随笔分类 - 机器(深度)学习
什么是监督学习
摘要:监督学习(Supervised Learning)是一种机器学习任务,其中算法通过从标记的训练数据中学习模式和关系,以进行预测或分类。在监督学习中,算法的目标是通过输入特征与其相应的标签之间的关联性,构建一个能够准确预测新数据标签的模型。 在监督学习中,训练数据包含输入特征和相应的标签或输出。算法通
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机器学习和深度学习的区别
摘要:机器学习和深度学习都属于人工智能领域,但它们有不同的方法和应用场景。 机器学习是一种利用统计学习算法让计算机模仿人类的学习过程来实现智能化的技术。机器学习的主要思想是从大量的数据中发掘规律和模式,然后将这些规律和模式应用到新的数据中进行预测和决策。聚类,聚合 深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层
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torch和cuda 的关系
摘要:他们一定要匹配吗? 我认为是的(错)。没关系。版本不匹配换就完了 都给报错了 False 但是,我cuda11.1 torch1.6.0 也是可以运行没问题 虽然不同版本的CUDA和PyTorch有可能会出现兼容性问题,但并不是每个版本都会出现不兼容的情况。在有些情况下,即使版本不对应,也可以运行。
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cuda多版本共存
摘要:torch 一会要这个版本,一会要那个版本,还要和cuda对应上。避免不了要下载多个cuda 参考文档:https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/85173258 1. 下载cuda 2. 安装(失败,runfile) 一直按回车 说什么未知原因 3.
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训练集 测试集
摘要:定义 训练集(Training Set): 训练集是用来训练机器学习模型的数据集。 模型通过训练集中的样本学习关联模式、特征,以便能够对新数据进行预测或分类。 训练集的质量和数量对模型性能有着重要的影响。 测试集(Test Set): 测试集用于最终评估模型的性能,检查模型对未见过的数据的泛化能力。
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pytorch cnn 手写数字识别
摘要:结果 训练好的模型呢 训练过程中,不断变化 官网: 是https://github.com/pytorch/examples/blob/main/mnist/main.py test改个名字 如何使用训练好的模型,来识别我手写的 from __future__ import print_functi
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MLP多层感知机、人工神经网络、前馈神经网络、最基本的网络模型
摘要:多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network) MLP多层感知机,即原始神经网络。只用全连接层,没有卷积层,只接受向量(一维数组)作为输入,不接受矩阵(二维数组),丢失图像中的像素关系 包括输入层、输出层
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nvidia-smi命令怎么看
摘要:nvidia-smi是nvidia 的系统管理界面 ,其中smi是System management interface的缩写 GPU:**本机中的GPU编号(有多块显卡的时候,从0开始编号)图上GPU的编号是:0 Fan:风扇转速(0%-100%),N/A表示没有风扇 Name:GPU类型,图上G
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windows安装cuda、cudnn
摘要:我要在windows 运行pytorch 下载时候,需要cuda的版本 一、查看电脑上有没有cuda 二、下载cuda https://blog.csdn.net/qq_40968179/article/details/128996692 1. 打开英伟达控制面板 2. 帮助 3. 得到nvidia
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模型相关概念
摘要:我发现这种数学问题,国内的教材,就会给你整的罗里吧嗦,说不清楚,让人非常难理解 激活函数:是调整模型的,也就是σ。来调整模型的权重,使需要的神经元高亮, 损失函数(loss function)或代价函数(cost function):用来评价模型好坏的,在epoch每次迭代的时候展示 梯度下降法(g
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卷积神经网络,卷积是什么?神经网络是什么?
摘要:神经网络 神经网络。只用全连接层,没有卷积层,只接受向量(一维数组)作为输入,不接受矩阵(二维数组) 反复观看这个视频!!! https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx/?spm_id_from=333.999.0.0 概念:Neural Networks
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jetson nvidia上看cuda的 版本
摘要:nvcc -V 但是有时候是命令没有找到 解决: 1. vim ~/.brashrc 在最后添加两句话 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin 注意:cuda是要看看你环境中的cuda是
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GPU CUDN cuDNN 是什么
摘要:nvidia官方:https://developer.nvidia.com 参考文档:(103条消息) linux版本安装cuda_linux安装cuda_scl52tg的博客-CSDN博客 介绍 GPU GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片 显卡 显示器≠显卡,显卡接在电脑主板上
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CNN卷积神经网络 结构
摘要:Convolutional Neural Networks 背后是概率论,是微积分,是矩阵 参考文献:CNN(卷积神经网络)介绍 - 知乎 (zhihu.com) 结构 CNN的基本结构由输入层、卷积层(convolutional layer)、池化层(pooling layer,也称为取样层)、全
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RCNN理论
摘要:区域卷积神经网络:Regions with CNN features,简称 R-CNN 论文:Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation (thecvf.com) cnn识别整个图像
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浙公网安备 33010602011771号