pytorch torchversion标准化数据 2023年4月8日 上午10:09 • PyTorch 新旧标准差的关系 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:pytorch torchversion标准化数据 - Python技术站 pytorch人工智能 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 pytorch seq2seq闲聊机器人beam search返回结果 上一篇 2023年4月8日 pytorch Model Linear实现线性回归CUDA版本 下一篇 2023年4月8日 相关文章 python大战机器学习——数据降维 注:因为公式敲起来太麻烦,因此本文中的公式没有呈现出来,想要知道具体的计算公式,请参考原书中内容 降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中 1、主成分分析(PCA) 将n维样本X通过投影矩阵W,转换为K维矩阵Z 输入:样本集D,低维空间d 输出:投影矩阵W 算法步骤: 1)对所有样本进行中心化… 机器学习 2023年4月13日 000 卷积神经网络 吴恩达《深度学习》第四门课(1)卷积神经网络 1.1计算机视觉 (1)计算机视觉的应用包括图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移等,下图展示了风格迁移案例: (2)图像的特征量非常之大,比如一个3通道的1000*1000的照片,其特征为3*1000*1000达到300万,如果第一个隐藏层有1000个单元那么W[1]有20亿个参数,计算量不仅大,而且由于图像样本相对于特征实在是太少,导致很容易过拟合,所以… 2023年4月6日 000 ubuntu166.04之Caffe安装 写在前面:之前一直在搞keras,最近由于某些需求,需要学习caffe,在此记录caffe的安装记录。默认已经安装了cuda 如果是从其他的深度学习平台迁移到Caffe,那么按照这个教程来就可以了。 第一步:git clone https://github.com/BVLC/caffe.git,然后安装下面的一对依赖文件。 apt-get install l… Caffe 2023年4月6日 000 caffe 安装资料整理 最近在安装caffe,因为过程繁琐,而且不同的作者给出了不同的安装教程,鱼龙混杂,所以做了个简单的整理。 基本安装方法在下面博客上面都有详细介绍,不过不同版本的硬件适配不同版本的软件,所以安装的时候一定要注意。有caffe需求的可以参考下,因为涉及到系统的安装,为了避免格错盘,重要资料一定要些备份好。安装比较繁琐,没有需求的最好暂时不要花精力在这个上面。 主… Caffe 2023年4月7日 000 卷积神经网络 CNN-卷积层和池化层学习 卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到… 2023年4月8日 000 PyTorch 动手学深度学习PyTorch版-task01 优化函数 – 随机梯度下降 当模型和损失函数形式较为简单时,上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解(analytical solution)。本节使用的线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。然而,大多数深度学习模型并没有解析解,只能通过优化算法有限次迭代模型参数来尽可能降低损失函数的值。这类解叫作数值解(numerical solut… 2023年4月8日 000 GAN 生成对抗网络(一) 接下来将会有系列博客介绍GAN网络。 生成模型与判别模型 首先,需要搞清楚什么是生成模型,什么是判别模型。 生成模型是指模型学习得到 给定数据集 上的一个联合分布。这里的随机变量是模型中所有可能的随机变量。举个例子来说,对于28×28的图片来说,生成模型会学习到28×28个像素组成的随机变量的联合分布。对于带标签的28×28的图片来说,生成模型会学习到28x… GAN生成对抗网络 2023年4月7日 000 独家 | GAN大盘点,聊聊这些年的生成对抗网络 : LSGAN, WGAN, CGAN, infoGAN, EBGAN, BEGAN, VAE 转自:http://nooverfit.com/wp/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%EF%BD%9Cgan%E5%A4%A7%E7%9B%98%E7%82%B9%EF%BC%8C%E8%81%8A%E8%81%8A%E8%BF%99%E4%BA%9B%E5%B9%B4%E7%9A%84%E7%94%9F%E6%88%90%E5%AF%B9%E6%8A… GAN生成对抗网络 2023年4月7日 000