backward() 如果需要計算導數，可以在tensor上調.backward(); backward(gradient=none, retain_variables=false)[sound] 如果tensor是標量（即它包含乙個元素的資料），則不需要為backward()指定任何引數
x.grad.zero_() 在使用pytorch實現多項線性回歸中，在grad更新時，每一次運算後都需要將上一次的梯度記錄清空
多層感知機就是含有至少乙個隱藏層的由全連線層組成的神經網路，且每個隱藏層的輸出通過啟用函式進行變換。
多層感知機的層數和各隱藏層中隱藏單元個數都是超引數
ф表示啟用函式
sequential模型字面上的翻譯是順序模型，給人的第一感覺是那種簡單的線性模型，但實際上sequential模型可以構建非常複雜的神經網路，包括全連線神經網路、卷積神經網路(cnn)、迴圈神經網路(rnn)、等等。這裡的sequential更準確的應該理解為堆疊，通過堆疊許多層，構建出深度神經網路。
機器學習 多層感知機
單層感知機 但是單層感知機無法解決線性不可分的問題，要想解決線性不可分的問題，需要用多層感知機。多層感知機 通用近似定理 如果乙個多層感知機具有線性輸出層和至少一層隱藏層，只要給予其足量的隱層神經元，它可以以任意精度近似任何乙個從有限維空間到另乙個有限維空間的borel可測函式。通俗地來講，多層感知...
強化學習 task03
在 reinforcement learning 中有 3 個components，乙個actor，乙個environment，乙個reward function。讓機器玩 video game 時，actor 做的事情就是去操控遊戲的搖桿，比如說向左 向右 等操作 environment 就是遊戲...
Python機器學習多層感知機原理解析
目錄 我們在前面描述了仿射變換，它是乙個帶有偏置項的線性變換。首先，回想下之前下圖中所示的softmax回歸的模型結構。該模型通過單個仿射變換將我們的輸入直接對映到輸出，然後進行softmax操作。如果我們的標籤通過仿射變換後確實與我們的輸入資料相關，那麼這種方法就足夠了。但是，仿射變換中的線性是乙...