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【动手学深度学习pytorch】学习笔记 8.2 文本预处理

摘要： 8.2. 文本预处理 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) 1. 改写为读本地文件 2. 增加更多输出项，研究内部结构编程环境：pycharm，python 3.9 将文本作为字符串加载到内存中。将字符串拆分为词元（如单词和字符）。建立一个词阅读全文

posted @ 2022-06-09 11:52 HBU_DAVID 阅读(303) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【动手学深度学习pytorch】学习笔记 8.1 序列模型

摘要： 8.1. 序列模型 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) 51 序列模型【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili 书籍免费下载，有网页版，有Jupyter源代码版，有视频看，讲解清晰，有理论有实践。感觉DL的东西，必须写代码跑跑看，读完阅读全文

posted @ 2022-06-08 21:57 HBU_DAVID 阅读(243) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习6 RNN 加法进位实验 Jupyter导出版

摘要：加法进位实验本题为填空题，填入内容： def call(self, num1, num2): num1_emb = self.embed_layer(num1) # shape(b_sz, len, emb_sz) num2_emb = self.embed_layer(num2) # shape 阅读全文

posted @ 2022-06-08 09:23 HBU_DAVID 阅读(613) 评论(1) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习6 RNN

摘要：循环神经网络(RNN) 问题描述：利用循环神经网络，实现唐诗生成任务。数据集: 唐诗题目要求： 1.补全程序，主要是前面的3个空和生成诗歌的一段代码。(tensorflow) [pytorCH 需要补全对应的 rnn.py 文件中的两处代码]（pytorch 和 tensorflow 两个阅读全文

posted @ 2022-06-08 09:07 HBU_DAVID 阅读(714) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习5 CNN pytorch版解析

摘要：邱老师出题为填空题，填空比较容易完成。做完之后，需要通读源代码。每一个函数、每一行代码，都不应有存疑之处，将来才可以根据这个例子做自己的CNN。程序结构：加完整注释的源代码： # https://www.cnblogs.com/douzujun/p/13454960.html import 阅读全文

posted @ 2022-06-07 16:49 HBU_DAVID 阅读(488) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习5 CNN pytorch版

摘要：补齐 self.conv1 中 nn.Conv2d( ) 和 self.conv2( ) 的参数 nn.Conv2d( # ??? # patch 7 * 7 ; 1 in channels ; 32 out channels ; ; stride is 1 # padding style is s 阅读全文

posted @ 2022-06-07 12:59 HBU_DAVID 阅读(436) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习5 CNN

摘要：卷积神经网络(CNN) 问题描述：利用卷积神经网络，实现对MNIST 数据集的分类问题。数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。图片样本的数量已经足够训练一个很复杂的模型（例如 CNN的深层神经网络）。它经常被用来作为一个新的模式识别模型的测试用例。而且它也是阅读全文

posted @ 2022-06-07 12:54 HBU_DAVID 阅读(320) 评论(0) 推荐(1) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 反向传播梯度下降 pytorch

摘要：题目介绍，见：神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 反向传播梯度下降 numpy - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com) 用框架，省时省力。 numpy实现：紧扣理论，推导公式，实现公式。计算机相关专业必须掌握底层理论。 pytorch实现：框架降低了DL编程门槛阅读全文

posted @ 2022-06-06 19:29 HBU_DAVID 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 反向传播梯度下降 numpy

摘要：题目介绍：【人工智能导论：模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题编程验证 - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com) 本次实验，使用numpy实现 1 正向传播神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 正向传播 numpy - HBU_DAVID - 阅读全文

posted @ 2022-06-06 19:12 HBU_DAVID 阅读(406) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 交叉熵-二分类 numpy vs. pytorch

摘要： import numpy as np import torch import torch.nn as nn def cross_entropy_error(y, t): delta = 1e-7 # 添加一个微小值可以防止负无限大(np.log(0))的发生。 return -np.sum(t * 阅读全文

posted @ 2022-06-05 23:14 HBU_DAVID 阅读(167) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 交叉熵-多分类 numpy vs. pytorch

摘要： import numpy as np import torch.nn as nn import torch # https://blog.csdn.net/QLBFA/article/details/107536486 def cross_entropy_error(y, t): delta = 1 阅读全文

posted @ 2022-06-05 23:03 HBU_DAVID 阅读(174) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 均方误差 numpy vs. pytorch

摘要： import numpy as np import torch def mean_squared_error(y, pred): return 0.5 * np.sum((y-pred)**2) # numpy y = [1., 2] pred = [6., 7] print(mean_square 阅读全文

posted @ 2022-06-05 23:01 HBU_DAVID 阅读(169) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 正向传播 pytorch

摘要： NN模型： ref：【人工智能导论：模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题【第三版】 - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com) 实验目标：理解正向传播过程，熟悉pytorch编程。初始值： w1, w2, w3, w4, w5, w6, w7, w8 = 阅读全文

posted @ 2022-06-05 12:08 HBU_DAVID 阅读(252) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 正向传播 numpy

摘要： NN模型： ref：【人工智能导论：模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题【第三版】 - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com) 实验目标：理解正向传播过程，熟悉numpy编程。初始值： w1, w2, w3, w4, w5, w6, w7, w8 = 0 阅读全文

posted @ 2022-06-05 11:55 HBU_DAVID 阅读(270) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 简单神经网络 numpy

摘要： ref：深度学习入门：基于Python的理论与实现 (ituring.com.cn) try: import urllib.request except ImportError: raise ImportError('You should use Python 3.x') import numpy 阅读全文

posted @ 2022-06-04 22:00 HBU_DAVID 阅读(302) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 简单神经网络 pytorch

摘要： https://blog.csdn.net/bit452/article/details/109686936 import torch from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.uti 阅读全文

posted @ 2022-06-04 21:59 HBU_DAVID 阅读(318) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 简单神经网络 Jupyter导出版 TensorFlow

摘要： GitHub - nndl/nndl-exercise-ans: Solutions for nndl/exercise 准备数据 import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras fr 阅读全文

posted @ 2022-06-04 21:56 HBU_DAVID 阅读(483) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 简单神经网络 Jupyter导出版 numpy

摘要： GitHub - nndl/nndl-exercise-ans: Solutions for nndl/exercise 答案中，x的定义需要前置。否则会提示x未定义。可能是Python、tf版本不同吧。相信原有答案实验测试没问题。两年过去了，有些小问题需要微调。准备数据 https://gi 阅读全文

posted @ 2022-06-04 11:12 HBU_DAVID 阅读(911) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 简单神经网络

摘要： 1. 全连接神经网络问题描述：利用numpy 和tensorflow 、pytorch 搭建全连接神经网络。使用numpy 实现此练习需要自己手动求导， tensorflow 和pytorch 具有自动求导机制。数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。图片阅读全文

posted @ 2022-06-03 17:09 HBU_DAVID 阅读(772) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习 3 Logistic回归 softmax回归源代码 tf版

摘要： Logistic回归查看代码 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import animation, rc from IPython.display import HTML import m 阅读全文

posted @ 2022-06-01 23:32 HBU_DAVID 阅读(322) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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