batch基本内容

一个神经网络通常由多个层按照顺序连接而成。每个层都包含一组可学习的参数，用于对输入数据进行转换和处理。网络形成一个层级结构。每个层接收上一层的输出作为输入，并将其转换为下一层的输入。这种层与层之间的连接方式被称为前向传播（前向传播），它使得网络能够逐层地对输入数据进行处理和提取特征。

打开 VS Code，Ctrl+Shift+P → 输入 Remote-SSH: Open SSH Configuration File → 选择 ~/.ssh/config。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_74405593/article/details/149048846。输入并选择：Remote-SSH: Connect to Host…打开 VS Code，按

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机器学习小白常遇见的函数

在神经网络中，参数的初始化和处理是非常重要的步骤，因为它们对模型的训练速度和性能有着直接的影响。：权重的初始化通常需要遵循一些特定的分布，如均匀分布、正态分布或者是特定的常数。：权重归一化是一种常用的参数处理方法，可以帮助提高模型的训练速度和性能。：在神经网络的训练过程中，权重的更新是通过反向传播和优化算法来实现的。PyTorch的模块提供了一系列的优化算法，如SGD、Adam和RMSProp等。

特征工程是机器学习过程中非常重要的一环，它是指通过对原始数据进行加工和处理，将其转化为可供机器学习算法使用的特征集合。特征工程的目标是挖掘数据的内在规律，并且将其转化为机器学习算法能够理解的形式。在这个阶段，可以根据不同的问题类型、数据结构和业务需求等因素来选择合适的模型，并利用训练数据对模型进行训练和调优。此外，在实际应用过程中，还需要对模型进行不断地优化和调整，以保证其能够持续地提供最优的预测