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深度学习笔记（二）——从多层感知机模型（MLP）到人工神经网络模型（ANN）

一、人工神经网络定义广义上来说，由神经元模型构成的模型就可以称之为人工神经网络模型。神经元模型已经在上一篇笔记中进行介绍。上一篇也提到，两层神经元模型即可组成最简单的感知机模型，其中第一层称为输入层，第二层称为输出层。由于单层感知机的学习能力限制，科研人员又提出将多个感知机组合到一起，构成了多层感知机（Multilayer Perceptron）模型。本文主要来介绍最基础的人工神经网络模型——多层

#深度学习#python#机器学习
深度学习笔记（二）——从多层感知机模型（MLP）到人工神经网络模型（ANN）

一、人工神经网络定义广义上来说，由神经元模型构成的模型就可以称之为人工神经网络模型。神经元模型已经在上一篇笔记中进行介绍。上一篇也提到，两层神经元模型即可组成最简单的感知机模型，其中第一层称为输入层，第二层称为输出层。由于单层感知机的学习能力限制，科研人员又提出将多个感知机组合到一起，构成了多层感知机（Multilayer Perceptron）模型。本文主要来介绍最基础的人工神经网络模型——多层

#深度学习#python#机器学习
深度学习笔记（二）——从多层感知机模型（MLP）到人工神经网络模型（ANN）

一、人工神经网络定义广义上来说，由神经元模型构成的模型就可以称之为人工神经网络模型。神经元模型已经在上一篇笔记中进行介绍。上一篇也提到，两层神经元模型即可组成最简单的感知机模型，其中第一层称为输入层，第二层称为输出层。由于单层感知机的学习能力限制，科研人员又提出将多个感知机组合到一起，构成了多层感知机（Multilayer Perceptron）模型。本文主要来介绍最基础的人工神经网络模型——多层

#深度学习#python#机器学习
Pytorch基础函数（一）生成随机张量——rand()与randn()

在PyTorch中，基本的数据单元为Tensor（张量），而对于Tensor的随机初始化，常用的就是rand()与randn()两个函数。一、rand()函数torch.rand(*size,out=None)

#python
Pytorch基础函数（二）变形函数——view()与view_as()

view()函数是用于对Tensor(张量)进行形状变化的函数，如一个Tensor的size是3x2，可以通过view()函数将其形状转为2x3。但是需要注意的是进行操作的张量必须是contiguous()的，即在在内存中连续的。（不连续可以使用tensor.contiguous()操作转为连续）。一、view()函数基本操作函数定义：view(*args) [Ps:...

#python
深度学习笔记（二）——从多层感知机模型（MLP）到人工神经网络模型（ANN）

一、人工神经网络定义广义上来说，由神经元模型构成的模型就可以称之为人工神经网络模型。神经元模型已经在上一篇笔记中进行介绍。上一篇也提到，两层神经元模型即可组成最简单的感知机模型，其中第一层称为输入层，第二层称为输出层。由于单层感知机的学习能力限制，科研人员又提出将多个感知机组合到一起，构成了多层感知机（Multilayer Perceptron）模型。本文主要来介绍最基础的人工神经网络模型——多层

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