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第1周学习：深度学习和pytorch基础

文章目录Part1视频学习一、绪论1.人工智能2.机器学习监督vs无监督学习模型参数vs无参数模型判别vs生成模型二、深度学习概述三、浅层神经网络1.M-P神经元2.激活函数3.单层感知器4.多层感知器

weixin_43982194·2022-10-17 12:32

人工智能学习——神经网络（matlab+python实现）

神经网络文章目录人工智能学习——神经网络前言一、神经网络理论知识1.人工神经网络的概念2.神经元的概念3.MP神经元模型4.常见的激活函数5.人工神经网络模型种类6.人工神经网络学习方式、规则，分类二、感知器的介绍1.单层感知器

NIkoeimi·2022-10-16 13:38

动手学深度学习Pytorch（二）——线性回归

模型训练1.4优化方法——梯度下降小批量随机梯度下降2.代码2.1构造人为数据集2.2构造Pytorch数据迭代器2.3初始化模型2.4模型训练代码总结参考资料1.基础知识1.1线性模型线性模型可以看做是单层神经网络

冠long馨·2022-10-16 10:19

多层网络和BP反向传播算法

前馈网络一个由R输入的S个logsig神经元组成的单层网络如下图所示，左边

MrWei108·2022-10-14 07:02

深度学习日记——Day1 卷积神经网络

机器学习的关系卷积神经网络基础边缘检测垂直过滤器和水平过滤器PaddingValidandSameconvolutions（卷积方法）卷积步长S（Stridedconvoluton）SummaryofconvolutionRGB卷积（三维）单层卷积神经网络

想太多!·2022-10-11 14:14

自然语言处理（NLP）学习笔记——RNN模型

什么是RNN模型RNN(RecurrentNeuralNetwork),中文称作循环神经网络,它一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出.一般单层神经网络结构

池佳齐·2022-10-10 16:09

python实现聚类实例讲解-Python实现简单层次聚类算法以及可视化

本文实例为大家分享了Python实现简单层次聚类算法，以及可视化，供大家参考，具体内容如下基本的算法思路就是：把当前组间距离最小的两组合并成一组。

weixin_39662611·2022-10-06 07:02

深度学习-卷积神经网络-实例及代码3（图像分类LeNet5模型）—利用Tensorflow和mnist数据集训练LeNet5-CNN模型实现手写数字识别

基于最小均方误差的线性判别函数参数拟合训练深度学习-卷积神经网络-实例及代码0.9—MNIST数据集介绍、下载及基本操作深度学习-卷积神经网络-实例及代码1（入门）—利用Tensorflow和mnist数据集训练单层前馈神经网络

猴哥智能·2022-10-01 07:44

softmax回归与交叉熵损失函数

交叉熵损失函数在《动手学深度学习》softmax回归一节中，交叉熵损失函数比较晦涩，学习csdn上其他博客后有了一定了解，做此记录softmax回归softmax回归同线性回归一样，也是一个单层神经网络

leSerein_·2022-10-01 07:41

HBU-NNDL 实验三线性回归

经常用来表示输入和输出之间的关系分类：预测数据属于一组类别的哪一个一个简单的线性模型线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值与真实值的差异（乘1/2为了求导方便，并没有太大影行）线性回归有显示解线性回归可以看成单层神经网络

不是蒋承翰·2022-09-30 07:41

应用程序启动过程

launcher触发Launcher启动后会将已安装应用程序的快捷图标显示到界面上，当我们点击应用程序的快捷图标时就会调用Launcher的startActivitySafely方法，packages\apps\Launcher3

菜鸟xiaowang·2022-09-30 06:32

吴恩达2022机器学习_第二部分高级学习算法笔记

3.如何构建一层神经元4.更复杂的神经网络5.推理：做出预测（向前传播）手写数字识别例子：6.tensorflow在代码中实现推理7.TensorFlow中的数据如何表示8.构建一个神经网络9.在一个单层中的向前传播

