Armain的博客

笔记主要知识点来源于Coursera上Andrew的Machine Learning公开课1.Definition of Machine LearningTom Mitchell Well-posted Learning Problem:A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T...

笔记内容主要基于Andrew的Stanford Machine Learning公开课，以及当前在学习的一本书《强化学习精要——核心算法与TensorFlow实现》。 第一讲《Machine Learning的学习动机和应用》 第一集视频前一半和我们上大学各专业课第一节课的流程类似，都是先讲一下课程的设置与要求，以及同学们提高的方向，第一部分其实大多数讲的还是应用问题。 1.Machine ...

一、Tensor的数据类型 1.1 torch.FloatTensor torch.FloatTensor(2, 3) # 随机生成 torch.FloatTensor([2, 3, 4, 5]) 1.2torch.IntTensor torch.IntTensor(2, 3) # 随机生成 torch.IntTensor([2, 3, 4, 5]) 1.3torch.r...

一、按原理手动搭建神经网络 1.1 定义数据batch大小，输入输出特征，神经网络特征大小 import torch batch_n = 100 # 一个批次输入数据的数量 hidden_layer = 100 # 经过隐藏层后保留的特征个数 input_data = 1000 # 每个输入数据的特征个数 output_data = 10 # 每个输出数据的特...

1. 首先导入所需要的包，其中torchvision包主要实现数据的处理、导入和预览 import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.autograd import Variable 2.torchvision中的datasets可以实现对数据集的下载，例如MNIST、COCO、ImageNet、CIF...