分类: 深度学习

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001pyTorch入门——前置
合集请看:pyTorch入门合集 [[Python基础语法]] [[深度学习入门合集]] Python深度学习:安装Anaconda、PyTorch(GPU版)库与PyCharm_哔哩哔哩_bilibili
pyTorch入门合集
参考视频:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click [[什么是tensor]] [[配置anaconda镜像源]] 001pyTorch入门——前置 002pyTorch入门——Dataset和DataLoader 0…
006深度学习入门——卷积神经网络
合集请查看:深度学习入门合集 参考书籍:深度学习入门 基于Python的理论与实现 作者:斋藤康毅 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 整体结构 较神经网络多出了卷积层(Convolution层)和池化层(Pooling层) 之前的神经网络中,相邻层的所有神经元之间都有连接,这成为[[全连接(fully…
003深度学习入门——神经网络的学习
合集请查看:深度学习入门合集 参考书籍:深度学习入门 基于Python的理论与实现 作者:斋藤康毅 损失函数 ![[Loss Function]] ![[均方误差]] ![[交叉熵误差]] mini-batch学习 机器学习使用训练数据进行学习。使用训练数据进行学习,严格来说,就是针对训练数据计算损失函数的值,找出使该值尽可能小的参数。因此,计算损…
002深度学习入门——神经网络
合集请查看:深度学习入门合集 参考书籍:深度学习入门 基于Python的理论与实现 作者:斋藤康毅 什么是神经网络 用图来表示就是下图↓ 感知机和神经网络的主要区别在于激活函数 激活函数 定义: [[Activation Function]] 激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁。 阶跃函数 一旦输入超过阈值,就切换输出。这样的函数称为“阶跃函数 …
001深度学习入门——感知机
合集请查看:深度学习入门合集 参考书籍:深度学习入门 基于Python的理论与实现 作者:斋藤康毅 是什么 感知机接收多个输入信号,输出一个信号。感知机的信号只有“流/不流”(1/0)两种取值。在本书中,0对应“不传递信号”,1对应“传递信号”。 下图是一个接收两个输入信号的感知机的例子。x1、x2是输入信号,y是输出信号,w1、w2是权重。图中的…