深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程
上一篇文章《深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式》主要介绍神经网络中的参数梯度是如何计算的。本文将直接使用之前公众号介绍过损失函数、激活函数以及梯度计算直接手动实现一个两层的神经网络训练过程。也许有人会说使用pytorch或者tensorflow框架，几行代码就可以搭建一个神经网络，为什么要自己手动去实现呢？我觉得使用现成框架确实很容易搭建一个神经网络，但是对于其中的计算原理如果不了解的....
【从零开始学习深度学习】4.基于pytorch框架自带模型实现线性回归的训练过程
1.1 生成数据集我们生成与上一篇文章中相同的数据集。其中features是训练数据特征，labels是标签。样本形状为1000*2。num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [2, -3.4] true_b = 4.2 features = torch.tensor(np.random.normal(0, 1, (num_examples, num....
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