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y ^ = w 1 x 1 + . . . + w d x d 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-627167.html
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以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。 本节课程地址：线性代数_哔哩哔哩_bilibili 本节教材地址：2.3. 线性代数 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai) 本节开源代码：…d2l-zhpytorchchapter_pr
返回一维张量（一维数组），官网说明，常见的三种用法如下 tensor.shape：查看张量的形状 tensor.reshape：返回改变形状后的张量，原张量不变
图像增强可以扩展训练样本数量、减小对某个属性的依赖。比如，裁剪图像，可以减少模型对对象出现位置的依赖；调整亮度、颜色等因素来降低模型对颜色的敏感度等 头文件 %matplotlib inline：图表直接嵌入到Notebook中，本人使用的jupyter-lab 显示图片
在前面介绍过，使用softmax回归来处理分类问题时，每个输出通过都一个仿射函数计算，网络结构如下，输入和输出之间为全链接层： 多层感知机就是在输入和输出中间再添加一个或多个全链接层，将中间的层称为“隐藏层”，下图为添加了一个全链接层的网络结构： 现实世
f ′ ( x ) = lim h → 0 f (
李沐《动手学深度学习》预备知识 张量操作及数据处理 李沐《动手学深度学习》预备知识 线性代数及微积分 教材：李沐《动手学深度学习》 线性回归基于的 假设 ： 假设自变量和因变量之间的关系是线性的，这里通常允许包含观测值的一些噪声； 假设任何噪声都比较正常
我们在前面学习的多层感知机中，已经认识了全链接层，缺点很明显，在稍微大点的网络模型中，参数成指数级别增长。参数量很快就达到数十亿，这样的量级几乎无法计算。为此科学家们想出一个减少参数的方法：卷积。 从全链接层到卷积的推论，使用如下两个原则： 平
发布时间：1989年 模型目的：识别手写数字 1.3.1 相关函数原型 1）nn.Conv2d：卷积层
生成数据集 synthetic_data() 读取数据集 data_iter() 初始化模型参数 w, b 定义模型：线性回归模型 linreg() 定义损失函数：均方损失 squared_loss() 定义优化算法：梯度下降 sgd() 进行训练：输出损失 loss 和估计误差
🎈 作者： Linux猿 🎈 简介： CSDN博客专家🏆，华为云享专家🏆，Linux、C/C++、云计算、物联网、面试、刷题、算法尽管咨询我，关注我，有问题私聊！ 🎈 欢迎小伙伴们点赞👍、收藏⭐、留言💬 本文是《动手深度学习》线性回归从零开始实现实例的实现和分析。 实现代码
