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RSS订阅原创 编译原理第一次实验
从文本文件中读入测试源代码，根据状态转换图，分析出一个单词，、根据以下的正规式，编制正规文法，画出状态图；常数为无符号整形数；、根据状态图，设计词法分析函数。） 以二元式形式输出单词。、编写测试程序，反复调。，输出单词种别和属性。
2025-03-17 11:30:00
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原创 深度学习第十一次作业（LSTM反向推导和算子实现）
1、使用Numpy实现LSTM算子。2、使用nn.LSTMCell实现。3、使用nn.LSTM实现。
2024-12-24 23:12:11
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原创 深度学习第十七次实验（优化算法比较）
1、不同优化算法的2D可视化实验。2、不同优化算法的3D可视化实验。2）不同优化算法的3D轨迹图。3、复现CS231经典动画。
2024-12-22 16:45:44
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原创 深度学习第十三次实验（ResNet网络对CIFAR-10数据集的分类）
【代码】深度学习第十三次实验（ResNet网络对CIFAR-10数据集的分类）
2024-12-03 12:15:20
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原创 深度学习第九次作业（SRN、Seq2Seq）
NNDL 作业9 RNN-SRN简单循环神经网络 [HBU]_简单循环网络-优快云博客。2、增加激活函数tanh。
2024-11-29 21:08:47
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原创 深度学习第十二次实验（ResNet残差网络实现对MNIST数据集的识别）
2、无残差连接的ResNet网络模型。3、有残差连接的ResNet网络模型。
2024-11-23 15:23:42
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原创 深度学习第十次实验（卷积神经网络（1））
6、分别用自定义卷积算子和torch.nn.Conv2d()编程实现下面的卷积运算。2、自定义带步长和零填充的二维卷积算子。5、自定义卷积层算子和汇聚层算子。4、RGB图像的边缘检测。1、自定义二维卷积算子。3、实现图像边缘检测。
2024-11-10 21:07:02
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原创 深度学习第七次实验（前馈神经网络-自动梯度计算）
3、自定义隐藏层层数和每个隐藏层中的神经元个数，尝试找到最优超参数完成二分类。可以适当修改数据集，便于探索超参数。2、增加一个3个神经元的隐藏层，再次实现二分类，并与1做对比。1、使用pytorch的预定义算子来重新实现二分类任务。
2024-10-26 18:22:22
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原创 深度学习第五次实验（前馈神经网络-神经元 激活函数）
2、torch.nn.Linear（）函数。3、Logistic函数、Tanh函数。4、ReLU、带泄露的ReLU的函数。1、使用Pytorch计算活性值。
2024-10-14 20:01:04
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1原创 深度学习第四次实验（线性分类）
3、基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务。1、基于Logistic回归的二分类任务。2、基于Softmax回归的多分类任务。
2024-10-08 16:20:25
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空空如也
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