pytorch版循环神经网络实现 import torch import torch.nn as nn import time import math import sys def load_data
卷积神经网络 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。 卷积层 卷积:在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是,在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。 直观的理解卷积 以上
节选自“ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版” Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶(1天) Task04:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq
小白知识点 训练误差和泛化误差 训练误差:模型在训练数据集上表现出的误差 泛化误差:模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似。 验证数据集、测试数据集和训练数
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机器翻译和注意力机制 机器翻译是指将一段文本从一种语言自动翻译到另一种语言。因为一段文本序列在不同语言中的长度不一定相同,所以我们使用机器翻译为例来介绍编码器—解码器和注意力机制的应用。 步骤 1、读
我们使用的热狗数据集(点击下载)是从网上抓取的,它含有1400张包含热狗的正类图像,和同样多包含其他⻝品的负类图像。各类的1000张图像被用于训练,其余则用于测试。
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你可能已经接触过编程,并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道,尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字:人工智能。实际上,或者说幸运的是,大部分程序并不需要深度学习或者
