神经网络与深度学习 - 专题

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PyTorch深度学习笔记（5）：神经网络的训练--损失函数
在前面的文章中，我们介绍了单层和多层神经网络的正向传播过程，同时也使用了torch.nn来实现这一过程。不难发现，模型中的权重对模型输出的预测结...

0.1 陆仔的自在生活 0 1
PyTorch深度学习笔记（4）：完整实现一个多层神经网络的正向传播
本文将通过一个例子，使用torch.nn中Module类的继承来完整实现一个多层神经网络的正向传播过程。此外，文中将介绍类继承过程中定义init...

0.6 陆仔的自在生活 0 2

PyTorch深度学习笔记（1）：张量
张量Tensor是深度学习框架Pytorch中的基础数据结构。类似于Array是Numpy中的基础数据结构一样，tensor及其对应的方法函数，...

0.1 陆仔的自在生活 0 1
PyTorch深度学习笔记（3）：多层神经网络的正向传播
本文主要以异或门问题为例子，介绍多层神经网络。我们将从上一篇文章中介绍的单层神经网络出发，学习或门、非与门、异或门问题，了解单层神经网络在面对非...

0.1 陆仔的自在生活 0 1
PyTorch深度学习笔记（2）：单层神经网络的正向传播
本文将从一个简单的线性回归问题出发，构建单层神经网络，并手动实现它的正向传播。同时，我们将介绍如何使用PyTorch中的核心模块torch.nn...

0.1 陆仔的自在生活 0 1
PyTorch深度学习笔记（7）：应用实例--FashionMNIST数据集
在上一篇文章中，我们介绍了如何用梯度下降法进行神经网络的训练与优化。现在我们用一个实际的数据集：FashionMNIST，完整的实现构建神经网络...

0.3 陆仔的自在生活 0 2
PyTorch深度学习笔记（6）：神经网络的训练--梯度下降法
在前面的文章中，我们介绍了为线性回归、二分类、三分类神经网络的优化选取适当的损失函数。我们知道，当损失函数的值越小，代表神经网络预测值与真实值之...

0.1 陆仔的自在生活 0 1

我的实践：通过蚂蚁、蜜蜂二分类问题了解如何基于Pytorch构建分类模型
1.数据集准备本例采用了pytorch教程提供的蜜蜂、蚂蚁二分类数据集（点击可直接下载）[https://download.pytorch.o...

0.3 偶尔写一写 0 2
论文｜ NeurIPS2019 Meta-Weight-Net: Learning an Explicit Mapping For SampleWeighting
一写在前面未经允许，不得转载，谢谢～～～今天这篇paper是NeurIPS2019的一篇paper，虽然时间有点久了，但是看完paper还...

与阳光共进早餐 0 2
Transformer在计算机视觉中的应用
2018年Google AI研究院提出了一种预训练模型BERT，该模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果，而BERT取得成功的一个关键因素是T...

0.8 Daisy丶 0 11