softmax與分類模型
多層感知機
零基礎動手學習深度學習，參加datawhale的公益ai學習課程，使用伯禹平台和和鯨，本次學習參考教材使用pytorch版的動手學深度學習。
訓練模型
為了簡單起見，這裡我們假設**只取決於房屋狀況的兩個因素，即面積（平方公尺）和房齡（年）。接下來我們希望探索**與這兩個因素的具體關係。線性回歸假設輸出與各個輸入之間是線性關係:
訓練資料集
我們通常收集一系列的真實資料，例如多棟房屋的真實售出**和它們對應的面積和房齡。我們希望在這個資料上面尋找模型引數來使模型的****與真實**的誤差最小。在機器學習術語裡，該資料集被稱為訓練資料集（training data set）或訓練集（training set），一棟房屋被稱為乙個樣本（sample），其真實售出**叫作標籤（label），用來**標籤的兩個因素叫作特徵（feature）。特徵用來表徵樣本的特點。
損失函式
在模型訓練中，我們需要衡量****值與真實值之間的誤差。通常我們會選取乙個非負數作為誤差，且數值越小表示誤差越小。乙個常用的選擇是平方函式。 它在評估索引為 i
ii 的樣本誤差的表示式為
動手學深度學習PyTorch版 筆記彙總
pytorch的tensor，它可以是零維 又稱為標量或乙個數 一維 二維及多維的陣列。tensor自稱為神經網路界的numpy，它與numpy相似，二者可以共享記憶體，且之間的轉換非常方便和高效。不過它們也有不同之處，最大的區別就是numpy會把ndarray放在cpu中進行加速運算，而由torc...
《動手學深度學習》pytorch版筆記一
動手學深度學習 pytorch版筆記 與其說是筆記，不如說是問題集，有些已經搞清楚了，記錄一下。有些還沒搞清楚，先列在這裡，以後有空再慢慢查文件填坑。task 1 線性回歸 1.向量化運算以及矩陣的維度表示 2.torch.randn np.random.normal 等隨機數組生成函式 3.ten...
Pytorch 動手學深度學習（二）
學習安排如下 task03 過擬合 欠擬合及其解決方案 梯度消失 梯度 迴圈神經網路高階 1天 task04 機器翻譯及相關技術 注意力機制與seq2seq模型 transformer 1天 task05 卷積神經網路基礎 lenet 卷積神經網路高階 1天 梯度消失部分，主要是協變數偏移 標籤偏移...