【Pytorch神经网络实战案例】30 jieba库分词+训练中文词向量
1 安装jieba1.1 安装pip install jieba1.2 测试import jieba seg_list = jieba.cut("谭家和谭家和") for i in seg_list: printf(i);1.3 词向量在NLP中，一般都会将该任务中涉及的词训练成词向量，然后让每个词以词向量的形式型的输入，进行一些指定任务的训练。对于一个完整的训练任务，词向量的练大多发生...
【Pytorch神经网络理论篇】 24 神经网络中散度的应用：F散度+f-GAN的实现+互信息神经估计+GAN模型训练技巧
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
【Pytorch神经网络实战案例】11 循环神经网络结构训练语言模型并进行简单预测
1 语言模型步骤简单概述：根据输入内容，继续输出后面的句子。1.1 根据需求拆分任务(1)先对模型输入一段文字，令模型输出之后的一个文字。(2)将模型预测出来的文字当成输入，再放到模型里，使模型预测出下一个文字，这样循环下去，以使RNN完成一句话的输出。1.2 根据任务设计功能模块(1)模型能够记住前面文字的语义；(2)能够根据前面的语义和一个输入文字，输出下一个文字。1.3 根据功能模块设计实....
【Pytorch神经网络理论篇】 19 循环神经网络训练语言模型：语言模型概述+NLP多项式概述
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
【Pytorch神经网络理论篇】 05 Module类的使用方法+参数Parameters类+定义训练模型的步骤与方法
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
【Pytorch神经网络实战案例】01 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-方法①
import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch.utils.data import DataLoader # 取消全局证书验证（当项目对安全性问题不太重视时，推荐使用，可以全局取消证书的验证，简易方便） import ....
【Pytorch神经网络实战案例】03 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-测试方法
import torch import torchvision from PIL import Image from torch import nn image_path="./test_img/dog.png" image=Image.open(image_path) print(image) #size=406x479 所以需要转换 # png格式是四个通道，除了RGB三通道外，还有一个透明....
假设测试数据集test_data为随机生成的，并设置小批次。model神经网络已经训练好了，怎么用MSE来做测试
使用均方误差（MSE）作为模型性能的评估指标，可以通过以下步骤对训练好的模型进行测试：加载测试数据集test_data，并将其分成小批次。将小批次的输入数据输入到模型中，并使用模型生成预测值。将预测值与测试集中的目标值进行比较，计算出预测值和目标值之间的均方误差（MSE）。对所有小批次的MSE进行平均，得到模型在测试集上的平均MSE。以下是一些示例代码，可以帮助你完成上述步骤：import to....
使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真
1.算法描述 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一...
PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络
为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题，同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API，本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习，并以此为例，训练一个类似的神经网络。我们即将看到的神经网络，是一个预训练好的用于对手写体数字（整数）图像进行识别的神经网络，它使用了 MNIST 数据集( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ )，这是一个经常被用于研究模式....
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