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RSS订阅原创 [动手学深度学习_李沐]多层感知机MLP_在win上运行的代码和一些思考
线性模型存在难以解决XOR问题的局限性，为了减轻对线性假设的依赖，在网络中加入一个或几个隐藏层，最简单的方式是将许多全连接层堆叠在一起。反向传播时，各神经元的梯度也会相同，权重更新后仍保持对称。隐藏层的全零输出作为输出层的输入，导致输出层的结果仅依赖偏置项（通常也初始化为0）。因此在此时，隐藏层的所有神经元行为一致，相当于仅包含一个等效神经元，输出层可以正常拟合，但会导致网络整体的能力低下，相当于一个线性分类器。此时，由于对称性，输出层的所有神经元始终同步更新，输出的权重始终相同，导致网络整体失效。
2025-03-30 17:10:37
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原创 [动手学深度学习_李沐]softmax回归的从零开始实现_windows上直接运行的代码
1. 把所有执行代码放进`if __name__ == '__main__':`块内，避免无限递归创建子进程；对于python基础弱且刚接触机器学习的我来说看这一节的代码有点费劲，墨迹了好几天。3. 用PyCallGraph绘制函数调用关系图。2. 随机选取六个样本进行预测。4. 包含学习笔记注释。
2025-03-24 17:41:31
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原创 [动手学深度学习_李沐]读取图像分类数据集报错RuntimeError
今天在运行李沐老师“图像分类数据集”这一课的代码时出现了错误：RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 21316) exited unexpectedly发送给deepseek帮我分析，可能有几个原因：1. 内存不足导致workers进程终止；2. 数据集代码中存在错误；3. 多进程兼容性问题；4. 系统资源限制。于是对代码和详细的报错信息进行检查，发现将DataLoader()函数中的num_workers参数设置为0时脚本不回报错，且详细错误信息中说明：Runti
2025-03-20 15:21:50
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空空如也
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