动手学深度学习v2-09-02-损失函数 转载 mb5fed4c003aebe 2021-10-29 20:30:00 文章标签 深度学习 损失函数 其他 文章分类 代码人生 均方损失(L2 Loss): 绝对值损失函数(L1 Loss): 哈勃鲁棒损失(Huber's Robust Loss): 本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题,欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:计算机基础 下一篇:计算机基础 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 细说损失函数 详细介绍损失函数及其应用。 损失函数 机器学习 AIGC的底层技术 AIGC底层技术-深度学习模型架构(Seq2Seq) Seq2SeqSeq2Seq 是一种循环神经网络的变种,包括编码器 (Encoder) 和解码器 (Decoder) 两部分。Seq2Seq 是自然语言处理中的一种重要模型,可以用于机器翻译、对话系统、自动文摘。1. RNN 结构及使用RNN 模型在之前的文章循环神经网络 RNN、LSTM、GRU中介绍了 RNN 模型,RNN 基本的模型如上图所示,每个神经元接受的输入包括:前一个神经元的隐藏层状 AIGC 深度学习 机器学习 利用WSL2安装Ubuntu系统并搭建深度学习环境 1.WSL2安装Ubuntu系统1.1打开启用或关闭Windows功能将适用于Linux的Windows子系统与虚拟机平台打勾1.2下载ubuntu重启之后打开微软商店,搜索Ubuntu,下载需要的版本下载完成后,若不能正常使用,运行窗口中出现???则需要更新内核1.3更新内核以管理员身份打开windows powershell输入:wsl --update 接着打开Ubuntu会出现一 ubuntu 英伟达 hive 动手学深度学习v2 tensorflow # 动手学深度学习v2 tensorflow指南欢迎来到深度学习的世界!作为一名经验丰富的开发者,我将带领你逐步学习如何使用TensorFlow v2来实现深度学习任务。在本指南中,我将为你详细介绍整个学习过程,并为每个步骤提供代码示例和解释。## 流程概览让我们首先了解一下学习深度学习的整个流程。下面是一个简单的表格,展示了我们将要执行的步骤:| 步骤 | 描述 || --- 数据集 深度学习 tensorflow 动手学深度学习 tensorflow2 # 动手学深度学习tensorflow2深度学习是一种机器学习的方法,在许多领域中都有广泛的应用。TensorFlow是一个开源的深度学习框架,提供了简单且高效的工具来构建和训练深度神经网络。本文将介绍如何使用TensorFlow 2版本进行深度学习,并提供相应的代码示例。## 安装TensorFlow 2首先,我们需要安装TensorFlow 2。可以使用pip命令来安装:``` 深度学习 python 数据集 【动手学深度学习】 博主开了一个【动手学深度学习】专栏,主要记录学习【动手学深度学习】的过程。学习资料视频讲解资料:可在B站观看;文档资料:https://zh.d2l.ai/d2l-zh.pdf网页资料:https://zh.gluon.ai/学习记录学习笔记(1) 学习环境安装与配置;学习笔记(2) 3.1.1.2.3-定义优化算法-小批量随机梯度下降算法;学习笔记(3) 3.1.2.2 深度学习 计算表达式 优化算法 【动手学深度学习】深度学习计算 深度学习计算文章目录深度学习计算1. 模型构造1.1 继承`Module`类来构造1.2 `Sequential`类来构造2. 模型参数的访问、初始化和共享2.1 访问模m torch 深度学习 pytorch 人工智能 加载 初始化 【动手学深度学习】深度学习基础 型softmax和交叉熵损失函数定义优化算 深度学习 python 人工智能 初始化 优化算法 动手学深度学习 TensorFlow # 动手学深度学习 TensorFlow## 引言深度学习是一种机器学习的分支,它试图通过模仿人脑的工作方式来实现一种智能系统。TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架,它提供了一个强大的工具集,可以帮助开发者实现复杂的深度学习模型。本文将介绍如何使用TensorFlow来学习深度学习,并给出一些简单的代码示例。## 深度学习的基础深度学习的基础是神经网络。神经网络是一种模 深度学习 神经网络 代码示例 动手学深度学习 安装 # 动手学深度学习 安装指南## 1. 整体流程在实现“动手学深度学习 安装”这个任务中,我们需要完成以下几个步骤:```mermaidgantt title 安装深度学习环境 section 准备工作 下载Anaconda:done, 2021-12-01, 1d 安装Anaconda:done, 2021-12-02, 1d 创建虚拟环境: 深度学习 虚拟环境 tensorflow 动手学深度学习 github # 动手学深度学习深度学习是目前人工智能领域的热门技术之一,它已经在许多领域展现出了惊人的能力。为了能够更好地理解和应用深度学习,我们可以通过动手实践来学习这一技术。在本文中,我们将介绍如何使用GitHub上的《动手学深度学习》项目来学习深度学习,并提供一些代码示例。## 动手学深度学习项目介绍《动手学深度学习》是一本由李沐等人编写的开源教材,覆盖了深度学习的基本概念、原理和实践。这个 深度学习 代码示例 python 动手学深度学习v2-09-查阅文档 查阅文档 1 查找模块中的所有函数和类 查询随机数生成模块中的所有属性: import torch print(dir(torch.distributions)) 2 查找特定函数和类的用法 调用help函数。例如,我们来查看张量ones函数的用法。 help(torch.ones) ... 深度学习 随机数生成 其他 动手学深度学习v2-07-微分 微分 1 标量导数 2 亚导数 3 梯度 ... 深度学习 标量 其他 动手学深度学习v2-08-自动求导 自动求导 深度学习框架通过自动计算导数,即自动求导(automatic differentiation),来加快这项工作。 根据我们设计的模型,系统会构建一个计算图,来跟踪计算是哪些数据通过哪些操作组合起来产生输出。 