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《动手学深度学习》参考答案
弘扬延安精神、坚定理想信念2020公需课答案
A.时代我们B.我们人民C.我们时代D.时代人民我的答案:D
参考答案
:D答案解析:暂无2.本课程提到,苏联共产党由于对()的垄断,导致了严重的教条主义。
阿狸猫猫
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2023-09-29 04:16
2023保密教育线上培训考试
参考答案
02
试题4单选题1.下列关于涉密计算机使用的说法正确的是()。正确答案:D.涉密计算机及时安装和升级专业“木马”查杀工具2.涉密打印机与涉密计算机之间()。正确答案:D.不能采用无线连接方式3.下列说法正确的是()。正确答案:D.淘汰、报废涉密计算机时应将涉密计算机经过专业消磁处理4.定密责任人在职责范围内承担有关国家秘密()工作。正确答案:D.以上都正确5.涉密人员是指在()、涉及国家秘密的单位涉密
杰克说互联网
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2023-09-29 01:24
中国保密在线
2023保密教育线上培训考试
参考答案
03
试题7单选题1.关于涉外活动保密管理要求,下列说法错误的是()。正确答案:D.在紧急情况下,利用国(境)外通信设施进行涉密通信联络2.参加涉外活动一般不得携带涉密载体,确需携带机密级、秘密级涉密载体的,要经()批准。正确答案:C.机关、单位主管领导3.涉密人员离开原涉密单位,调入其他国家机关和涉密单位的,脱密期管理由()负责。正确答案:D.调入机关、单位4.国家秘密确定的基本程序为:在国家秘密产生
杰克说互联网
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2023-09-29 01:24
中国保密在线
Android篇:2019初中级Android开发社招面试解答(上)
2019初中级Android开发社招面试解答(上)Android篇:2019初中级Android开发社招面试解答(中)Android篇:2019初中级Android开发社招面试解答(下)注:因为实际开发与
参考答案
会有所不同
weixin_34014555
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2023-09-29 00:05
面试
移动开发
数据库
(C++)数字反转
输入输出样例示例1输入123输出321示例2输入-380输出-83运行限制最大运行时间:1s最大运行内存:128M
参考答案
#in
devops.
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2023-09-28 14:44
C++算法
c++
蓝桥杯
动手学深度学习
--基础知识上篇
动手学deeplearning☁️本专栏会定期更新关于
动手学深度学习
的每章知识点的讲解,题目答案如果喜欢,欢迎点赞,收藏
动手学深度学习
-预备知识篇线性代数篇1-3题讲解证明一个矩阵A\mathbf{A}
Li&&Tao
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2023-09-28 10:28
深度学习
人工智能
第5章 网络编程
参考答案
OSI(OpenSystemInterconnection):开放式系统互联参考模型。它分为7层,自顶而下分别是:应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层和物理层。
Eclipse_2019
·
2023-09-28 10:21
白话Java面试
网络
网络编程
第4章 文件IO
参考答案
1、I:Input,以内存为参照,就是从硬盘把数据读到内存中,叫输入流。2、O:Output,从内存把数据写到其他地方,叫输出流。
Eclipse_2019
·
2023-09-28 10:20
白话Java面试
java
I/O流
吴猛强:《新西游记》27:大部分人生都是垃圾
在我的概念里,你们那些所谓的经书,其实就是一些,解决人生困惑的
参考答案
!!.(3)但是,如果人生像一份试卷,每一个人生困惑,像一道难题,虽然
吴猛强专栏
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2023-09-28 04:24
2011年计算机一级考试题,2011年3月计算机一级MSOffice真题及答案(网络版)
本试题及答案采自网络,仅供参考....一、选择题1第1台计算机ENIAC在研制过程中采用了哪位科学家的两点改进意见A.莫克利B.冯·诺依曼C.摩尔D.戈尔斯坦
参考答案
:B参考解析:众所周知,冯.诺依曼在发明电子计算机中起到关键性作用
weixin_39905500
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2023-09-27 20:05
滴滴一面:MySQL主从复制不一致,主要原因是?
