相关内容
从零开始学习 PyTorch：多层全连接神经网络
本文引自博文视点新书《深度学习入门之pytorch》第3 章——多层全连接神经网络内容提要：深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术，在《深度学习入门之pytorch》中，我们将帮助你入门深度学习。 《深度学习入门之pytorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习 pytorch，了解 pytorch 基础...
【动手学深度学习笔记】之PyTorch实现多层感知机
点击【拇指笔记】，关注我的公众号。 ----本篇文章全部代码可以在后台回复mlp_py获取。 1.使用pytorch实现多层感知机导入需要的库。 import torchfrom torch import nnimport numpy as npimportsyssys.path.append(..)import torchvisionfrom ipython import displayfrom timeimport timeimport matplotlib.pyplot as...
用 Pytorch 理解卷积网络
借助卷积神经网络（cnn），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。 如果您是一名深度学习爱好者，那么您可能已经听说过卷积神经网络，也许您甚至自己开发了一些图像分类器。 像tensorflow和pytorch这样的现代深度学习框架使向机器学习图像变得容易，但是，仍然存在一些问题：数据...
GitHub标星2600，从零开始的深度学习实用教程 | PyTorch官方推荐
背景基础部分，除了有python指南、笔记本用法，以及numpy、pandas这些库的用法，还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。 有了这些，可以走进深度学习的世界了。 深度学习入门，包括了pytorch指南、多层感知器 (mlp)、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (cnn) 、嵌入...
GitHub标星2600，从零开始的深度学习实用教程 | PyTorch官方推荐
背景基础部分，除了有python指南、笔记本用法，以及numpy、pandas这些库的用法，还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。 有了这些，可以走进深度学习的世界了。 深度学习入门，包括了pytorch指南、多层感知器 (mlp)、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (cnn) 、嵌入...
面向对象编程的方式搭建CNN网络 | PyTorch系列（十三）
构建神经网络所需的主要组件是一个层，因此，正如我们所期望的那样，pytorch的神经网络库包含一些类，可以帮助我们构建层。 pytorch的nn.module类众所周知，深层神经网络是由多层结构构成的。 这就是网络 深 的原因。 神经网络中的每一层都有两个主要的组成部分:转换(代码)一组权重(数据)与生活中的许多事情一样...
快速入门PyTorch(2)--如何构建一个神经网络
神经网络在 pytorch 中 torch.nn 专门用于实现神经网络。 其中 nn.module 包含了网络层的搭建，以及一个方法-- forward(input) ，并返回网络的输出 outptu . 下面是一个经典的 lenet 网络，用于对字符进行分类。 对于神经网络来说，一个标准的训练流程是这样的：定义一个多层的神经网络对数据集的预处理并准备作为...
聊天机器人实战教程 | PyTorch专栏
pytorch的rnn模块（rnn，lstm，gru）可以像任何其他非重复层一样使用，只需将整个输入序列（或一批序列）传递给它们。 我们在编码器中使用gru层就是这样的...我们的编码器的核心是由cho et al.等人发明的多层门循环单元。 在2014年，我们将使用gru的双向变体，这意味着基本上有两个独立的rnn：一个以正常的顺序...
如何一步一步使用Pytorch与GPU训练深度神经网络
pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架，pytorch提供在gpu上实现张量和动态神经网络。 对于学习深度学习的同学来说，pytorch你值得拥有。 本文将介绍pytorch的核心张量与梯度，以及如何一步一步的使用gpu训练你的第一个深度神经网络。 张量张量是数字，向量，矩阵或任何n维数组，类似于numpy中的ndarray...
PyTorch 进阶之路（四）：在 GPU 上训练深度神经网络
机器之心已经编译介绍了「pytorch:zero to gans」系列的前三篇文章，参阅《pytorch 进阶之路：一、二、三》，其中讲解了张量、梯度、线性回归、梯度下降和 logistic 回归等基础知识。 本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 gpu 上使用 pytorch 训练深度神经网络。 在之前的教程中，我们基于 mnist 数据集训练了一个...
使用PyTorch构建的“感知器”网络
一篇文章带你使用pytorch构建“感知器”网络pytorch是一个很棒的深度学习框架，简单易学。 本篇文章将带领大家从头开始构建一个“原始”的神经网络。 从某个角度来说，深度学习其实很“烂”，基本上是使用一种随机搜索的方法来找到一种最优解，从而实现某种功能； 从另一个角度上来说，深度学习很“棒”，可以做一些...
PyTorch入门书籍盘点
通过阅读《深度学习入门之pytorch》，你将学到机器学习中的线性回归和 logistic回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果，以及 pytorch 在实际项目中的应用。 总体而言，这本比较全但是从评价来看一般一般： ?...
【Pytorch 】笔记五：nn 模块中的网络层介绍
写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手...
从头开始了解PyTorch的简单实现
pytorch 建立在 python 和 torch 库之上，并提供了一种类似 numpy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它还能利用 gpu 来提升性能。 本教程的代码并不完整，详情请查看原 jupyter notebook 文档。 pytorch 使入门深度学习变得简单，即使你这方面的背景知识不太充足。 至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的...
教程 | 从头开始了解PyTorch的简单实现
pytorch 建立在 python 和 torch 库之上，并提供了一种类似 numpy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它还能利用 gpu 来提升性能。 本教程的代码并不完整，详情请查看原 jupyter notebook 文档。 pytorch 使入门深度学习变得简单，即使你这方面的背景知识不太充足。 至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的...
【干货】基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结
pytorch简述pytorch是一个较新的深度学习框架，是一个 python 优先的深度学习框架，能够在强大的 gpu 加速基础上实现张量和动态神经网络。 对于没有学习过pytorch的初学者，可以先看一下官网发行的60分钟入门pytorch，参考地址 ：http:pytorch.orgtutorialsbeginnerdeep_learning_60min_blitz.html（二）cnn、lstm...
Pytorch-单层感知机讲解
上节介绍了loss函数的定义及多种激活函数的用法，为在后续能够构建成一个全连接层的神经网络，本文继续对pytorch相关知识进行讲解。 本文介绍pytorch中的感知机对于单层感知机模型，其激活函数为阶梯函数，不可导。? 左侧为输入层，对于所有元素，上标0代表为输入层，下标1~n表示有(n-1)个元素。 左面由输入层到加和...
pytorch基础知识-反向传播
如果将其扩展成为多层的感知机，则还需增加以下的节点。? 对errorwjk进行求导，将oj作为x0，则会有以下等式? bp算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。 bp网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的bp神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏...
打造Fashion-MNIST CNN，PyTorch风格
— 渐变pytorch 1.3的最新版本引入了pytorch mobile，量化和其他功能，它们都在正确的方向上缩小了差距。 如果对神经网络基础有所了解，但想尝试使用py...然后，将张量展平并放入密集层中，通过多层感知器（mlp）来完成10类分类的任务。 现在已经了解了网络的结构，看看如何使用pytorch来构建它：# build the ...
从0到1，实现你的第一个多层神经网络
多层感知机（mlp）本节将以多层感知机为例，介绍多层神经网络的概念。 1.1 隐藏层下图为一个多层感知机的神经网络图。? 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。 如图所示的隐藏层一共有5个隐藏单元。 由于输入层不涉及计算，因此这个多层感知机的层数为2。 如图所示的多层感知机中的...