自动求导使系统能够随后反向传播梯度 反向传播只是意味着跟踪整个计算图,填充关于每个 ... 深度学习 反向传播 标量 python 控制流 动手学深度学习2 windows 环境安装1.官网教程这一部分对应了书中的第二讲:预备知识部分。因为我是Windows用户,所以这里先只讲Windows部分的安装过程。第一步是根据操作系统下载并安装Miniconda,在安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”选项,将python添加到环境变量中。第二步是下载包含本书全部代码的压缩包。 动手学深度学习2 windows 动手深度学习 深度学习 MXNet 虚拟环境 动手深度学习下载 动手学深度学 《动手学深度学习》基础篇摘要前言如何使用本书内容和结构简介核心原则。特点预备知识安装准备win:mac/linux更新代码和环境使用GPU数据操作创建NDArray运算广播机制索引运算的内存NDArray和NumPy互相转换自动求梯度深度学习基础线性回归线性回归基本要素模型(model):设面积为x1,房龄为x2,出售价格为y。模型训练(model training)模型预测(模型推断、模型测试 动手深度学习下载 深度学习 线性回归 损失函数 动手深度学习d2l版本 动手学深度学 从这些评论可以看出,大家在上课时听得都很认真,很多同学在参与课程的过程中还做了笔记,当然也有同学可能没有时间做笔记或者还没抽出时间深入学习这门课。针对这部分同学,我们最近发现了一个非常适合你的学习资源:这门课程的markdown笔记和相关的Jupyter代码。课程地址:https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/笔记地址:https://github.com/HIT-UG-G 动手深度学习d2l版本 人工智能 java 深度学习 机器学习 动手学深度学习 动手学深度学 pytorch pdf 通过将模型应用到例证,深度学习允许我们执行很多复杂任务,如机器翻译、玩战略游戏以及在杂乱无章的场景中识别物体等。为了在实践中做到这一点,我们需要灵活且高效的工具,以便能够适用于这些复杂任务,能够在合理的时间内对大量数据进行训练。我们需要已被训练过的模型在输入变量变化的情况下正确执行。接下来看看我们决定使用PyTorch 的一些原因。首先,正如Python 一样,PyTorch 有一个扩展名为“.p 动手学深度学习 Python 微信小程序 Vue 动手深度学习 代码下载 动手学深度学 前言机器学习(machine learning,ML)是强大的可以从经验中学习的技术。 通常采用观测数据或与环境交互的形式,机器学习算法会积累更多的经验,其性能也会逐步提高。 相反,对比电子商务平台等,一直执行相同的业务逻辑,无论积累多少经验,都不会自动提高(直到开发人员认识到并更新软件)。 在这本书中,将带你开启机器学习之旅,并特别关注深度学习(deep learning)的基础知识。 这是一套 动手深度学习 代码下载 dive into DL 深度学习 强化学习 数据 动手学深度学习 | Softmax回归+损失函数+图片分类数据集 | 07 Softmax回归 首先简单理解softmax:就是将一个回归值转换成一个概率(也就是把一个实数,定在[0,1.]中) Softmax回归名字叫做回归,但其实是一个分类问题。(基本是个老师都会重复讲这句话) 分类和回归的差别就在,回归只有一个输出,而分类是有多个输出。一般是有几个类别多少个输出。 并 ... 损失函数 似然函数 数据 数据集 迭代器 ios开发 扫雷 扫雷案例练习1.启动类public class StartApp { public static void main(String[] args) { new UI(); } }2.界面类import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.GridLayout; import java.awt.event.ActionE ios开发 扫雷 java ide UI 前端cookie ios和安卓区别 浏览器本地存储方式及使用场景(1)CookieCookie是最早被提出来的本地存储方式,在此之前,服务端是无法判断网络中的两个请求是否是同一用户发起的,为解决这个问题,Cookie就出现了。Cookie的大小只有4kb,它是一种纯文本文件,每次发起HTTP请求都会携带Cookie。Cookie的特性:Cookie一旦创建成功,名称就无法修改Cookie是无法跨域名的,也就是说a域名和b域名下的co 前端cookie ios和安卓区别 前端框架 javascript 数据 使用场景 Java 生成分区表建表语句 【摘要】 当前的应用都离不开数据库,随着数据库中的数据越来越多,单表突破性能上限记录时,如MySQL单表上线估计在近千万条内,当记录数继续增长时,从性能考虑,则需要进行拆分处理。而拆分分为横向拆分和纵向拆分。本文通过实际案例,说明如何按日期来对订单数据进行水平分库和分表,实现数据的分布式查询和操作。 作者: jackwangcumt。 Java 生成分区表建表语句 数据库 分库 分表 java xampp mysql 默认账户密码 目录第一节 前情提要1. 登录MySQL时,总是有下列错误提示之一2. 根据网上教程、官方建议,任何找回/修改密码操作,通通不成功第二节 问题复盘1. 问题描述2. 主流(但无效)的卸载数据库方法3. 情况分析第三节 解决方案1. 运行MySQL Installer.exe2. 选择Remove MySQL Products3. 执行Remove Products操作下所有选项4. 删除注册表数据 xampp mysql 默认账户密码 MySQL 数据库 Server centos解压bz2没反应 在liunx下原本是不支持rar文件的,需要安装liunx下的winrar版本,操作如下wget http://www.rarsoft.com/rar/rarlinux-4.0.1.tar.gz tar -zxvf rarlinux-4.0.1.tar.gzcd rar make 看见下面这些信息就是安装成功了mkdir -p /usr/local centos解压bz2没反应 当前目录 txt文件 文件名