也一并把这个题目以及
参考答案
40岁资深老架构师尼恩
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2023-09-27 20:28
面试
mysql
数据库
面试
java
架构
sql
翻转列表 python
感谢这个图下面是我的代码,和
参考答案
大同小异吧,包括了链表定义和赋值classListNode:def__init__(self,x=None,next=None):self.val=xself.next
momo+cc
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2023-09-27 04:03
加油刷题
链表
数据结构
《Android 移动应用基础教程(Android Studio)(第2版)》【课本客观题】+【学习通2023春】【
参考答案
】
文章目录超星学习通智能终端软件开发(基于AndroidStudio环境)章节作业(39)一二三四五六七课本一课本二课本三课本四课本五课本六(无)课本七课本八课本九课本十课本十一课本十二(无)课本十三课本十四课本十五(无)Reference超星学习通智能终端软件开发(基于AndroidStudio环境)章节作业(39)超星学习通智能终端软件开发(基于AndroidStudio环境)章节作业(39)一
爱笑的冷面鬼
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2023-09-27 04:26
#
智能终端软件开发
android
android
studio
学习
Web技术模拟面试题A
参考答案
考试时间:180分钟考试总分:100分及格分数:70分一、HTML部分,共5题(10分)1、H5的语义化标签,至少写出5个?(2分)Header定义头部,可以多个Footer底部,不一定是文档最底部,可以多个Nav导航栏标签,定义导航栏Article独立内容区域,与session类似,用于文章等Aside面侧边栏所使用Time时间标签,主要用于搜索引擎和其它一些内容引擎特殊的解析和展示Ruby注释
hanq2016
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2023-09-26 22:15
js
vue
javascript
css
vue.js
html
html5
面试模拟|提升国家文化软实力
参考答案
随着我国综合实力和文化软实力的增强,我国的文化建设也越来越走向纵深化发展。不论是对内全民
我是森森
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2023-09-26 16:19
python L1 研发工程师 部分选择题
A.变量必须要命名B.变量第二次赋值后,第一次赋的值将被删除C.变量只能用来存储数字,不能表示存储文字D.在同一个程序里,变量名不能重复
参考答案
未证实:BD。A有疑问,python不需要声明。
梦中孩子
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2023-09-25 22:39
python
python
李沐_
动手学深度学习
_19_卷积层
一、遇到的磕磕绊绊:1.一维数组和二维矩阵数据之间的区别:二、用到的一些代码:#备注,矩阵点乘就是A*Bimporttorchfromd2limporttorchasd2l#这个库是李沐自己写的,我去fromtorchimportnndefcorr(X,k):h,w=k.shapeY=torch.zeros((X.shape[0]-h+1,X.shape[1]-w+1))foriinrange(Y
诚威_lol_中大努力中
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2023-09-25 22:01
人工智能
深度学习
人工智能
算法
运维工程师mysql面试题及答案_系统运维工程师面试题及
参考答案
1.raid0raid1raid5原理与区别raid0至少2块硬盘。吞吐量大性能好同时读写,但损坏一个就完蛋raid1至少2块硬盘。相当于一个镜像,一个存储。安全性比较高。但是性能比0弱raid5至少3块硬盘。一个做校验,2个做存储,坏了一个能恢复。相当于1与0的结合2.apache与nginx的调优apache调优,mdm模块,选择worker或者prworker。cgi模块,把所有cgi文件共
低盐值用户
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2023-09-25 21:53
【
动手学深度学习
-Pytorch版】循环神经网络-从零开始实现
"""导包并设置batch和steps大小"""importmathimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2l#num_steps是输入的小批量句子的长度batch_size,num_steps=32,35#device=torch.device("cuda:0"iftorch
い☞殘風☜、™
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2023-09-25 21:09
深度学习
pytorch
rnn
3.1 线性回归 【李沐
动手学深度学习
】
目录房价预测问题:一、房价预测问题:1.简化模型:假设1:卧室个数、卫生间个数、居住面积记为x1,x2,x3假设2:成交价是各因素加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+b2.线性模型:线性模型可以看做是单层神经网络3.衡量预估质量平方损失:4.训练数据。5.参数学习6.显式解总结线性回归是对n维输入的加权,外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显式解线性回归可以看作单层神经网络
iCiven
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2023-09-25 17:54
李沐动手学深度学习
深度学习
线性回归
算法
【
动手学深度学习
-Pytorch版】长短期记忆网络LSTM
LSTM参数说明以及网络架构图PS:时间仓促,有空补充内容~LSTM从零开始实现"""遗忘门:相当于一个橡皮擦,决定保留昨天的哪些信息输入门:相当于一个铅笔,再次根据昨天的记忆和今天的输入决定保留哪些信息输出门:用于控制记忆细胞更新时所使用的输入信息"""importtorchfromtorchimportnn,normalfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num
い☞殘風☜、™
