weixin_42167712的博客

文章目录1.Pytorch 和 Tensorflow区别2.利用GPU进行加速运算3.Pytorch提供的自动求导功能4.Pytorch提供了许多常用的网络层5. 回归的目标损失函数6.MINST 实战 1.Pytorch 和 Tensorflow区别 Pytorch 是动态图，你一旦用代码将神经网络架构搭建起来。那么就可以直接运行 Tensorflow是静态图，用代码将神经网络架构写出来后，还要专门写一段运行的代码 2.利用GPU进行加速运算 import torch import time p

目录课时49 递归神经网络原理课时52 LSTM网络结构 （长短期记忆网络） 课时49 递归神经网络原理 传统的神经网络，第一次传入神经网络的数据，对第二次传入的数据是没有影响的，样本之间 相互独立 然而在实际生活中，数据很多都是有联系的，“我在中国我说汉语”。这句话中中国和汉语就是有上下文联系的 递归神经网络，会在中间的隐藏层进行循环，保留之前的参数信息，使得之后的输入能力用得上之前的信息。 ...

目录课时9 梯度下降通俗解释课时10 参数更新的方法课时12 反向传播课时13 神经网络整体框架 第二章 神经网络 课时9 梯度下降通俗解释 引入：当得到一个目标函数之后，如何进行求解？线性回归可以看作一个特例，可以直接求解得到。而其他目标函数不一定能求解得到。 由上softmax得到一个目标函数（损失函数）如何进行求解得到最好的W参数呢？ 向着损失函数(loss function)减小的方向去做...

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