更快的計算,更高的記憶體效率:PyTorch混合精度模型AMP介紹
坦白地說,NVIDIA可以輕鬆地將Tensor Cores與自動混合精度一起使用,並提供了幾行程式碼
機器學習中訓練和驗證指標曲線圖能告訴我們什麼?
lin2(x)return xget_data_train_and_show(Scenario_4_Model_1(out_features=5), lr=0
梯度上升視覺化卷積神經網路
下面我們將會利用已經訓練好的VGG16網路模型,來系統地視覺化各個網路層的各個卷積核,看看CNN是對輸入進行逐層分解提取特徵的到底都是些什麼
理解損失函式(程式碼篇)機器學習你會遇到的“坑”
arange(x_min, x_max, h),np
機器學習常見的損失函式以及何時使用它們
迴歸問題中的損失函式均方誤差/二次損失/L2損失(Mean Square Error / Quadratic Loss / L2 Loss)均方誤差是指真實值和預測值之間的平方差的均值
掀起熱潮的WassersteinGAN,在近段時間又有哪些研究進展?
然而weightclipping的實現方式存在兩個嚴重問題:第一,如公式1所言,判別器loss希望儘可能拉大真假樣本的分數差,然而weightclipping獨立地限制每一個網路引數的取值範圍,在這種情況下我們可以想象,最優的策略就是儘可能
使用PyTorch實現鳥類音訊檢測卷積網路模型
max(outs, dim=1)return torch
深度學習常用損失函式總覽:基本形式、原理、特點
可以看到隨著預測與真實值絕對誤差 的增加,MAE 損失呈線性增長背後的假設同樣的我們可以在一定的假設下透過最大化似然得到 MAE 損失的形式,假設模型預測與真實值之間的誤差服從拉普拉斯分佈 Laplace distribution( ),則
「人工智慧-深度學習-9」:神經網路基礎 - 損失函式誤差分析
備註:在本文中 Yi_pred也表示為第2章 平均絕對誤差損失Mean Absolute Error Loss(MAE)2.1 概述描述兩個函式之間距離遠近最容易想到的就是:在相同的Xi輸入下,兩個函式輸出Yi的差的絕對值
影象處理:使用TensorFlow或Keras進行影象分類
圖10-7使用全連線網路TF實現深度學習影象分類不同步驟的訓練精度和驗證精度如下面的程式碼所示:pylab
CNN通俗解析
上面的程式碼在Tensorboard中進行視覺化在卷積神經網路、TensorFlow和TensorBoard有了深刻的理解,下面讓我們一起構建我們的第一個使用MNIST資料集識別手寫數字的卷積神經網路
機器學習(二):理解線性迴歸與梯度下降並做簡單預測
show()計算損失,並比較y=3x+2和y=4x+4兩條直線:fig, ax_list = plt
線性迴歸的求解:矩陣方程和梯度下降、數學推導及NumPy實現
因此,可以得出每個 的導數:具體而言,這個演算法為:這一方法在每一次迭代時使用整個訓練集中的所有樣本來更新引數,也叫做批次梯度下降法(Batch Gradient Descent,BGD)
14種分類演算法進行文字分類實戰
演算法模型封裝一個函式,提高複用率,使用時只需呼叫函式即可# 用於儲存所有演算法的名字,準確率和所消耗的時間estimator_list, score_list, time_list = [], [], []def get_text_cla
電氣專業常用的英文單詞,看懂後再遇到英文說明就不手忙腳亂了!
三繞組變壓器:three-column transformer ThrClnTrans雙繞組變壓器:double-column transformer DblClmnTrans電容器:Capacitor並聯電容器:shunt capacit
2021-06-08Powervoltagereactivetransformerloss