神经网络气温预测概述导包数据读取数据预处理构建网络模型数据可视化完整代码概述具体的案例描述在此就不多赘述. 同一数据集我们在机器学习里的随机森林模型中已经讨论过.导包import numpy as npimport pandas as pdimport datetimeimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas.plotting import register_matplotlib_convertersfrom sklearn.preprocess
hub 模块概述代码实现 概述PyTorch Hub 是一个简易 API 和工作流程. 为复现研究提供了基本构建模块, 包含预训练模型库.PyTorch Hub 还支持 Colab, 能与论文代码结合网站 Paper With Code 集成, 用于更广泛的研究.PyTorch Hub 的使用非常简单, 无需下载模型, 只需要敲torch.hun.load()就完成了 代码
PyTorch Tensor 的形状.
autograd 机制概述代码实现手动定义求导计算流量反向传播计算线性回归导包构造 x, y构造模型参数 & 损失函数训练模型完整代码概述PyTorch 干的最厉害的一件事情就是帮我们把反向传播全部计算好了.代码实现手动定义求导import torch# 方法一x = torch.randn(3, 4, requires_grad=True)# 方法二x = torch.randn(3,4)x.requires_grad = Trueb = torch.randn(3,
PyTorch 简介. PyTorch 是什么, 我们为什么要用 PyTorch. 以及 PyTorch 的安装.
MNIST 数据集MNIST 数据集介绍LeNet 模型介绍卷积池化 (下采样)激活函数 (ReLU)LeNet 逐层分析1. 第一个卷积层2. 第一个池化层3. 第二个卷积层4. 第二个池化层5. 全连接卷积层6. 全连接层7. 全连接层 (输出层)代码实现导包读取 & 查看数据数据预处理模型建立训练模型保存模型流程总结完整代码MNIST 数据集介绍MNIST 包含 0~9 的手写数字, 共有 60000 个训练集和 10000 个测试集. 数据的格式为单通道 28*28 的灰度图.LeNe
线性回归线性回归概述代码实现导包获取训练数据构造预测函数构造损失函数调整预测函数开始训练线性回归概述关于线性回归的具体介绍, 可以参考我的机器学习专栏, 在这里我们就不再赘述.线性回归公式:代码实现导包首先我们需要导入 tensorflow 包和 matplotlib 包.import tensorflow as tffrom matplotlib import pyplot as plt获取训练数据# ------------------1. 获取训练数据------------
简介概述TensorFlow三级目录概述深度学习是目前机器学习学科发展最蓬勃的分支, 在整个 AI 有广阔的应用. 人工智能是计算机科学的一个分支, 著名的 “图灵测试” 是 AI 的终极目标.深度学习是在人工神经网络基础上发展而来的一种表示学科.深度学习的优势:海量的训练数据非常灵活的模型足够的运算能力足够的对抗维度灾难的先验模型TensorFlow随着各种图像识别, 语音识别的记录被不断刷新, 深度学习被证明是一个极具潜力的技术方向. 构建高效, 可靠, 可扩展的基础工具, 能
关键词部署策略概述关键词的类型导航查询信息查询交易查询长尾理论关键词挖掘关键词挖掘工具关键词规划师百度指数百度搜索下拉框批量对关键词进行筛选搭建网站的关键词库关键词部署策略金字塔形关键词分布关键词策略定制总结概述关键词就是用户输入搜索框中的文字, 也就是用户命令搜索引擎寻找的东西.关键词的类型导航查询导航查询是指为了直接访问某个特点的网站而进行的搜索. 在某些情况下, 用户可能不知道具体的网址, 这时搜索引擎就成为了白皮书.信息查询信息查询, 顾名思义就是为了寻找特定信息而进行的搜索. 例如
网站结构优化网站的结构物理结构扁平物理结构树形物理结构逻辑结构扁平逻辑结构树形逻辑结构网站结构对 SEO 的影响网站结构优化网站的结构网站结构是指在网站中页面与页面之间的层次关系, 按性质分为逻辑结构和物理结构.合理的网站结构能正确表达网站的基本内容及内容之间的层次关系. 使得用户, 搜索引擎在浏览器网站时可以方便的获取信息, 不至于迷失.物理结构网站的物理结构指的是网站目录及所包含文件所存储的真实位置所表现出来的结构. 物理结构由页面的物理存放位置决定.物理结构的两种表现形式:扁平物理结
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