成学习的方法,比如买东西找不同的人进行推荐,病情诊断进行多专家会诊等,考虑各方面的意见进行最 阅读全文
posted @ 2019-08-20 23:31 The-Chosen-One 阅读(3139) 评论(0) 推荐(2)
摘要: //2019.08.19#机器学习集成学习1、集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练,最后结合不同的算法给出的意见进行决策,这个方法兼顾了许多算法的"意见",比较全面,因此在机器学习领域也使用地非常广泛。 集成学习(ensemble learning)本身不是一个单独的机器学 阅读全文
posted @ 2019-08-19 23:27 The-Chosen-One 阅读(806) 评论(0) 推荐(0)
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