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RSS订阅原创 【深度学习基础】线性神经网络 _ 线性回归
我们举一个实际的例子：我们希望根据房屋的面积（平方英尺）和房龄（年）来估算房屋价格（美元）。需要注意的是，该图只显示连接模式，即只显示每个输入如何连接到输出，隐去了权重和偏置的值。在训练我们的模型时，我们经常希望能够同时处理整个小批量的样本。当然，许多这样的单元可以通过正确连接和正确的学习算法拼凑在一起，从而产生的行为会比单独一个神经元所产生的行为更有趣、更复杂，这种想法归功于我们对真实生物神经系统的研究。另外，我们将更多的数学运算放到库中，而无须自己编写那么多的计算，从而减少了出错的可能性。
2025-02-21 09:43:11
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原创 【深度学习基础】线性神经网络 _ softmax回归
举一个极端的例子，假如数据流中的每个数据完全相同，这会是一个非常无聊的数据流。例如，在分类器输出0.5的所有样本中，我们希望这些样本是刚好有一半实际上属于预测的类别。在我们的例子中，由于我们有4个特征和3个可能的输出类别，我们将需要12个标量来表示权重（带下标的。然而，顾名思义，全连接层是“完全”连接的，可能有很多可学习的参数。在我们的例子中，标签。为了估计所有可能类别的条件概率，我们需要一个有多个输出的模型，每个类别对应一个输出。当我们赋予一个事件较低的概率时，我们的惊异会更大，该事件的信息量也就更大。
2025-02-21 09:42:37
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原创 深度学习计算 | GPU
【作者主页】【专栏介绍】⌈⌋深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现。。
2025-02-17 22:00:34
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原创 DeepSeek本地部署
2025年1月，中国春节期间，DeepSeek爆火，称为全球最炙手可热的大模型。DeepSeek一路 “狂飙”，在美国科技界和美股市场掀起惊涛骇浪，1月27日，美国三大股指开盘即暴跌，英伟达、微软、谷歌母公司Alphabet、Meta等美国主要科技股均遭遇股市地震，其中英伟达跌近17%，单日市值蒸发约6000亿美元，创美股最高纪录。这里以DeepSeek为例介绍在自己本地计算机上部署大模型的方法。操作过程中，遇到很多错误，借助于豆包大模型，把每个错误都解决了，顺利完成了安装过程。
2025-02-17 21:53:04
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空空如也
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