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RSS订阅原创 神经网络与深度学习-第四次总结
图像分类：当前输入->当前输出时间序列预测：当前+过去输入->当前输出自回归模型:通过利用时间序列自身的延迟值来预测未来值。常见的自回归模型包括AR、ARMA、ARIMA等。
2024-05-06 14:57:01
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原创 神经网络与深度学习-第二次总结
PyTorch是一个Python的深度学习库。它最初由Facebook人工智能研 究小组开发，而优步的Pyro软件则用于概率编程。最初，PyTorch由Hugh Perkins开发，作为基于Torch框架的LusJIT的 Python包装器。PyTorch在Python中重新设计和实现Torch，同时为后端代码共享相同的核心C库。除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了 PyTorch。
2024-04-14 17:35:32
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原创 神经网络与深度学习-第一次总结
定义：利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法 线性回归要素：学习过程： 定义：线性分类器则透过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。简言之，样本通过直线(或超平面)可分。线性分类器输入：特征向量输出:哪一类。如果是二分类问题，则为0和1，或者是属于某类的概率，即0-1之间的数。线性分类与线性回归差别：现在从概率角度看问题。二分类问题可使用条件概率描述：因为是二分类，可假设输出为
2024-03-31 17:45:28
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空空如也
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