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...
【从零开始学习深度学习】11.使用Pytorch实现多层感知机的构建与训练
首先导入所需的包或模块。import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l 1.1 定义模型与初始化和softmax...
【从零开始学习深度学习】10.自己动手从零开始实现一个多层感知机
首先导入实现所需的包或模块。import torch import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l # 之前自己定义的模块 1.1 获取和读取数据这里继续使用Fashion-MNIST数据集。我们将使用多层感知机对图像进行分类。b...
【从零开始学习深度学习】8.Pytorch实现softmax回归模型训练
1. Pytorch实现softmax回归模型使用Pytorch来实现一个softmax回归模型。首先导入所需的包或模块。import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys...
【从零开始学习深度学习】7.自己动手实现softmax回归的训练与预测
1. 自己动手实现softmax回归首先导入本节实现所需的包或模块。import torch import torchvision import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l 1.1 读取数据我们将使用Fashion-MNIST...
【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...
【从零开始学习深度学习】3. 基于pytorch手动实现一个线性回归模型并进行min--batch训练
1.1 线性回归简介线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分...
深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现
1 误差的反向传播1.1加法节点的反向传播1.2乘法节点的反向传播这里我们考虑z = xy。这个式子的导数用下式表示。乘法的反向传播会将上游的值乘以正向传播时的输入信号的“翻转值”后传递给下游。翻转值表示一种翻转关系，如图5-12所示，正向传播时信号是x的话，反向传播时则是y；正...
ECS实现远程深度学习
本人现在为计算机专业的学生，通过朋友推荐 了解到“飞天加速计划·高校学生在家实践”活动。因为作为一名新的炼丹师，在学习的路上越走越远，对显卡的需要日益剧增。但是无耐荷包有限，只能排队使用组里的服务器来跑。还好有牛人做好了虚拟化和用户分割。到了实验室直接通过vscode的SSH连接到服务器就可以来调试...
简答：如何设计一个深度学习网络来实现帧内预测？
前言 帧内预测是在做视频处理的基本功，大家在日常的工作以及面试中也是经常会被问到的，今天为大家带来两种模式进行帧内预测。传统模式 帧内预测编码是指利用视频空域的相关性，使用待编码图像块的周边像素值来预测当前待编码图像块的像素值，以达到去除视频空域冗余信息的目的。 传统算法的基本思想是遍历各种预...
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