torch学习笔记

最新推荐文章于 2024-08-21 16:54:10 发布
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https://github.com/torch/tutorials/blob/master/2_supervised/A_slicing.lua

torch学习笔记3.2：实现自定义模块(cpu)
July's Pensieve
11-06 2073
在使用torch时，如果想自己实现一个层，则可以按照《torch学习笔记1：实现自定义层》 中的方法来实现。但是如果想要实现一个比较复杂的网络，往往需要自己实现多个层（或类），并且有时可能需要重写其他模块中已有的函数来达到自己的目的，如果还是在nn模块中添加，会比较混乱，并且不利于本地git仓库统一管理，这个时候，我们可以自己实现一个像nn一样的模块，在代码中使用时 require即可。 我们来实现
torch学习笔记3.1：实现自定义模块(lua)
July's Pensieve
11-05 3000
在使用torch时，如果想自己实现一个层，则可以按照《torch学习笔记1：实现自定义层》 中的方法来实现。但是如果想要实现一个比较复杂的网络，往往需要自己实现多个层（或类），并且有时可能需要重写其他模块中已有的函数来达到自己的目的，如果还是在nn模块中添加，会比较混乱，并且不利于本地git仓库统一管理，这个时候，我们可以自己实现一个像nn一样的模块，在代码中使用时 require即可。我们来实现一
Torch学习笔记
whgyxy的博客
08-14 3204
Torch笔记 （四）DNN训练方法 神经网络训练在torch中是比较固定的模式，在torch中都比较简单，torch就好像一个计算机硬件供应商，已经生产好了CPU、显卡、内存条、硬盘等等核心部件，咱们使用torch就是在组装电脑，按照不同的需求组装不同的电脑，不用自己造轮子，组装起来就快的多了，降低使用门槛，让大家都来玩玩现在红的发紫的深度学习。 言归正传，训练方法常用的有两种，一种是使
torch 学习笔记 1
reyyy的博客
08-21 140
【代码】torch 学习笔记 1。
torch学习笔记资料
weixin_47166887的博客
02-19 624
pytorch深度学习：60分钟快速入门 学习链接：https://www.jianshu.com/p/889dbc684622 官方教程 https://www.pytorch123.com/ 动手学深度学习 https://zh-v2.d2l.ai/ Deep learning with pytorch: https://pytorch.org/assets/deep-learning /Deep-Learning-with-PyTorch.pdf ...
Torch学习笔记四
weixin_51528791的博客
11-03 1717
导入tochvision。
torch自定义层——【torch学习笔记】
心有山海，静而不争。
04-20 1434
自定义层 引用翻译：《动手学深度学习》 深度学习成功的原因之一是可以在深度网络中使用的广泛的层中找到。这允许了巨大程度的定制和适应。例如，科学家们已经发明了图像、文本、集合、循环、动态编程，甚至计算机程序的层。你迟早会遇到一个在Torch中还不存在的层，甚至更好的是，你最终会发明一个新的层，对你手头的问题很有效。这时就需要建立一个自定义层。本节将告诉你如何做。 没有参数的图层 由于这略显复杂，我们从一个没有任何固有参数的自定义图层（又称模块）开始。我们的第一步与我们之前介绍模块时非常相似。下面的Center
torch学习笔记——ResNet残差网络
wangziyanger的博客
10-31 1034
在网络的权重更新中，主要依靠w -= w + n * d(loss)/dw。来进行更新，但是如果深度一些的网络，随着层数的增加，d(loss)/dw =展开的叠乘数目也在增加，在各个过程中，如果设计不合理，出现一些1的数，则成指数被的无限趋近于0（或者+∞），则会引起w = w;w = +∞的状态，所谓的梯度消失或者梯度爆炸。
torch学习笔记——LogisticRegressionModel
wangziyanger的博客
10-10 798
torch学习笔记——LogisticRegressionModel
torch学习笔记（1）
weixin_42423653的博客
12-15 1393
Debug大神代码的过程中，有好多torch语句不熟悉，阅读速度很慢，转眼就忘，顺便在这里记录下。 1、torch.ge 其实就是比较，官网上也有，torch.ge — PyTorch 1.10.0 documentation 一种是比较两个tensor之间，维度要一致，逐个元素进行比较，相同的返回True，否则返回False。 import torch a = torch.arange(0,6).view(2,3) b = torch.arange(2,8).view(2,3) torch.ge
