每天净瞎搞

深度之眼的pytorch课程中学习并整理的学习笔记

pytorch第一周学习内容：张量操作与线性回归，计算图与动态图机制，autograd与逻辑回归

深度学习与神经网络-邱锡鹏 第4章 前馈神经网络

import numpy as np实现AND函数(与门)：# 最简单版本def AND(x1, x2): w1, w2, theta = 0.5, 0.5, 0.7 tmp = x1*w1 + x2*w2 if tmp <= theta: return 0 elif tmp > theta: return 1...

import numpy as npimport matplotlib.pylab as plt%matplotlib inline阶跃函数的实现# 只能接受实数def step_function(x): if x > 0: return 1 else: return 0# 接受Numpy数组def step_function...

import numpy as npimport matplotlib.pylab as plt# 均方误差的实现def mean_squared_error(y, t): return 0.5 * np.num((y - t) ** 2)# 交叉熵误差def cross_entropy_error(y, t): delta = 1e-7 return -np...