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【深度学习】梯度下降算法和随机梯度下降算法

导语梯度是神经网络中最为核心的概念,在介绍梯度之前我们要先知道数学中的导数以及偏微分的理论概念。导数这里套用维基百科上的介绍,导数描述了函数在某一点附件的变化率,导数的本质是通过极限对函数进行局部的线性逼近,当函数\(f\)的自变量在一点\(x_0\)上产生一个增量\(△x\)时,则函数值的增量\(△y\)与自变量的增量\(△x\)的比值在\(△x\)趋于0时的极限存在,即为\(f\)在\(...

#算法#神经网络#python +2
科大讯飞语音合成WebApi

本来一开始是因为项目中需要用到听书功能,就想用科大讯飞的语音合成Web API,本来官方文档已经提供了一个完整demo,不过根据自己的需求还是弄了一天左右o(╥﹏╥)o官方文档: https://www.xfyun.cn/doc/tts/online_tts/API.html根据文档接口调用流程使用WebSocket请求接口与返回接口授权function getAuthStr(date) {let

#websocket#语音识别#前端
【深度学习】梯度下降算法和随机梯度下降算法

导语梯度是神经网络中最为核心的概念,在介绍梯度之前我们要先知道数学中的导数以及偏微分的理论概念。导数这里套用维基百科上的介绍,导数描述了函数在某一点附件的变化率,导数的本质是通过极限对函数进行局部的线性逼近,当函数\(f\)的自变量在一点\(x_0\)上产生一个增量\(△x\)时,则函数值的增量\(△y\)与自变量的增量\(△x\)的比值在\(△x\)趋于0时的极限存在,即为\(f\)在\(...

#算法#神经网络#python +2
搭建神经网络

PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库。这篇博客记录如何使用pyTorch初步搭建神经网络。一、搭建神经网络1.1 基本概念基于pyTorch的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。张量:张量就是多维数组(列表),用“阶”表示张量的维度。数据类型pythonpytorchInt...

#神经网络#深度学习#tensorflow +1
【pytorch】pytorch基础

一、张量数据类型1.1 pytorch与python数据类型对比pythonpytorchIntIntTensor of size()floatFloatTensor of size()Int arrayIntTensor of size [d1,d2,…]Float arrayFloatTensor of size [d1,d2,…]str...

#python#java#深度学习 +2
到底了