目录 学习总结 一、sigmoid函数 二、和Linear的区别 三、逻辑斯蒂回归（分类）PyTorch实现 …
目录 一、神经网络的构造 二、神经网络中常见的层 2.1 不含模型参数的层 2.2 含模型参数的层 （1）代码…
目录 1 引言 2 模型的保存与复用 2.1 查看网络模型参数 2.2 载入模型进行推断 2.3 载入模型进行…
目录 1.交叉熵损失函数的推导 2. 交叉熵损失函数的直观理解 3. 交叉熵损失函数的其它形式 4.总结 说起…
目录 训练误差和泛化误差 模型复杂性 模型选择 验证集 K折交叉验证 欠拟合还是过拟合？ 模型复杂性 数据集大…
我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机。 import torch from torch import …
目录 多输入通道 多输出通道 1×1卷积层 虽然每个图像具有多个通道和多层卷积层。例如彩色图像具有…
目录 互相关运算 卷积层 特征映射 由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据，本节我们将以图像为例。 互相关运…
目录 最大汇聚层和平均汇聚层 填充和步幅 多个通道 我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关（例如，“图像…
目录 初始化模型参数 激活函数 模型 损失函数 训练 我们已经在数学上描述了多层感知机，现在让我们尝试自己实现…
在线咨询:
邮箱: [email protected]
工作时间：周一至周五，9:00-17:30，节假日休息
