Chollet, F. (2017). Keras: Deep Learning for Humans. O'Reilly Media. Paszke, A., Gross, S., Chintala, S., Chanan, G., Desmaison, S., Killeen, T., ... & Lerer, A. (2019). PyTorch: An Imperative Style, High-Perfo
deeplearning.ai 作业中的Python常用命令 1. print大法 1 2 test = Hello World print ("test:" + test) 2. math和numpy的区别:math只对单个元素,numpy会broadcasting。 1 2 3 4 5 import math import numpy as np x = [1, 2, 3] s = 1/(1+math.exp(-x) #这条语句会报错 s = 1/(1...
在Python代码中输入以下代码: criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.AdamW(model.parameters(),lr=5e-5) 4.8 训练模型 最后,我们需要训练模型。在Python代码中输入以下代码: num_epochs=3forepochinrange(num_epochs):forbatchindataloader:input_ids=batch['input_ids'].to(device)attention_...
人工智能(Artificial Intelligence, AI)和深度学习(Deep Learning, DL)是当今最热门的技术领域之一。它们在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面的应用表现卓越,为人类提供了无尽的便利。然而,为了更好地理解和应用这些技术,我们需要掌握其数学基础原理。 在本文中,我们将探讨人工智能中的数学基础原理,并通过具体的Py...
AI人工智能中的数学基础原理与Python实战:深度学习理论实现与数学基础,1.背景介绍人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个分支,研究如何让计算机模拟人类的智能。深度学习(DeepLearning,
Deeplearning.ai-Course-2-浅层神经网络(编程作业) 声明:本文参考https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148,记录学习过程中的心得体会 Python版本:3.6.x 实验目的:搭建一个能分类平面数据的浅层神经网络,它只有一个隐藏层 在这篇文章中,我们会学到以下知识:...
如今在人工智能领域,许多AI技术都要用Python语言来实现,从关注度较高的无人驾驶,到已经普及的人脸识别和指纹识别,背后的技术都离不开Python语言。现在最流行的Deep learning(深度学习)框架基本都是用的Python。曾经战胜柯洁的AlphaGo,其中大部分程序就是Python编写的。那么,准备学Python的小伙伴是不是已经准备好在学成...
Python(2或者3) 第1步:安装依赖包。 首先,安装 Theano。注意,你必须安装最新版本的 Theano,没有它可是不行的。你可以在这里找到它的安装指南(http://deeplearning.net/software/theano/install.html#bleeding-edge-install-instructions)。 然后输入如下代码安装 Keras。 pip install keras 你还必须把 Keras 的后端...
第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning)(t.cn/E9vuVUg) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 1.2 偏差,方差(Bias /Variance) 1.3 机器学习基础(Basic Recipe for Machine Learning) 1.4 正则化(Regularization) ...
2.5 Python/Numpy 使用笔记 下面介绍课程中提到的一些python/numpy 的使用tips。 Tip1:在 Numpy 中,obj.sum(axis = 0)按列求和,obj.sum(axis = 1)按行求和,默认将所有元素求和。 Tip2:在 Numpy中,obj.reshape(1, 4)将通过广播机制(broadcasting)重组矩阵。reshape 操作的调用代价极低,可以放在任何位置。广...