（1）相较于线性回归，使用激活函数sigmoid函数，将结果以0-1之间呈现 （2）损失函数计算：cross-entropy交叉熵 1 import torch 2 3 #data 4 x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) 5 y_data = t ...
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2021-04-19 16:02:51
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pytorch写神经网络 （1）准备数据集 （2）涉及模型（yheight） （3）构造损失函数和优化器 （4）训练周期（前馈、反馈、更新） 1 import torch 2 3 #1.准备数据 4 x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) 5 y_data= ...
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2021-04-19 15:52:05
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郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Nature Machine Intelligence 2020 Abstract 人工智能在高风险决策应用中的主要目标是设计一种算法，该算法通过学习其世界的相关表征及其动态的可解释性解释，来同时表达可概括性。在此，我们结合了大脑启发的神 ...
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2021-03-29 12:46:19
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背景前面在anaconda中使用tensorflow时，在深度学习目标检测的那方面出现了问题：不能导入kerastensorflow版本过低。 首先：打开Anaconda自带的命令提示窗口：然后键入：（注意环境 要先激活tensorflow环境 activate tensorflow）pip ins ...
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2021-03-15 11:25:30
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课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/11939?directly=1&shared=1 从整体的视角来看，深度学习模型解决问题的要点，可以近似总结为：数据、模型、优化方法。 数据处理 要处理图像分类问题，首先就要了解“图 ...
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2021-03-09 13:42:42
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变量OP： 变量的特点： 创建变量： 修改变量的命名空间： API： 高级： 实现线性回归： 案例： 案例代码： def linear_regression(): """ 自实现一个线性回归 :return: """ with tf.compat.v1.variable_scope("prepare ...
TensorFlow： 深度学习框架——Caffe（卷积神经网络框架）：Caffe 是一个深度学习框架，由表达式，速度和模块化组成。 起源：开发于伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心； 软件类型：教学科研相关 |授权协议：BSD|开发语言：C/C++、Python； 特点：Caffe 完全开 ...
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2021-02-20 12:46:08
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数值稳定性和模型初始化 目标：深度学习模型的数值稳定性问题以及模型参数的初始化方法。 深度模型有关数值稳定性的典型问题是衰减（vanishing）和爆炸（explosion）。 衰减和爆炸 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为$L$的多层感知机的第$l$层$\boldsy ...
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2021-02-17 15:10:01
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Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分，训练是神经网络“学习”的过程，主要关注如何搜索和求解模型参数，发现训练数据中的规律，生成模型。有了训练好的模型，就要在线上环境中应用模型，实现对未知数据做出推理，这个过程在AI领域叫做推理部署。用户可以选择如下四种部署应 ...
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2021-02-16 11:43:17
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Tensor基础实践 飞桨（PaddlePaddle，以下简称Paddle）和其他深度学习框架一样，使用Tensor来表示数据，在神经网络中传递的数据均为Tensor。 Tensor可以将其理解为多维数组，其可以具有任意多的维度，不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (sha ...
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2021-02-15 12:07:56
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