【Pytorch神经网络基础理论篇】 05 矩阵计算

QA：

1.梯度下降仅仅在凸函数中获得最优解，机器学习不关心确定性问题P，仅关心不确定性问题NP。

2.pytorh采用的是自动微分和计算图，不会再使用手动微分实现。

【Pytorch神经网络基础理论篇】 05 矩阵计算相关推荐

【Pytorch神经网络基础理论篇】 07 线性回归 + 基础优化算法
一.线性代数回归是指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法.在自然科学和社会科学领域,回归经常用来表示输入和输出之间的关系. 在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测(prediction ...
【Pytorch神经网络基础理论篇】 08 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集
3.4. softmax回归回归可以用于预测多少的问题. 比如预测房屋被售出价格,或者棒球队可能获得的胜场数,又或者患者住院的天数. 事实上,我们也对分类问题感兴趣:不是问"多少" ...
【Pytorch神经网络基础理论篇】 06 自动求导+导数与微分
0.导数和微分 0.1逼近法在2500年前,古希腊人把一个多边形分成三角形,并把它们的面积相加,才找到计算多边形面积的方法. 为了求出曲线形状(比如圆)的面积,古希腊人在这样的形状上刻内接多边形,内 ...
【Pytorch神经网络基础理论篇】 03 数据操作 + 数据预处理
1.数组样例 2.数据操作(代码实现与结果截图) #首先导入torch,虽然被称为pytorch,但是我们应该导入torch而不是pytorch import torch #张量表示一个数值组成的数组 ...
【Pytorch神经网络基础理论篇】 02 pytorch环境的安装
1.要注重在真实数据上的模型动手能力 2.要学会给别人讲一遍,充分理解[最高境界] CSDN上有很多就不介绍了 3060+11.3CUDA+Pytorch避坑指南 - 知乎 https://zhuan ...
【Pytorch神经网络基础理论篇】 01 从零开始介绍深度学习算法和代码实现
1.AI的分类: 2.深度学习的应用: 3.案例研究-广告点击 QA: 1.深度学习的模型的可解释性是黑盒,业界都是比较关心的,但是确实是一个放弃的地方.为什么有效和可解释性并不是相同的.一个模型在一 ...
【Pytorch神经网络基础理论篇】 04 线性代数
1.基本概念 2.线性代数的实现 2.1标量标量由只有一个元素的张量表示. import torchx = torch.tensor([3.0]) y = torch.tensor([2.0])x ...
PyTorch 深度学习实践 GPU版本B站刘二大人第11讲卷积神经网络(高级篇)GPU版本
第11讲卷积神经网络(高级篇) GPU版本源代码原理是基于B站刘二大人 :传送门PyTorch深度学习实践--卷积神经网络(高级篇) 这篇基于博主错错莫:传送门深度学习实践第11讲博文仅在 ...
【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类
Multi-sample Dropout是Dropout的一个变种方法,该方法比普通Dropout的泛化能力更好,同时又可以缩短模型的训练时间.XMuli-sampleDropout还可以降低训练集和 ...

【Pytorch神经网络基础理论篇】 05 矩阵计算

【Pytorch神经网络基础理论篇】 05 矩阵计算相关推荐

最新文章

热门文章