爱敲代码的小雨·2022-09-26 22:42

找二叉树所有路径——代码分析

题目链接：257.二叉树的所有路径其中涉及到二叉树的遍历，因此用到递归，但又需要寻找所有路径，因此单层递归逻辑中存在回溯。递归与回溯一一对应，但仍然不好理解，所以单步调试看下代码整体运行流程。

Star_ID·2022-09-25 00:31

动手学深度学习——线性回归模型介绍

w2x2+w3x3+bquanzhong权重和偏差的实际值在后面决定2、线性模型给定n维输入：线性模型有一个n维权重和一个标量偏差：输出是输入的加权和：向量版本：y=单层神经网络

橙子吖21·2022-09-23 12:20

感知机与BP算法

McCullochandPitts,1943]输入：来自其他n个神经元传递过来的输入信号（特征值）处理：输入信号通过带权重的连接进行传递,神经元接受到总输入值将与神经元的阈值进行比较输出：通过激活函数的处理以得到输出激活函数感知机单层感知机

在路上的工程师·2022-09-22 12:33

Pytorch总结四之多层感知机原理及简洁实现

Pytorch总结四之多层感知机前边已经介绍了包括线性回归☞666和softmax回归☞666在内的单层神经⽹络。然⽽深度学习主要关注多层模型。

明月醉窗台·2022-09-21 11:51

单层感知机实现与门，或门，与非门&双层感知机实现异或门(python)

感知机perceptron算法是FrankRosenblatt于1957年提出，它是神经网络和深度学习的起源算法。感知机接受多个信号，输出一个信号，具体更多原理，请参见这篇博文本文用python实现三个简单的逻辑电路，实际上这三种逻辑门电路用感知机实现都不是唯一的，都可以有很多种实现方式（区别只是权重和偏置不一样）；且三个门电路之间也只是权重偏置不一样，代码实际上是一样的，也就是感知机的结构都一样

doubleslow;·2022-09-20 07:53

C++定时器实现和时间轮介绍

目录定时器最小堆实现定时器时间轮单层级时间轮多层级时间轮定时器有些时候我们需要延迟执行一些功能，比如每10s进行一次数据采集。

·2022-09-16 10:22

python如何设置双索引_在pandas多重索引multiIndex中选定指定索引的行方法

multiIndex中选定指定索引的行我们在用pandas类似groupby来使用多重index时，有时想要对多个level中的某个index对应的行进行操作，就需要在dataframe中找到该index对应的行，在单层

weixin_39540020·2022-09-15 07:29

Pytorch学习——入门知识

文章目录1机器学习和深度学习的介绍2介绍神经网络2.1概念2.2神经元2.3单层神经网络2.4感知机2.4.1感知机的作用2.5多层神经网络2.6全连接层2.7激活函数2.8总结写在前面：路漫漫其修远兮

仙女不扎马尾.·2022-09-11 22:40

Android10.0 最近任务Recents功能分析

在Android10.0上，Recents功能分布在SystemUI和Launcher3里面集成.一.初始化跟Android8.1类似，先看初始化入口：1.Recents.javaRecents继承SystemUI

孤街酒客0911·2022-09-08 10:56

人工神经网络实现鸢尾花分类

神经网络设计神经网络结构：单层前馈型神经网络激活函数：softmax函数损失函数：交叉熵损失函数Y=WX+B共有四个特征值，结果分为三类自动求导withtf.GradientTape()astape

百变珍珑兽·2022-09-08 07:05

单层感知器的原理及代码实现

1.原理1.1单层感知机的第一种表达形式图为感知器的结构现在其中的数学符号做如下解释：为输入信号。为的权值。表示细胞的输入信号在细胞核的位置进行汇总b被称为偏置值，相当于神经元内部自带的信号。

