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深度學習第六篇--- Pytorch 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡-手寫數(shù)字識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習中的一個里程碑式的技術，有了這個技術，才會讓計算機有能力理解圖片和視頻信息，才會有計算機視覺的眾多應用。 本文討論卷積神經(jīng)...
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DeepSeek-R1論文學習1 推理大模型與普通大模型的區(qū)別 推理大模型普通大模型目標側重于推理能力、解決復雜問題的能力側重于語言生成、上下文理解和自然語言處理運算原理運算...
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深度學習第八篇---正則化
什么叫過擬合和欠擬合？ 我們在模型訓練的時候，通過把數(shù)據(jù)劃分成訓練集和測試集，然后選擇Loss函數(shù)來評估訓練效果怎么樣，其loss函數(shù)在訓練集上...
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深度學習第七篇---Pytorch 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡-實現(xiàn)情感極性判定之前所學的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)，他們的前一個輸入和后一個輸入是沒有關系的（從輸入層到隱含層再到輸出層，層與層之間是全...
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深度學習第五篇---Pytorch 邏輯回歸模型-乳腺癌預測上篇波士頓房價預測使用了線性回歸模型，適用于連續(xù)型目標變量的回歸問題，其取值范圍（-∞，＋∞）。邏輯回歸模型（Logistic回歸模型）常用于二...
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深度學習第四篇--- Pytorch 線性回歸模型-波士頓房價預測波士頓房價預測是一個經(jīng)典案例，類似于XX語言的Hello World。本文我們學習這個案例，體會深度學習的過程。波斯頓房價可能受影響的因素一共有...
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深度學習第三篇---數(shù)據(jù)加載
Pytorch的數(shù)據(jù)加載主要依賴torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader兩個模塊...
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深度學習第二篇---文本預處理本文認識文本預處理以及它的作用、以及文本預處理有哪些主要環(huán)節(jié)。文本預處理是指在將文本數(shù)據(jù)用于深度學習模型訓練之前，對文本數(shù)據(jù)進行一系列的清洗、轉...
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深度學習第一篇---pytorch入門1 什么是pytorch? PyTorch是一個基于Numpy的科學計算包，它主要有兩個特點：第一，是GPU加速的張量計算；第二，是構建和訓練神...