随笔分类 - 动手学深度学习
书中题目的解答和复写书中代码，加固知识点
发表于 2021-07-06 00:29阅读：324评论：0推荐：0
摘要：4.2 从0实现 import torch import torchvision def get_data(batch_size=50): trans = torchvision.transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.Fas
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发表于 2021-07-06 00:27阅读：55评论：0推荐：0
摘要：import torch import torchvision def get_data(batch_size=50): trans = torchvision.transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST
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发表于 2021-07-01 18:51阅读：260评论：0推荐：0
摘要：3.1 线性模型 3.1.1 机器学习模型 机器学习关键要素：训练数据，模型，损失函数，优化方法 3.1.2 线性回归损失函数 线性函数的损失函数为平方误差函数。 使用平方误差函数的推导是： 1、线性回归函数目标函数y = W *x +b 2、假设训练样本包含噪声，假设噪声为高斯分布 3、包含噪声的
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发表于 2021-07-01 00:40阅读：260评论：0推荐：0
摘要：2.1、张量初始化 import torch 几种初始化方式 torch.zeros((3,4)), torch.ones((1,2)), torch.tensor([[1,2,3], [4,54,5]]), torch.randn(5,6) 2.1.2、张量元素操作 1.对于应常数的+，-，乘，除
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发表于 2021-01-18 22:47阅读：380评论：0推荐：0
摘要：习题2-1 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题． 损失函数的作用是衡量预测值和真实值之间的差异。分类问题中的真实值0,1仅代表不同的类别；使用平方损失函数表示预测值和真实类别值之间的距离没有实际的意义； 比如5分类问题，类别设置为0,1,2,3,4；对于类别1被预测是0和4本身没有差异，但是使用
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