Brice Loskie·2022-09-01 11:50

【python】pandas 索引操作

brucejiao·2022-08-25 15:00

神经网络激励函数的作用是什么？有没有形象的解释？

这是一个单层的感知机,也是我们最常用的神经网络组成单元啦.用它可以划出一条线,把平面分割开那么很容易地我们就会想用多个感知机来进行组合,获得更强的分类能力,这是没问题的如图所示,那么我们动笔算一算,就可以发现

小白学视觉·2022-08-23 12:42

Day4_深度学习常见的激活函数选择

如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。

fishlovecatcantuse·2022-08-22 07:41

神经网络实现文本分类（零基础入门）

.感知器数据集代码权重损失变化分类效果sigmoid函数3.非线性回归激活函数代码损失拟合效果4.K-means聚类K-means算法步骤代码聚类效果神经网络1.人工神经网络的概念2.神经元的概念3.单层神经网络

洛潆·2022-08-21 07:36

深度学习01——入门基础基于Python

目录1.知道什么是深度学习2.机器学习和深度学习的区别3.深度学习的应用场景4.常见的深度学习框架5.为什么要学习Pytorch框架5.神经网络的介绍：1）.概念:2）.神经元3）.单层神经网络（感知器

小0p·2022-08-20 07:21

基于感知机的手写体识别

对于手写体的识别，我采用的是keras来实现的，首先搭建一个单层感知机的模型来训练，来观察其模型的预测效果。

无尽的沉默·2022-08-15 07:21

【深度学习】BP神经网络

三.实例1.单层BP神经网络输入多少个数据，就有多少个输入层的神经元。注意:(1)如果隐含层中的神经元节点设置过少，结果可能造成神经网络的训练过

曾鲸·2022-08-14 09:13

吴恩达深度学习笔记- lesson4 卷积神经网络

（Moreedgedetection）4.1.4Padding3.1.5卷积步长（Stridedconvolutions）4.1.6三维卷积（Convolutionsovervolumes）4.1.7单层卷积网络

廖梓强·2022-08-13 09:12

吴恩达深度学习笔记-单层神经网络(第2课)

8、激活函数的导数9、神经网络的梯度下降法10、直观理解反向传播11、随机初始化1、神经网络概览z[i]表示第i层的输入，a[i]表示第i层的输出2、神经网络表示单层神经网络：【一般不把输入层看作一个标准层

郭少的研究生笔记·2022-08-13 09:40

10、卷积神经网络

ComputerVision）2边缘检测（EdgeDetection）2.1用卷积操作实现垂直边缘检测2.2更多边缘检测3填充（padding）4带步长的卷积（StridedConvolutions）5对三通道图片的卷积6单层卷积神经网络

寥廓长空·2022-08-13 07:45

Python中os模块的12种用法总结

再详谈二、详谈各种方法的使用1、getcwd()：返回当前工作目录2、chdir(path)：改变工作目录3、listdir(path):列举指定目录中的文件名和目录名4、mkdir(path):创建单层目录

·2022-08-11 11:15

机器学习之神经网络-基础知识总结（第一篇）

文章目录一、写在前面二、关于线性回归与逻辑回归的知识回顾1.线性回归2.逻辑回归三、人工神经网络基础1.从逻辑回归到神经网络2.神经元模型3.从单层感知机到多层感知机4.神经网络损失函数5.神经网络梯度计算

Small White·2022-08-05 07:12

基于matlab的光学薄膜特性分析,基于matlab的光学薄膜特性分析.doc

目录1技术指标12基本原理12.1单层光学薄膜12.2多层光学薄膜及矩阵理论23基于matlab的光学薄膜特性分析44结论95参考文献96附录：基于matlab的光学薄膜特性分析源程序代码1016武汉理工大学

榛子在发光·2022-08-03 19:55

迁入那遥远第九章

等到了八月之时，风儿不再似伏天那么的使人燥热，但是暖风的余热未尽，人们还是得穿着透气的单层布，即便是年迈的阿公阿婆，也大不了披上一件长衫罢了，穿的再厚，怕是会捂出人命来了。好不容易熬到了