池化——【torch学习笔记】
心有山海，静而不争。
04-25 4761
池化 引用翻译：《动手学深度学习》 当我们处理图像（或其他数据源）时，我们最终会想降低图像的分辨率。毕竟，我们通常希望输出一个不依赖于原始图像维度的估计值。其次，在检测低级别的特征时，比如边缘检测（我们在卷积层一节中谈到了这一点），我们通常希望对转换有一定程度的不变性。例如，如果我们把黑白分明的图像X，向右移动一个像素，即Z[i,j]=X[i,j+1]，那么新图像Z的输出会有很大的不同。边缘将移位一个像素，所有的激活也随之移位。在现实中，物体几乎不可能完全出现在同一个地方。事实上，即使有一个三脚架和一个静止
torch学习笔记1：实现自定义层
July's Pensieve
10-21 3763
当我们要实现自己的一些idea时，torch自带的模块和函数已经不能满足，我们需要自己实现层（或者类），一般的做法是把自定义层加入到已有的torch模块中。实现lua实现如果自定义层的功能可以通过调用torch中已有的函数实现，那就只需要用lua实现，torch的文档中也提供了简单的说明。 现在我们来实现一个NewClass： - 在torch目录下（torch/extra/nn/）创建文件Ne
torch学习笔记3.3：实现自定义模块(gpu)
July's Pensieve
11-06 2648
在使用torch时，如果想自己实现一个层，则可以按照《torch学习笔记1：实现自定义层》 中的方法来实现。但是如果想要实现一个比较复杂的网络，往往需要自己实现多个层（或类），并且有时可能需要重写其他模块中已有的函数来达到自己的目的，如果还是在nn模块中添加，会比较混乱，并且不利于本地git仓库统一管理，这个时候，我们可以自己实现一个像nn一样的模块，在代码中使用时 require即可。 我们来实现
torch学习笔记(一) nn类结构-Module
野生的TFgirl
09-24 2264
网络的每一个模块都是由Modules组成的，可以使用一些 Module 的子类。容器类包括Sequential,Parallel和Concat，这些容器可以包含simple layers，比如Linear，Mean，Max和Reshape，或者是convolution layers以及transfer layers比如Tanh。 Loss functions 是作为Criterion子类实现的，
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
邱锡鹏学习笔记
05-16
### 关于邱锡鹏的机器学习学习笔记及相关资源 邱锡鹏是自然语言处理和深度学习领域的一位知名学者，其著作《神经网络与深度学习》以及相关教学资料被广泛应用于学术界和工业界的教育中。以下是关于邱锡鹏及其机器学习相关内容的一些详细介绍： #### 1. **书籍推荐** 邱锡鹏编写的《神经网络与深度学习》是一本非常经典的教材，涵盖了从基础理论到实践应用的多个方面。该书不仅适合初学者入门，还能够帮助有一定经验的研究者深入理解深度学习的核心原理[^4]。 ```python # 示例代码：基于PyTorch实现的一个简单全连接层 import torch.nn as nn class SimpleNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(SimpleNN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out ``` 此书中提供了大量的实例代码，并且配套了详细的讲解文档，非常适合希望动手实践的学习者。 #### 2. **在线课程与讲座** 除了书籍外，邱锡鹏还在一些公开平台上分享了他的研究成果和教学内容。例如，在Bilibili等视频网站上可以找到他关于自然语言处理（NLP）和深度学习的主题演讲[^5]。这些视频通常会结合最新的研究进展和技术趋势，具有很高的参考价值。 #### 3. **开源项目与代码库** 为了便于读者更好地理解和运用所学知识，邱锡鹏维护了一个GitHub仓库，其中包含了《神经网络与深度学习》一书中的所有实验代码及数据集链接[^6]。访问这个仓库可以帮助用户快速搭建开发环境并验证各种模型的效果。 #### 4. **社区讨论与交流平台** 参与由邱锡鹏或其他专家主持的技术论坛也是获取最新动态的好方法之一。比如加入知乎上的相关话题或者订阅他的个人博客更新通知，都可以让你及时了解到行业内的新动向[^7]。 --- ###
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