發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：湖北
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YOLO目標(biāo)檢測(cè)簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)安裝labelImg 我們標(biāo)注樣本需要使用這個(gè)軟件，我這里在anaconda中直接用下面代碼進(jìn)行安裝和啟動(dòng)。 標(biāo)注樣本 首先我們看下界面，Ope...
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PyTorch學(xué)習(xí)筆記|神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)優(yōu)化思想 之前我們提到過(guò)，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向傳播過(guò)程。但很明顯，這并不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的全流程，這個(gè)流程雖然可以輸出預(yù)測(cè)結(jié)果，但卻無(wú)法保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
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PyTorch學(xué)習(xí)筆記|從異或問(wèn)題到深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
異或問(wèn)題解決 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以沉寂了幾十年，就是有大佬說(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決不了異或問(wèn)題，當(dāng)然現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這么火，就說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題已經(jīng)被解決，那今天我們就來(lái)...
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PyTorch學(xué)習(xí)筆記|單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
單層回歸網(wǎng)絡(luò) 其實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不復(fù)雜，我們經(jīng)過(guò)前面的鋪墊，如果只看單層的網(wǎng)絡(luò)（輸入層不算），其實(shí)就是下面這張圖片，好像其實(shí)也就是一個(gè)線性回歸的方程...
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PyTorch學(xué)習(xí)筆記|動(dòng)態(tài)計(jì)算圖與梯度下降入門
autograd回溯機(jī)制 新版PyTorch中的張量已經(jīng)不僅僅是一個(gè)純計(jì)算的載體，張量本身也可支持微分運(yùn)算。這種可微分性其實(shí)不僅體現(xiàn)在我們可以使...
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PyTorch學(xué)習(xí)筆記|基本優(yōu)化思想和最小二乘法
在正式開始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模之前，我們還需要掌握一些基本數(shù)學(xué)工具，在Pytorch中，最核心的就是梯度計(jì)算工具，也就是Pytorch的autograd...
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PyTorch學(xué)習(xí)筆記|張量的線性代數(shù)運(yùn)算
PyTorch中并未設(shè)置單獨(dú)的矩陣對(duì)象類型，因此PyTorch中，二維張量就相當(dāng)于矩陣對(duì)象，并且擁有一系列線性代數(shù)相關(guān)函數(shù)和方法。 矩陣的形變及...
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PyTorch學(xué)習(xí)筆記|張量的廣播和科學(xué)運(yùn)算
pytorch中tensor設(shè)計(jì)了六大類數(shù)學(xué)運(yùn)算，分別是：1.逐點(diǎn)運(yùn)算(Pointwise Ops)指的是針對(duì)Tensor中每個(gè)元素執(zhí)行的相同運(yùn)...
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PyTorch學(xué)習(xí)筆記|張量的索引分片、合并和維度調(diào)整
我們繼續(xù)學(xué)習(xí)張量的相關(guān)基礎(chǔ)操作。 索引 這個(gè)依舊是和numpy差不多，我們簡(jiǎn)單看一些例子。 tensor.view方法可以返回一個(gè)類似視圖的結(jié)果...