深度学习
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理论与工具
奔跑的蜗牛君666
这个作者很懒，什么都没留下…
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深度学习基础入门
深度学习原创 2023-01-28 19:59:52 · 1853 阅读 · 0 评论 -
PyTorch | 学习笔记5
动手学深度学习pytorch版学习笔记原创 2022-12-25 15:25:30 · 826 阅读 · 0 评论 -
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文本预处理学习笔记原创 2022-12-22 23:23:03 · 2085 阅读 · 0 评论 -
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pytorch学习笔记原创 2022-12-10 17:21:50 · 593 阅读 · 0 评论 -
动手学深度学习 | 从上手到多类分类
学习笔记原创 2022-12-09 21:36:32 · 320 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow 2.0 学习笔记
tensorflow学习笔记原创 2022-12-08 18:50:09 · 746 阅读 · 0 评论 -
PyTorch | 学习笔记2
一.损失函数 1.损失函数概念 衡量模型输出与真实标签的差异 nn.CrossEntropyLoss 功能：nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵计算 weight：各类别的loss设置权值 ignore_index：忽略某个类别 reduction：计算模式，可为none/sum/mean 2.交叉熵损失函数 交叉熵 = 信息熵 + 相对熵 3.NLL/BCE/BCEWithLogits Loss nn.NLLLosss 功能：实现负对数似然函数中原创 2021-12-07 02:35:17 · 335 阅读 · 0 评论 -
PyTorch | 学习笔记1
一.pytorch实现模型训练 1.数据 如何把数据从硬盘读到内存？ 如何组织数据进行训练？图片如何预处理及数据增强？ 2.模型 如何构建模型模块？如何组织复杂网络？ 如何初始化网络参数？如何定义网络层？ 3.损失函数 如何创建损失函数？如何设置损失函数超参数？ 如何选择损失函数？ 4.优化器 如何管理模型参数？如何管理多个参数组实现不同学习率？ 如何调整学习率？ 5.迭代训练 如何观察训练效果？如何绘制loss/accuracy曲线？ 如何用TensorBoard分析？ 6原创 2021-12-06 20:31:36 · 481 阅读 · 0 评论 -
NLP学习路线小结
1.深度学习理论基础 正向传播/反向传播/损失函数/梯度下降/误差 2.深度学习模型 RNN/LSTM/CNN/Transformer等特征提取器的特点和优缺点，并能够熟练使用词向量，BERT，GPT等预训练模型 3.深度学习框架 Tensorflow，Pytorch，Keras 4.基本任务 分词，词向量，NER，情感分析，文本分类，语义匹配等基本任务常用的模型及方法 分词是最基本的步骤，需了解基本的分词理论及熟练掌握常用的分词工具用法 稠密式词向量的出现是NLP发展过程中非常重要的事件原创 2021-11-24 17:54:50 · 1119 阅读 · 0 评论