丹妍同学的博客

第一次参加kaggle比赛，得分为0.11356，排名在前4%导入各种包import torchimport torch.nn as nnimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns from scipy.stats import normfrom scipy import statsimport syssys.path.append(".....

增大迭代周期数，比较使用丢弃法与不使用丢弃法使用丢弃法：#定义神经网络模型，将各个层声明清楚#模型参数的初始化net=nn.Sequential( d2l.FlattenLayer(), nn.Linear(num_inputs,num_hiddens1), nn.ReLU(), nn.Dropout(drop_prob1),#drop_pr...

多层感知机的简洁实现，如何调整代码，由一个隐藏层变为三个隐藏层一个隐藏层#定义模型（一个隐藏层）num_inputs,num_outputs,num_hiddens=784,10,256#序列模型net=nn.Sequential( d2l.FlattenLayer(),#实现对x形状的转换 nn.Linear(num_inputs,num_hiddens),#H...

一、安装运行环境推荐大家安装Anaconda。事先安装好Anaconda.二.打开命令行窗口（cmd)三.安装CPU版本的PyTorch在命令行窗口根据自己的python版本输入相应的代码查看自己python版本的方法，点击可查看Python3.5版本：pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.0-cp35-...

mnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST(root='C:/Users/Lenovo-s41/Datasets/FashionMNIST/', train=True,download=False, ...

1、梯度消失和梯度爆炸的定义梯度消失在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类的准确率反而下降。这种现象称为梯度消失。梯度爆炸在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率高于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类的准确率反而下降。这种现象称为梯度消失。梯度消失和梯度爆炸是一样的，但是产生的原因不一样。！！！梯度消失和梯度爆炸属于梯度不...

如何增添代码，在一个隐藏层的基础上加入一个新的隐藏层，变为两个隐藏层单层感知机：#一个隐藏层num_inputs,num_outputs,num_hiddens=784,10,256#隐藏层的权重参数和偏置参数W1=torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,(num_inputs,num_hiddens)),dtype=torch.float)b1=to...