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代码清晰的说明使用pytorch实现多重分类, 有十个分类标签,用到的思路就是贝叶斯朴素分类器的思想,多分类问题参照BCELoss的函数表达式可变成loss(yhat, y) = -y*log(yhat),Torch.nn.EntropyLoss()交叉熵损失:包含softmax,log处理loss

gan网络生成对抗网络:基本原理是使用生成器将噪声或者其他源头的数据,变成足以以假乱真的数据,不停的去欺骗判别器。 #自从14年被提出以来gan网络在深度学习机器模拟领域,一直有着很多的应用,网上热传的机器模拟真实跳舞就是基于gan网络。这份代码清晰的表示了基本gan网路的实现

卷积神经网络是现在很多的深度神经网络的基础，而lenet5更是基础中的基础，该代码清晰的讲述了卷积神经网络的很多原理，适合下载下来进行阅读研究，其中下采样和cmos原理更是图像处理中的重要原理