是否充满期待?你是否担心由于自己基础欠缺而导致无法入门深度学习领域?很惭愧地说,五年前当我第一次接触深度学习时,我对这三个问题的回答都是“是的”。但是作为一名奋战在教学一线的青年教师,我总是对新的领域充满求知欲,也正是带着这份好奇,我开始收集市面上与深度学习相关的书籍进行研读,这些书籍非常棒,但遗憾...
sentences = [[‘我’, ‘爱’, ‘机器翻译’], [‘我’, ‘爱’, ‘深度学习’]] # 示例句子 创建一个字典来映射每个单词到其索引 dictionary = {w: i for i, w in enumerate([‘我’, ‘爱’, ‘机器翻译’, ‘深度学习’])} # 示例字典 创建数据集和数据加载器 dataset = MyDataset(sentenc...
param_group['lr'] *= 0.1 # 学习率为之前的0.1倍 1. 2. 3. 1.7 训练模型 在pytorch训练模型时,我们通过调用optim实例的step函数来迭代模型参数。按照小批量随机梯度下降的定义,我们在step函数中指明批量大小,从而对批量中样本梯度求平均。 num_epochs = 3 for epoch in range(1, num_epochs + 1): for...
线性模型是机器学习中最基本的模型之一,通过对输入特征进行线性组合来预测输出。本实验旨在展示使用随机梯度下降优化器训练线性模型的过程,并评估模型在鸢尾花数据集上的性能。 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架,相关操作如下: 1. 配置虚拟环境 代码语言:javascript 复制 conda create -n DL python=3.7...
深度学习——基于PyTorch的实现(数据科学与大数据技术丛书) 周静,鲁伟著 京东价 ¥降价通知 累计评价 0 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持 更多商品信息 商品介绍 规格与包装 售后保障 商品评价 本店好评商品 出版社:中国人民大学出版社 ISBN:9787300312378 ...
不得不提,PyTorch是目前深度学习领域非常火的框架之一(其实在我心中,没有之一)。今天我以MNIST数据集分类为任务,为大家演示PyTorch的基本使用;并且,文末为大家提供粘贴可运行的代码。如有错误,还请指正。在开始之前,首先需要介绍PyTorch在计算机视觉领域中最重要的两个包:torch与torchvision: ...
当当网图书频道在线销售正版《深度学习——基于PyTorch的实现(数据科学与大数据技术丛书)》,作者:周静 鲁伟,出版社:中国人民大学出版社。最新《深度学习——基于PyTorch的实现(数据科学与大数据技术丛书)》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.c
Computational Statistics and Data Analysis,Neurocomputing,Science China Mathematics等nature子刊,统计学权威期刊发表论文二十余篇,著有专著《社交网络数据:理论与实践》一本,主编两本深度学习教材《深度学习:基于Pytorch的实现》、《深度学习:从入门到精通》,参与编著《数据思维:从数据分析到商业价值》、《数据思维实践:...
残差学习基本单元: 在ImageNet上的结果: 效果会随着模型层数的提升而下降,当更深的网络能够开始收敛时,就会出现降级问题:随着网络深度的增加,准确度变得饱和(这可能不足为奇),然后迅速降级。 ResNet模型: 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 conv3$\times3和conv13和conv1\times$1 基础模块 ...
《深度学习——基于PyTorch的实现(数据科学与大数据技术丛书)》是一本由浅入深地介绍深度学习的理论原理及PyTorch深度学习框架的入门书籍,全书通过图文并茂的方式对重点知识进行讲解,注重实践,详细地介绍了PyTorch的基本使用、神经网络的构建和训练技巧、卷积神经网络和循环神经网络的实现,以及前沿的深度生成模型的应用。