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2023-09-25 14:42
深度学习
pytorch
lstm
【
动手学深度学习
-Pytorch版】门控循环单元GRU
关于GRU的笔记支持隐状态的门控:这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态,以及应该何时重置隐状态。这些机制是可学习的,并且能够解决了上面列出的问题。例如,如果第一个词元非常重要,模型将学会在第一次观测之后不更新隐状态。同样,模型也可以学会跳过不相关的临时观测。最后,模型还将学会在需要的时候重置隐状态。下面我们将详细讨论各类门控。formula:门是和隐藏状态同样的一个向量重置门:Rt=σ
い☞殘風☜、™
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2023-09-25 13:39
深度学习
pytorch
gru
系分 - 案例分析 - 数据库设计(基本)
个人总结,仅供参考,欢迎加好友一起讨论文章目录系分-案例分析-数据库设计(基本)数据库基础数据库设计规范化(范式)数据库事务并发控制典型例题题目描述
参考答案
数据库安全性技术视图物化视图存储过程触发器典型例题
WorkLee
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2023-09-25 13:04
软考
-
系统分析师
软考
系统分析师
系分 - 案例分析 - 架构设计(Web架构)
Session共享机制有状态与无状态持久化技术ORM数据库技术CND内容分发网络XML与JSONWeb应用服务器REST响应式Web设计中台云计算边缘计算Web系统分层物联网架构大数据架构典型例题题目描述
参考答案
案例分析
WorkLee
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2023-09-25 13:33
软考
-
系统分析师
软考
系统分析师
软件测试面试题含答案
参考答案
:兼容测试主要是检查软件在不同的硬件平台、软件平台上是否可以正常的运行,即是通常说的软件的可移植性。兼容的类型,如果细分的话,有平台的兼容,网络兼容,数据库兼容,以及数据格式的兼容。
小兮说测试
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2023-09-25 07:04
自动化测试
软件测试
面试题
软件测试
性能测试
接口测试
自动化
面试
【
动手学深度学习
-Pytorch版】机器翻译与数据集
importosimporttorchfromd2limporttorchasd2l"""下载和预处理数据集¶"""#@saved2l.DATA_HUB['fra-eng']=(d2l.DATA_URL+'fra-eng.zip','94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')#@savedefread_data_nmt():"""载入英语-法语数据集"""
い☞殘風☜、™
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2023-09-25 05:48
深度学习
pytorch
机器翻译
【
动手学深度学习
-Pytorch版】注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归
注意力机制中的查询、键、值在注意力机制的框架中包含了键、值与查询三个主要的部分,其中键与查询构成了注意力汇聚(有的也叫作注意力池化)。键是指一些非意识的线索,例如在序列到序列的学习中,特别是机器翻译,键是指除了文本序列自身信息外的其他信息,例如人工翻译或者语言学习情况。查询则是与键(非意识提示)相反的,它常被称为意识提示或者自主提示。这体现在文本序列翻译中,则是文本序列的context上下文信息,
い☞殘風☜、™
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2023-09-25 05:48
深度学习
pytorch
回归
【
动手学深度学习
-Pytorch版】双向循环神经网络
importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#加载数据batch_size,num_steps,device=32,35,d2l.try_gpu()train_iter,vocab=d2l.load_data_time_machine(batch_size,num_steps)#通过设置“bidirective=True”来定义双向LSTM
い☞殘風☜、™
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2023-09-25 05:17
深度学习
pytorch
rnn
【
动手学深度学习
-Pytorch版】序列到序列的学习(包含NLP常用的Mask技巧)
序言这一节是对于“编码器-解码器”模型的实际应用,编码器和解码器架构可以使用长度可变的序列作为输入,并将其转换为固定形状的隐状态(编码器实现)。本小节将使用“fra-eng”数据集(这也是《动手学习深度学习-Pytorch版》提供的数据集)进行序列到序列的学习。在d2l官方文档中有很多的内容是根据英文版直译过来的,其中有很多空乏的句子,特别是对于每个模块的描述中,下面我提供一种全新的思路来理解整个
い☞殘風☜、™
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2023-09-25 05:17
深度学习
pytorch
学习
2019-11-03
参考答案
:压力测试(StressTesting)压力测试的主要任务就是获取系统正确运行的极限,检查系统在瞬间峰值负荷下正确执行的能力。
理想三旬_d066
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2023-09-25 04:10
数据结构期末考试试题及答案
数据结构期末考试试题及答案期末样卷
参考答案
一.是非题(每题1分共10分线性表的链式存储结构优于顺序存储结构。F栈和队列也是线性表。如果需要,可对它们中的任一元素进行操作。
我慢慢地也过来了
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2023-09-25 04:03
经验谈
数据结构
面试
算法
[
动手学深度学习
-PyTorch版]-3.4深度学习基础-softmax回归
