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在构造自定义块之前，我们先回顾一下多层感知机的代码。 下面的代码生成一个网络，其中包含一个具有256个单元和ReLU激活函数的全连接隐藏层， 然后是一个具有10个隐藏单元且不带激活函数的全连接输出层。 层和块 构造单层神经网咯：线性层+RELU+线性层 生成2x20（2是批量
遇到的疑问： 1、对神经网络前向计算中，关于系数矩阵W的讨论。 上一章讲到了层结构是【out,in】,所以我觉得在计算Y=WX+b的时候，W矩阵也应该是【out,in】的形状。但是该代码（或者正规代码实现流程）不是的，他是一个这样的结构： 所以，W矩阵还是【in,out】结构，a1=X1 W
b站刘二大人《PyTorch深度学习实践》课程第十一讲循环神经网络（基础篇 + 高级篇）笔记与代码： https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=12vd_source=b17f113d28933824d753a0915d5e3a90 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=13spm_id_from=pageDrivervd_source=b17f113d28933824d753a0915d5e3a90 markdown笔记：https://gi
通过PyTorch构建前馈神经网络，并对二维数据点进行分类。在该例子当中，所有的训练数据和测试数据都是通过高斯混合模型GMM生成的： 更换使用循环神经网络RNN模型，进行1维序列分类任务。 为了简化问题，我们假定： 序列的长度是固定的。我们将其长度设为T=4。 我们只有
张量广播（tensor broadcasting）是一种将低维张量自动转化为高维张量的技术，使得张量之间可以进行基于元素的运算（如加、减、乘等）。在进行张量广播时，会将维度数较少的张量沿着长度为1的轴进行复制，在匹配维度后，两个张量就可以进行运算。
前文见： 【深度学习】编码器专题（01） 在上面的示例中， src_mask 设置为 “无”。 如第三篇文章所述，可选的掩码可以通过多头注意力层传递。对于编码器，此掩码通常是根据序列的填充创建的。本文中使用的三个序列的长度均为 6。但是，不同长度的序列更
作为一名机器学习|深度学习的博主，想和大家分享几本 深度学习 的书籍，让大家更快的入手深度学习，成为AI达人！今天给大家介绍的是： 《Python深度学习 基于Pytorch》 在人工智能时代，如何尽快掌握人工智能的核心—深度学习呢？相信这是每个欲进入此领域的人面临的主
dir() ：打开，看见包含什么 help() ：说明书 pytorch中读取数据主要涉及到两个类 Dataset 和 Dataloader 。 Dataset可以将可以使用的数据提取出来，并且可以对数据完成编号。即提供一种方式获取数据及其对应真实的label值。 Dataloader为网络提供不同的数据形式。 Dataset Dataset是一个抽
基于深度学习的映前票房预测模型(CrossDense网络结构模型)，该模型通过影片基本信息如：电影类型、影片制式、档期和电影的主创阵容和IP特征等信息对上映影片的票房进行预测。 本篇采用451部电影作为训练模型，最后再在194部影片上进行测试，模型的绝对精度为55%，相对精
迁移学习( Transfer Learning )是一种利用从一项任务中获得的知识来解决另一项类似任务的技术。一个使用数百万张图像训练的模型，训练数据涵盖数千种对象类别，模型的卷积核将能够学习图像中的各种形状、颜色和纹理，通过重用这些卷积核可以学习到新图像的特征，并最终