呆呆的之之·2022-07-29 20:21

python pandas创建多层索引MultiIndex的6种方式

pd.MultiIndex.from_product()pd.MultiIndex.from_frame()groupby()pivot_table()引言在上一篇文章中介绍了如何创建Pandas中的单层索引

·2022-07-29 18:38

学习笔记 Day54（梯度，激活函数）

目录1，梯度：2，激活函数1，sigmoid1，torch.sigmoid2,tanh1,torch.tanh3,Relu3,loss的梯度1，均方误差，mse2，softmax4，感知机1，单层感知机

a_Loki·2022-07-22 11:31

Python练习1.1

):#内层循环range(1,10)：[1,10)forjinrange(1,10):#输出单行乘法表ifi>j:print("{}X{}={:2}".format(j,i,i*j),end="")#单层输出至

azureliu·2022-07-20 20:40

感知机+激活函数+多层感知机的实现

单层感知机一般用于处理二分类问题1.多层感知机相较于softmax回归，其只是多加了一个隐藏层可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。

彭祥.·2022-07-19 08:13

Torch_2_SoftMax多分类问题

动手学深度学习（zh-v2.d2l.ai）SoftMax也是单层的网络，其思路是将多类的输出转为概率表示，每类的输出在0−10-10−1之间，且和为1.数学表达为y^=softmax(o)其中y^j=exp⁡

aaaaaaze·2022-07-17 16:00

Pytorch之动手学习深度学习（PyTorch）

softmax回归是一个单层

专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-07-15 07:48

深度学习（吴恩达）-神经网络与深度学习第一周

深度学习概论概述课程序列神经网络与深度学习第一周：深度学习概论什么是神经网络例1：单层神经网络例2：多层神经网络深度学习爆发的原因概述吴恩达老师的深度学习课程讲解详细，很适合入门，这份笔记是我学习该课程的总结课程序列神经网络与深度学习改善深层神经网络

Axiom-key·2022-07-13 07:37

Pytorch-LSTM输入输出参数方式

目录1.Pytorch中的LSTM中输入输出参数2.输入数据（以batch_first=True，单层单向为例）3.输入数据（以batch_first=True，双层双向）Pytorch-LSTM函数参数解释图解

·2022-07-11 16:11

2022-07-11“顺”字小扫把

：小号流苏框：调至最大边框完成尺寸：11cm×8cm（最宽处）工时记录：2022年7月11日2022年7月11日周一27°～17°小雨48优小线圈：三股金色绕线2cm--线圈流苏：三股金线绕480圈，单层绑扎黄

hh妈·2022-07-11 15:20

跟李沐学习深度学习-线性回归和基础优化函数

线性回归和基础优化函数线性回归背景简化模型向量版本单层神经网络损失函数训练数据的采集参数学习线性函数的显示解总结基础优化函数梯度下降detachyieldepochwith关键字线性回归背景李沐老师做了一个背景介绍

CUG-吴彦祖·2022-07-10 13:57

PyTorch模型参数初始化

默认模型参数初始化Conv2dBatchNorm2dLinearPyTorch提供的初始化方式初始化为常数初始化使值采样于某种分布Xavier初始化Kaiming初始化其他gain值计算如何进行参数初始化单层初始化样例模型初始化样例总体来说

森尼嫩豆腐·2022-07-10 12:10

详解C语言中for循环与while循环的用法

目录一、单层for循环二、for循环与if选择的嵌套三、多层for循环的嵌套四、while循环五、总结一、单层for循环引例：C语言实现求1到10的和（用for循环实现）#includeintmain(

·2022-07-08 12:03

python循环神经网络RNN函数tf.nn.dynamic_rnn使用

目录学习前言tf.nn.dynamic_rnn的定义tf.nn.dynamic_rnn的使用举例单层实验多层实验学习前言已经完成了RNN网络的构建，但是我们对于RNN网络还有许多疑问，特别是tf.nn.dynamic_rnn

·2022-07-04 11:19

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