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跟我一起學PyTorch-09：PyTorch項目實戰(zhàn)在前面章節(jié)中，深入闡述了PyTorch和深度學習的基礎知識，包括PyTorch的安裝、常用命令和基本操作，講述了深度神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)...
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跟我一起學PyTorch-08：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN前面提到了CNN和基于CNN的各類網(wǎng)絡及其在圖像處理上的應用。這類網(wǎng)絡有一個特點，就是輸入和輸出都是固定長度的。比方說在MNIST、CIFAR-...
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跟我一起學PyTorch-07：嵌入與表征學習前面介紹了深度神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，這些神經(jīng)網(wǎng)絡有個特點：輸入的向量越大，訓練得到的模型越大。但是，擁有大量參數(shù)模型的代價是昂貴的，它需要大量...
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跟我一起學PyTorch-06：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN以全連接層為基礎的深度神經(jīng)網(wǎng)絡DNN是整個深度學習的基石。要說應用最廣、影響最大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，那就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional ...
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跟我一起學PyTorch-05：深度神經(jīng)網(wǎng)絡DNN前面我們介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡，包括神經(jīng)元函數(shù)，激活函數(shù)，前向算法，反向傳播算法，梯度下降等，這些內(nèi)容基本上是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的范疇，這個浪潮大致在1980...
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跟我一起學PyTorch-04：神經(jīng)網(wǎng)絡本節(jié)從神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展著手，依次介紹激活函數(shù)、前向算法、損失函數(shù)、反向傳播算法以及PyTorch中的數(shù)據(jù)處理，最后使用PyTorch解決一個iri...
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跟我一起學PyTorch-03：PyTorch基礎知識
PyTorch的許多函數(shù)在使用上和Numpy幾乎一樣，能夠平滑地結合使用，Numpy的絕大多數(shù)操作同樣可以用在PyTorch中。PyTorch的...
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跟我一起學PyTorch-02：PyTorch安裝PyTorch的安裝非常簡單，分為兩步： （1）安裝Anaconda這個網(wǎng)上教程很多，這里不再詳述。 （2）安裝PyTorch打開PyTorch...
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跟我一起學PyTorch-01：深度學習簡介圍棋號稱人類最復雜的棋類運動，但近兩年來，在AlphaGo的沖擊下，已經(jīng)潰不成軍。繼2016年AlphaGo以4:1擊敗韓國李世石，2017年A...