3.4softmax回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中,模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题,我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同,softmax回归的输出单元从一个变成了多个,且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例,介绍神经网络中的分类模型。3.4.1分
蒸饺与白茶
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2023-09-25 02:32
动手学深度学习
(pytorch版)第二章-2.2数据预处理Note-pandas
1.创建importosos.makedirs(os.path.join('..','data'),exist_ok=True)data_file=os.path.join('..','data','house_tiny.csv')withopen(data_file,'w')asf:f.write('NumRooms,Alley,Price\n')#列名f.write('NA,Pave,1275
Wall-E99
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2023-09-25 00:38
深度学习
pytorch
人工智能
动手学深度学习
(pytorch版)第二章2.1 Note-ndarray
1.入门x=torch.arange(12)//首先,我们可以使用`arange`创建一个行向量`x`。这个行向量包含以0开始的前12个整数,//它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的元素(element)x.shapex.numel()//如果只想知道张量中元素的总数X=x.reshape(3,4)torch.randn(3,4)//以下代码创建一个形状为(3,
Wall-E99
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2023-09-25 00:37
深度学习
pytorch
人工智能
动手学深度学习
(pytorch版)第二章-2.3线性代数Note-linear-algebra
类型标量:仅包含一个数值被称为标量向量:向量可以被视为标量值组成的列表矩阵:正如向量将标量从零阶推广到一阶,矩阵将向量从一阶推广到二阶。A=torch.arange(20).reshape(5,4)A.T//转置张量:是描述具有任意数量轴的n维数组的通用方法X=torch.arange(24).reshape(2,3,4)张量算法的基本性质张量与张量A=torch.arange(20,dtype=
Wall-E99
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2023-09-25 00:36
深度学习
pytorch
线性代数
数据库:园林软件(综合类题库)
A10%B15%C20%D25%
参考答案
:A2.定位放线时,如遇到燃气管、热力管、雨污水管、给水管、电信电缆时,乔木中心距管道外边缘的水平距离大于()。
当 年 明 月
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2023-09-24 19:12
数据库开发
低自尊爆发
今天收到报社编辑的反馈,说设计太简单,较委婉地让我改动设计,我当时确实太浮躁,考虑阅读题目时不够深入,设计了较多的开放题,其实是避开提供
参考答案
。
YT_何
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2023-09-24 18:26
动手学深度学习
V2___截图
Beforedivingintodeeplearningresearch,it’sbeneficialtohaveasolidfoundationinseveralkeyareas.Herearesometopicsyoushouldconsidermastering:Mathematics:Deeplearningreliesheavilyonmathematicalconceptssuchas
ShCDNay
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2023-09-24 16:09
深度学习
人工智能
动手学深度学习
_个人笔记01_李沐(更新中......)
序言神经网络——本书中关注的DL模型的前身,被认为是过时的工具。深度学习在近几年推动了CV、NLP和ASR等领域的快速发展。关于本书让DL平易近人,教会概念、背景和代码。一种结合了代码、数学和HTML的媒介测试深度学习(DL)的潜力带来了独特的挑战,因为任何一个应用都会将不同的学科结合在一起。应用DL需要同时了解:(1)以特定方式提出问题的动机;(2)给定建模方法的数学;(3)将模型拟合数据的优化
ShCDNay
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2023-09-24 16:39
深度学习
笔记
人工智能
解决d2l在anaconda经常安装失败的问题
李沐老师《
动手学深度学习
》配套一个d2l-zh用来学习非常方便,但是经常出现下载d2l失败的问题anaconda安装时大部分的库已经下好了,直接pipinstalld2l经常出现版本冲突采用最直接的办法在
wwse
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2023-09-24 16:28
python
笔记
高分通过消防工程师考试,经验全在这里
考试结束之后,和机构出的
参考答案
进行估分,技术实务是77分,
爱思考的糖
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2023-09-24 11:17
2021年机修钳工(高级)证考试及机修钳工(高级)复审模拟考试
题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序安全生产模拟考试一点通:电力电缆考试
参考答案
及电力电缆考试试题解析是安全生产模拟考试一点通题库老师及电力电缆操作证已考过的学员汇总,相对有效帮助电力电缆新版试题学员顺利通过考试
露露老师
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2023-09-24 03:46
笔记
机械设计(机电)_简要问答_复习笔记
声明:本文仅供学习参考,不作为任何正式场景的
参考答案
;版权所有,谢绝转载至百度文库等其他平台。目录第二章机械设计总论1.机械零件的主要失效形式有哪些?2.零件设计的基本要求是什么?
