import matplotlib.pyplot as plt def featureNormalization(X): """ 数据标准化 :param X: :return: """ mu = numpy.mean(X, axis=0) # ddof的设置,会改变标准差的结算结果,因为总体误差和样本误差的计算公式不一样 sigma = numpy.std(X, axis=0, ddof=1) X_norm = (X - mu) / sigma return ...
深度学习作业 PyTorch基础 PyTorch是一个python库,它主要提供了两个高级功能: GPU加速的张量计算。 构建在反向自动求导系统上的深度神经网络。 初步理解是任意维度的数组。 1.torch 的创建一些方法 根据需求,torch可以是不同维度的数组,即张量。 torch的一些初始化方法 2.tensor的一些运算方法介绍 乘法,加法,转置,@...
手把手教大家实现吴恩达深度学习作业第二周01 2.8万播放 人工智能新手环境搭建指南anaconda+pytorch+pycharm 4.8万播放 2024年最新最简洁深度学习环境配置:Anaconda+PyTorch(CPU、GPU)+VScode+Pycahrm 3.8万播放 Python深度学习:安装Anaconda、PyTorch(GPU版)库与PyCharm 49.9万播放 PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易...
循环神经网络RNN与LSTM知识讲解与实战-Pytorch/深度学习实战/神经网络模型/神经网络原理 2388 24 3:22:13 App 不愧是李宏毅!一小时讲透【Diffusion Model 】扩散模型!入门真的没你想的那么难…… (AI人工智能/深度学习/计算机视觉/CV/大模型) 1006 -- 19:50 App 通过Github实战项目学会深度学习及卷积神经网络 ...
Z=np.sum(s)returnZdefconv_forward(A_prev, W, b, hparameters):#前一层的输入(m, n_H_prev, n_W_prev, n_C_prev) =A_prev.shape#权重矩阵,前2维是过滤器的维数,对每个不同的图像有不同的过滤器,是第三维,最后是本层过滤器的数目。(f, f, n_C_prev, n_C) =W.shape#过滤器步长strid...
此外,深度学习还受到了开源框架的支持,如TensorFlow、PyTorch等,这些框架可以提供大量的工具和模型,从而支持深度学习的开发和应用。 总之,深度学习是一种有效的机器学习技术,它可以用于许多领域,并受到计算机硬件和开源框架的支持,为机器学习的发展做出了重要贡献。 相关推荐》》》 相关试卷 ...
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这里我们为什么要获取各个层的节点数呢? 原因是在初始化w、b等参数时需要确定其维度,以便于后面的传播计算 def layer_size(X,Y): """ 功能:获得各个网络层的节点数 参数: X:特征矩阵 Y:标签 返回: in_layer:输出层的节点数 hidden_layer:隐藏层的节点数 ...