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(14)学习笔记:动手深度学习(Pytorch神经网络基础)

将输入数据作为其前向传播函数的参数。通过前向传播函数来生成输出。请注意,输出的形状可能与输入的形状不同。例如,我们上面模型中的第一个全连接的层接收一个20维的输入,但是返回一个维度为256的输出。计算其输出关于输入的梯度,可通过其反向传播函数进行访问。通常这是自动发生的。存储和访问前向传播计算所需的参数。根据需要初始化模型参数。# 用模型参数声明层。这里,我们声明两个全连接的层# 调用`MLP`的

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#深度学习#学习
五、DeepWalk、Node2Vec论文精读与代码实战【CS224W】(Datawhale组队学习)

本篇文章主要讲解了DeepWalk算法和Node2Vec算法- DeepWalk算法能够通过随机游走序列(邻居信息和社群信息)学习网络的连接结构信息,将节点编码为连续地维的稠密的向量空间,新加入节点时不需要重新训练,只需要输入新节点和新连接关系,再进行增量训练,并且它可以进行并行计算。在代码实战部分,使用维基百科词条数据构建无向图,生成随机游走节点序列,训练Word2Vec模型,通过计算PageR

#学习#机器学习#人工智能
一、图机器学习导论【CS224W】(Datawhale组队学习)

本篇博客首先介绍了图的广泛应用场景,引出了图是描述大自然的通用语言。然而现有的机器学习和深度学习方法不能有效利用图信息进行学习,从而引出了图深度学习的基本概念和难点。图深度学习广泛的应用在我们的学习生活中,蕴含了巨大的商业价值和科研价值,同时图深度学习可以和人工智能各方向结合(大模型、多模态、可信计算、NLP、情感计算),促进其它方向的发展。

#学习#人工智能
宠物管理系统CLI版本(Python实现/内附完整代码)

这里写目录标题一、名词解释1.1 什么是CLI?1.2 什么是GUI?二、项目目的三、宠物信息管理系统3.1 项目背景3.2 需求分析3.2.1 系统描述3.2.2 功能结构3.3 主要功能描述3.3.1 主界面:3.3.2 新建宠物信息3.3.3 显示全部宠物信息3.3.4 查询宠物信息3.3.5 修改宠物信息3.3.6 删除宠物信息3.4 不足与扩展四、项目制作4.1 框架搭建4.2 新增宠物

#python#开发语言#后端
神经网络结构常见可视化工具汇总及效果演示

本文主要介绍了11个神经网络结构可视化工具和它们的可视化效果展示,包括:- pytorch自带pytorchviz- keras自带graphviz、visualkeras- TensorFlow自带TensorBoard- NN-SVG:全连接、LeNet、AlexNet- PlotNeuralNet:使用Latex编写- Netron:多种格式的网络模型文件可视化- ZETANE:可视化特征图

#神经网络#深度学习#人工智能
(九)学习笔记:动手深度学习(多层感知机 + 代码实现)

目录1. 感知机1.1 感知机的基本概念1.2 感知机的训练算法2. 多层感知机3. 多层感知机的从零开始实现4. 多层感知机的简洁实现1. 感知机1.1 感知机的基本概念1.2 感知机的训练算法2. 多层感知机3. 多层感知机的从零开始实现4. 多层感知机的简洁实现......

#深度学习#学习#人工智能
元学习和机器学习的对比

本篇博客主要介绍了元学习的基本概念、元学习的建模流程以及元学习和机器学习的对比。元学习将数据以任务的形式进行划分,将数据集分为很多个任务。而这些任务在类别上又可以分为**训练任务**和**测试任务**。每个任务自身可以分为**支持集**和**查询集**。元学习不是学习一个函数,而是学习一个学习函数。

#人工智能
一、自然语言处理(新手上路)

目录前言1. 自然语言与编程语言2. 自然语言处理层次2.1 语音、图像和文本2.2 中文分词、词性标注和命名实体识别2.3 信息抽取2.4 文本分类与文本聚类2.5 句法分析2.6 语义分析与篇章分析2.7 其它高级任务3. NLP发展历史4. 机器学习5. 语料库前言自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学

#python#开发语言#nlp
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