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在学习了河北工业大学刘老师的课程与台湾大学李宏毅老师的课程后,自己在kaggle 找了一个简单的随机线性回归的数据集来实践:https://www.kaggle.com/andonians/random-linear-regression 使用的是MSE(均方误差)作为损失函数,看着好像是最小二乘
0603-常用的神经网络层 目录一、图像相关层二、激活函数2.1 ReLU 函数2.2 通过Sequential 构建前馈传播网络2.3 通过 ModuleList 构建前馈传播网络三、循环神经网络层四、损失函数 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nick
0609-搭建ResNet网络 目录一、ResNet 网络概述二、利用 torch 实现 ResNet34 网络三、torchvision 中的 resnet34网络调用四、第六章总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/1466
0608-nn和autograd的区别 目录一、nn 和 autograd 的区别二、Function 和 Module 在实际中使用的情况 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一、nn 和 autog
0101-数学优化 目录一、知识点罗列1.1 概述1.2 应用1.3 求解优化问题二、已解决疑难点2.1 为什么线性函数不满足线性函数定义 一、知识点罗列 1.1 概述 优化问题: [minimizequad f_0(x) \ subject,toquad f_i(x) leq b_i, qu
推荐系统模型之 DeepFM Preliminary 在一些推荐系统中,为了追求总点击次数最大化,会根据点击率 (click-through rate, CTR) 来排序返回给用户的商品列表;而在广告推荐的场景中,商品顺序是通过"点击率 x 单次点击收益" (CTR x bid) 来给定的。因此预
大家好,我们今天继续来剖析一些推荐广告领域的论文。 今天选择的这篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction,翻译过来就是DeepFM:一个基于深度神经网络的FM模型。这篇paper的作者来自哈
在上次的代码重写中使用了sklearn.LinearRegression 类进行了线性回归之后猜测其使用的是常用的梯度下降+反向传播算法实现,所以今天来学习它的源码实现。但是在看到源码的一瞬间突然有种怀疑人生的感觉,我是谁?我在哪?果然大佬的代码只能让我膜拜。 在一目十行地看完代码之后,我发现了一
0702-计算机视觉工具包torchvision 目录一、torchvision 概述二、通过 torchvision 加载模型三、通过 torchvision 加载并处理数据集四、通过 torchvision 拼接并保存图片 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.c
0703-可视化工具tensorboard和visdom 目录一、可视化工具概述二、TensorBoard三、Visdom3.1 visdom 概述3.2 visdom 的常用操作3.3 visdom.line 可视化和 update 操作3.4 visdom.image(images) 可视化3
0704-使用GPU加速_cuda 目录一、CPU 和 GPU 数据相互转换二、使用 GPU 的注意事项三、设置默认 GPU四、GPU 之间的切换 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一、CPU 和 G
0705-深度网络模型持久化 目录一、持久化概述二、tensor 对象的保存和加载三、Module 对象的保存和加载四、Optimizer 对象的保存和加载五、所有对象集合的保存和加载六、第七章总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121
1. 国外开源社区 国外开源首先最主流的群体就是社区,Linux内核,Debian发行版,GNU开源库,都是做得很纯净的社区模式。 其次才是商业公司组织,通过开源,提升企业在社区中的影响力和地位。例如:Java的开源版OpenJDK,Google的Android 也有通过开源流行起来的创业公司,
0801-深度学习程序架构设计 目录一、程序架构设计二、文件组织结构三、关于 __init__.py pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 前几章已经把 pytorch 的大部分基础知识讲的很详细了,足够
0802-编程实战_猫和狗二分类_深度学习项目架构 目录一、比赛介绍二、数据加载三、模型定义四、工具函数五、配置文件六、main.py6.1 命令行工具 fire6.2 main.py的代码组织结构6.3 训练6.3.1 torchnet 中的 meter6.4 验证6.5 测试6.6 帮助函数七
一、简介 EMG,应用电子学仪器记录肌肉静止或收缩时的电活动,及应用电刺激检查神经、肌肉兴奋及传导功能的方法。英文简称EMG。通过此检查可以确定周围神经、神经元、神经肌肉接头及肌肉本身的功能状态。 通过测定运动单位电位的时限、波幅,安静情况下有无自发的电活动,以及肌肉大力收缩的波型及波幅,可区别神
0803-PyTorch的Debug指南 目录一、ipdb 介绍二、ipdb 的使用三、在 PyTorch 中 Debug四、 通过PyTorch实现项目中容易遇到的问题五、第八章总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/1466
0901-生成对抗网络GAN的原理简介 目录一、GAN 概述二、GAN 的网络结构三、通过一个举例具体化 GAN四、GAN 的设计细节 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一、GAN 概述 GAN(生成
1、基于MXNET框架的线性回归从零实现例子    下面博客是基于MXNET框架下的线性回归从零实现,以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。这个应用的目标是预测一栋房子的售出价格(元)。   为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年)