是刃小木啦~
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2023-09-24 03:15
机械渣渣
机械设计
期末
问答题
软件项目管理 第二章 软件项目管理工具概述 课后习题
参考答案
——主编:李冰、张桥珍、刘玉娥
第二章软件项目管理工具概述课后习题
参考答案
1.选择题(1)下列选项中哪个不属于构成项目的要素?(C)A.时间B.费用C.项目经理D.范围(2)下列选项中,关于项目的独特说法中错误的是(B)。
边缘梦境
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2023-09-24 02:45
软件项目管理工具概述
软件项目管理 第八章 软件项目的人员与沟通管理 课后习题
参考答案
——主编:李冰、张桥珍、刘玉娥
第八章软件项目的人员与沟通管理课后习题
参考答案
1.选择题(1)矩阵型组织的一个主要的优点是(A)。
边缘梦境
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2023-09-24 02:41
软件项目管理
第1章 Java基础(三)
参考答案
7个对象,分别是"a"、"b"、"c"、"d"、"ab"、"abc"和"abcd"对象。1.22String、StringBuf
Eclipse_2019
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2023-09-23 20:43
白话Java面试
java
开发语言
面试
Java面试题
《
动手学深度学习
Pytorch版》 7.6 残差网络(ResNet)
importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2l7.6.1函数类如果把模型看作一个函数,我们设计的更强大的模型则可以看作范围更大的函数。为了使函数能逐渐靠拢到最优解,应尽量使函数嵌套,以减少不必要的偏移。如下图,更复杂的非嵌套函数不一定能保证更接近真正的函数。只有当较复杂的函数类包含
AncilunKiang
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2023-09-23 15:57
《动手学深度学习
Pytorch版》学习笔记
深度学习
pytorch
网络
《
动手学深度学习
Pytorch版》 7.4 含并行连接的网络(GoogLeNet)
importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2l7.4.1Inception块GoogLNet中的基本卷积块叫做Inception块(大概率得名于盗梦空间),由4条并行路径组成。前3条路径使用窗口大小为1×11\times11×1、3×33\times33×3和5×55\times5
AncilunKiang
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2023-09-23 15:56
《动手学深度学习
Pytorch版》学习笔记
深度学习
pytorch
网络
《
动手学深度学习
Pytorch版》 7.3 网络中的网络(NiN)
LeNet、AlexNet和VGG的设计模式都是先用卷积层与汇聚层提取特征,然后用全连接层对特征进行处理。AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于扩大和加深这两个模块。网络中的网络(NiN)则是在每个像素的通道上分别使用多层感知机。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l7.3.1NiNNiN的想法是在每个像素位置应用一个全连接
AncilunKiang
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2023-09-23 15:25
《动手学深度学习
Pytorch版》学习笔记
深度学习
pytorch
网络
《
动手学深度学习
Pytorch版》 7.5 批量规范化
7.5.1训练深层网络训练神经网络的实际问题:数据预处理的方式会对最终结果产生巨大影响。训练时,多层感知机的中间层变量可能具有更广的变化范围。更深层的网络很复杂容易过拟合。批量规范化对小批量的大小有要求,只有批量大小足够大时批量规范化才是有效的。用x∈B\boldsymbol{x}\inBx∈B表示一个来自小批量BBB的输入;$\hat{\boldsymbol{\mu}}_B$表示小批量BBB的样
AncilunKiang
·
2023-09-23 09:14
《动手学深度学习
Pytorch版》学习笔记
深度学习
pytorch
人工智能
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