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python pytorch AI机器学习实践

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Pytorch小技巧-数据增强（上）

神经网络机器学习深度学习人工智能

那么在现实生活中，想要得到大量的数据，不仅要收集各种情景下、各种角度、各个位置的照片，还有确保数据的多样性。

2019-12-05

2K0

python机器学习实现鸢尾花的分类

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

鸢尾花（学名：Iris tectorum Maxim）属百合目、鸢尾科，可供观赏，花香气淡雅，可以调制香水，其根状茎可作中药，全年可采，具有消炎作用。

2019-11-17

6.1K0

使用pytorch实现鸢尾花的分类——BP神经网络

机器学习深度学习人工智能神经网络编程算法

因此是4->layer1->layer2->3的三分类问题。考虑可以使用多种算法进行分析，本文先介绍使用BP神经网络进行分析。

2019-11-17

11.6K2

pytorch-过拟合与欠拟合（下）

机器学习神经网络深度学习人工智能

那么如何衡量不同模型的学习能力呢，我们将这个能力叫为：model capacity。正常上认为次幂数越高可表达的能力越大。目前随着硬件技术的发展，能构建的神经网络结构也越来越深。从以往数据来看，具有8个神经层的AlexNetd的数据量可以达到60MB，具有19个神经层的VGG网络的数据量大概为250MB左右，而在2015年新研究出的ResNet的152个神经层的数据量要多个GB的数据量，从而具有更高的学习能力，反映出更高维的特征。

2019-11-17

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