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Pytorch——神经网络的基本概念
本篇文章主要介绍神经网络的基本概念,包括感知器的基本概念,前向计算,反向传播,分类与回归,过拟合和欠拟合,正则化问题。
Pytorch——波士顿房价预测模型搭建
本篇文章主要介绍Pytorch搭建神经网络基本组成模块,Pytorch完成波士顿房价预测模型搭建并且使用。
Pytorch——autograd的介绍(上)
本篇文章主要介绍autograd的方法,包括梯度与机器学习中的最优解,Variable is Tensor,如何计算梯度
Pytorch——autograd的介绍(下)
介绍autograd中的几个重要概念、torch.nn库、Visdom、tensorboardX、torchvision。
PyTorch——Tensor的介绍(四)统计学方法、分布函数、随机抽样、矩阵分解
本篇文章介绍Tensor统计学相关的函数、分布函数、随机抽样、线性代数运算、矩阵分解——PCA、SVD分解——LDA。
PyTorch——Tensor的介绍(五)张量裁剪、索引与数据筛选、组合与拼接、切片
本篇文章主要介绍Tensor的张量裁剪、索引与数据筛选、组合与拼接操作、切片操作,并且进行代码展示。
PyTorch——Tensor的介绍(六)变形、填充&傅里叶变换和pytorch的简单编程技巧
本篇文章介绍tensor的变形、填充&傅里叶变换、pytorch的简单编程技巧,模型的保存/加载,并行化、分布式、Tensor on GPU、Tensor的相关配置、Tensor与numpy的相互转换
PyTorch——初识PyTorch框架
本文主要介绍PyTorch的基础知识,PyTorch的优点,案例,PyTorch和Tensorflow的对比,让我们对PyTorch的框架有一个基本的了解。
PyTorch——基础知识
本篇文章主要介绍机器学习问题的构成元素,pytorch中的基本概念:张量,变量,nn.Module,Tensor与机器学习的关系.
PyTorch——Tensor的介绍(一)Tensor创建
本篇文章主要进行Tensor的创建,包括,定义的时候初始化,规定里类型,定义特殊的Tensor,随机生成,均匀分布,定义序列,和numpy的比较
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