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前言 记《动手学深度学习》组队学习第三次打卡 打卡内容 计算机视觉——目标检测基础（一） 简介 在图像分类任务中（图像分类的内容会在后续的博客中更新），假设图像中只有一个主体目标，并关注计算机如何判别该目标的类别。然而，在很多时候，图像里有多个感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想了解它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，将这类任务成为目标检测（Object Detection）或物体检测...

前言 记《手动学深度学习》组队学习第二次打卡 打卡内容 线性回归代码实现（基于Pytorch） 理论复习 线性回归理论部分可参考上一篇博客 线性回归模型从零开始的实现 借助jupyter运行代码，方便清晰展示各环节的输出情况。 1. 导入基础模块 In [ ]: # import packages and modules %matplotlib inline import torch from I...

前言 记《动手学深度学习》组队学习第一次打卡。 打卡内容 线性回归 线性回归 线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。Softmax回归则适用于分类问题。 1. 线性回归的基本要素 我们以...