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💡在接下来的教程中,我们将详细讨论如何使用PyTorch来实现线性回归模型,包括代码实现、参数调整以及模型优化等方面的内容~
自动微分模块是PyTorch中用于实现张量自动求导的模块。PyTorch通过torch.autograd模块提供了自动微分的功能,这对于深度学习和优化问题至关重...
深拷⻉(deepcopy): copy 模块的 deepcopy ⽅法,完全拷⻉了⽗对象及其⼦对象。
🍹大语言模型 (Large Language Model) 是一种人工智能模型, 它们通常包含数千亿甚至更多的参数,并在大规模数据集上进行训练。大语言模型可以处...
在搭建网络模型时,掌握对张量形状的操作是非常重要的,因为这直接影响到数据如何在网络各层之间传递和处理。网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现...
🔎使用 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray 数组,但是共享内存,可以使用 copy 函数避免共享。
wps-office是一个在Linux服务器上部署WPS Office的镜像。它基于WPS Office的Linux版本,通过Docker容器化的方式提...
张量是一个多维数组,它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中,张量被广泛用于表示数据和模型参数。
📀PyTorch是一个开源的深度学习框架,由Facebook的人工智能研究团队开发,专为深度学习研究和开发而设计。PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类...
在中文文本中,由于词与词之间没有明显的界限符,如英文中的空格,因此分词是中文自然语言处理的一个基础且重要的步骤。分词的准确性直接影响到后续的语言处理任务,如词性...
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree),是一种集成学习的算法,它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误,从而提升模...
💎集成学习是机器学习中的一种思想,它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型,参与组合的模型成为弱学习器(基学习器)。训练时,使用训练集依次训练出这些弱学习器,...
运行python的时候,我们都是在创建并运行一个进程,(linux中一个进程可以fork一个子进程,并让这个子进程exec另外一个程序)。在python中,我们...
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种强大的机器学习算法,主要用于解决二分类问题。
朴素贝叶斯是一种基于概率论和统计学的分类算法,它的核心是贝叶斯定理和特征条件独立假设。
决策树的思想来源可以追溯到古希腊时期,当时的哲学家们就已经开始使用类似于决策树的图形来表示逻辑推理过程。然而,决策树作为一种科学的决策分析工具,其发展主要发生在...
💥聚类算法是一种无监督学习方法,用于将数据集中的对象划分为若干个簇,使得同一个簇内的对象之间具有较高的相似性,而不同簇的对象之间具有较大的差异性。
现在的生活离不开网络,例如手机,电脑,平板,都是网络的代名词,通过一些APP,浏览器,获取大量的信息如文字、声音、视频,这都是从网络的某个地址存在的或者是网络的...
逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的 一种分类模型 ,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效,在实际中应用...
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