摘要：猫狗大战代码学习 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import torch import torch.nn as nn import torchvision from torchvision import mo 阅读全文

摘要：CNN vs FCLayer for MNIST 这里，我们使用MNIST数据集，对卷积神经网络和全连接神经网络进行对比。 准备工作 导入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import tor 阅读全文

摘要：绪论 应用 主要应用在图像、视觉领域，例如分类，检索，检测，分割（人脸识别、图像生成、自动驾驶等）等任务。 传统神经网络VS卷积神经网络 传统神经网络：搭建神经网络结构，合适的损失函数，更新参数。 关于损失函数：损失函数用于衡量吻合度。 分类损失中，常用交叉熵损失或hinge loss（铰链损失）； 阅读全文

摘要：最近学习了深度学习相关课程的两个视频，算是对深度学习有了一定的理解，现在就写一下总结吧。 主要是挑着感觉有用的和能看得懂的来总结，内容可能有些乱hhh 人工智能、机器学习、深度学习 谈到深度学习，我们往往会想到其他各种名词：人工智能、机器学习等等。那么怎么更明确地区分一下呢，它们大概是一个包含关系， 阅读全文

摘要：PyTorch基础 在学习pytorch基础语法时，直接运行以下段时报错。 import torch m = torch.Tensor([[2,5,3,7], [4,2,1,9]]) v = torch.arange(1, 5) print(m @ v) # @ 点积运算 # RuntimeErro 阅读全文