深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模...
推荐吴恩达的Deep Learning Specialization课程（可以先看视频，公式推导部分初期可以跳过）。5、逐步增加难度...
Introduce 在上一篇“深度学习(DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出。 神经网络常用的损失函数 pytorch损失函数封装在torch.nn中。 损失函数反映了模型预测输出与真实值的区别,模型训...
Deep Learning with PyTorch(DEEPLIZARD)教程笔记-Lesson 4 CUDA Explained - Why Deep Learning Uses GPUs 本节的目的是帮助初学者理解什么是CUDA以及它如何与PyTorch相结合,更重要的是,为什么我们在神经网络编程中使用GPU。 Graphics Processing Unit (GPU) 要理解CUDA,我们需要了解GPU。GPU是一种擅长处理专业计算的处...
(2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556.[3] He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (...
深度学习 (DeepLearning) 基础 [4] 欠拟合、过拟合与正则化 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [3] 梯度下降法”中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法。本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及: 欠拟合和过拟合 正则化 以下均为个人
Learn the fundamentals of deep learning with PyTorch on Microsoft Learn. This beginner-friendly learning path introduces key concepts to building machine learning models in multiple domains, including speech, vision, and natural language processing. ...
使用输入和 batch 归一化 要再三检查一下输入是否归一化？是否使用了 batch 归一化？ 原文链接：https://efficientdl.com/faster-deep-learning-in-pytorch-a-guide/ © THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com 原标题：《让PyTorch训练速度更快，你需要掌握这17种方法》
fromazure.ai.ml.sweepimportUniform# we will reuse the command_job created before. we call it as a function so that we can apply inputsjob_for_sweep = job( learning_rate=Uniform(min_value=0.0005, max_value=0.005), momentum=Uniform(min_value=0.9, max_value=0.99), ) ...
【Deep Learning with PyTorch 中文手册】前言 书籍来源与获取方式：PyTorch官方在Twitter上宣布了一本权威的PyTorch教程书问世，并决定免费向社区提供。目前纸质书尚未正式出版，但官方已提供了免费的英文电子书，可通过链接pytorch.org/deeplearni…获取。书籍简介与内容特点：本书旨在介绍使用PyTorch构建...