dive into DL PyTorch basic knowledge main tools torch.utils.data模块提供了有关数据处理的工具, torch.nn模块定义了大量神经网络的层, torch.nn.init模块定义了各种初始化方法, torch.optim模块提供了模型...
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fillna() 是 DataFrame 中的一个方法,用于将数据中缺失的值填充为指定的值或方法所返回的值。也就是说,如果我们的目标形状是(高度,宽度), 那么在知道宽度后,高度会被自动计算得出,不必我们自己做除法。...
动手学深度学习pytorch.全面介绍深度学习的动手学习文档。
在深度学习中,我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础,本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。
动手学深度学习-pytorch-源代码
机器翻译 机器翻译是指将一段文本从一种语言自动翻译到另一种语言。因为一段文本序列在不同语言中的长度不一定相同,所以我们使用机器翻译为例来介绍编码器—解码器和注意力机制的应用。 1. 读取和预处理数据 ...
1. 编码器—解码器(seq2seq) 在自然语言处理的很多应用中,输入和输出都可以是不定长序列。以机器翻译为例,输入可以是一段不定长的英语文本序列,输出可以是一段不定长的法语文本序列,例如 ...
这里写自定义目录标题新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的...动手深度学习pytorch版之获取数据集出错解决办法 出错原因应该是没有权限访问,解决方法是将~改为个下载地址(如D:) 如图 ** ** 新的改变 我
介绍。这里,大家把它看成是一个非线性函数即可。这样,线性感知机和非线性单元就构成了单个神经元。单个神经元描述的是输出与单一变量之间的关系。还是上面的例子,如果房
– 卷积神经网络基础 – 卷积层 – 1×\boldsymbol\times× 1 卷积层 形状为1×11 \times 11×1的卷积核,我们通常称这样的卷积运算为1×11 \times 11×1卷积,称包含这种卷积核的卷积层为1×11 \times 11×1卷积层...
卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据。...
过拟合、欠拟合解决方案 过拟合、欠拟合 方法一: 加入正则项。 方法二: 丢弃法。 梯度消失、梯度爆炸 随机初始化模型参数 模型复杂度 下图是模型复杂度 ...为了使读者更加形象的看到数据,添加额外的部分来展示数据的...
pytorch基本使用及深度学习基础知识、从头实现一些深度学习算法
伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记 Task 05:卷积神经网络基础;LeNet;卷积神经网络进阶 微信昵称:WarmIce 昨天打了一天的《大革命》,真挺好玩的。不过讲道理,里面有的剧情有点为了“动作...
伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 07 学习笔记 Task 07:优化算法进阶;word2vec;词嵌入进阶 微信昵称:WarmIce 优化算法进阶 emmmm,讲实话,关于所谓的病态问题是什么,条件数在复杂优化目标函数下的...
《动手学深度学习》PyTorch版本和TendorFlow版本(内有所有代码和PDF版下载地址)
文章目录一、过拟合、欠拟合概念二、多项式函数拟合实验2.1 初始化模型参数2.2 定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合(正常)线性函数拟合(欠拟合)训练样本不足(过拟合)2.3 权重衰减L2 范数正则化...
为了能够完成各种数据操作,我们需要某种方法来存储和操作数据。通常,我们需要做两件重要...无论使用哪个深度学习框架,它的张量类(在MXNet中为ndarray, 在PyTorch和TensorFlow中为Tensor)都与Numpy的ndarray类似。
Task3打卡 1、过拟合、欠拟合及其解决方案 目录: 相关的基本概念 权重衰减 过拟合、欠拟合解决方法 1、相关的基本概念 训练误差: 模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差: 模型在任意一个测试数据样本上表现...
第二次打卡 1.关于验证数据集的描述错误的是: 测试数据集可以用来调整模型参数 验证数据集可以用来调整模型参数 在数据不够多的时候,k折交叉验证是一种常用的验证方法 k折交叉验证将数据分为k份,每次选择一份用于...
1.机器翻译及相关技术 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的...
伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 06 学习笔记 Task 06:批量归一化和残差网络;凸优化;梯度下降 微信昵称:WarmIce 批量归一化和残差网络 BN和ResNet都没什么特别好说的。 DenseNet久闻其名,但是一直...
文章目录一. 传统RNN二. GRUstep 1 : 载入数据集step 2 : 初始化参数step 3: GRUstep 4: 训练模型简洁实现GRU三. LSTMstep 1: 初始化参数step 2: LSTM 主函数step 3: 训练模型step 4: 简洁实现 ...
最近在学习李沐老师的《动手学深度学习(Pytorch版)》,试着整理下所学笔记。
动手学深度学习(pytorch版本)
– 机器翻译 – 机器翻译与数据集 – 机器翻译 顾名思义,机器翻译就是将一段文本从一种语言翻译到另外一种语言,简称MT,而利用神经网络解决这个问题就被称为神经机器翻译(NMT)。 特征主要是输出是单词序列而不是...