ResNet的主要优点是,实验显示就算层数加深了,他的loss也不会随着迭代的增加而反弹,如果没有ResNet的结构,就有可能会反弹 这个解释呢,是因为residual block非常容易学习恒等函数,让某一层的输出等于前面某一层的输入,如果没有学习到恒等函数,那么有可能学习到一些对我们有用的东西。 就算都学到恒等函数,对整个网络的...
然后,用linspace()函数产生(-3,3)区间内的100000个点,并使用unsqueeze()函数在第一维度增加一个维度: x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-3,3,100000),dim=1)# print(x,x.size())# print(torch.linspace(-3,3,100000),torch.linspace(-3,3,100000).size())#假设真实函数是y=x,我们在上面增加一些误差...
图3,总结了深度学习的主要发展轨迹,以及在不同时间点下的重要深度学习技术。这些技术是各种人工智能的背后的基石。 图3 深度学习的发展 线性回归 在这一部分,我们将线性回归(Linear Regression,LR)模型当做深度学习入门的第一个模型,用一个简单的线性回归实例来帮助大家了解机器学习模型的视线过程,现在让我们一起动手...
简单来说,感知机模型,就是一个由两层神经元构成的网络结构,输入层接收外界的输入,通过激活函数(阈值)变换,把信号传送至输出层,因此它也称之为“阈值逻辑单元”,正是这种简单的逻辑单元,慢慢演进,越来越复杂,构成了我们目前的研究热点--深度学习网络。 下小节,我们将聊聊机器学习的三种方式。 在生物神经网络中,神...
其中:参数 f是要进行最优化的函数, init_x是初始值, lr是学习率learningrate, step_num是梯度法的重复次数。 numerical_gradient(f,x)会求函数的梯度,用该梯度乘以学习率得到的值进行更新操作,由 step_num指定重复的次数。 举例: 设初始值为(-3.0, 4.0),开始使用梯度法寻找最小值。上述最终计算结果是(-6.1...
《深度学习入门》 3章 1 激活函数: a.阶跃函数 当输入超过 0 时,输出 1, 否则输出 0 b.sigmoid 函数 sigmoid .png 这个函数在后面的代码中使用很频繁,用代码输出图形: sigmoid .png c.ReLU(Rectified Linear Unit)函数 max(0,input) 这些函数的实现都非常简单,直接ruturn公式;...
深度学习入门(3)神经网络参数梯度的计算方式 文章目录 前言 一、数值微分 1.导数 2.偏导数 3.梯度 二、梯度法 1.学习率 2.神经网络的梯度计算...
通过前面的学习我们知道,深度学习非常善于处理非结构化数据,如图像、文本、声音等。作为入门,先从图像数据开始介绍,主要原因有三个:(1)基于图像数据的应用特别多;(2)有很多大量的、公开的图像数据供学者研究;(3)相比于其他非结构化数据,更容易上手学习。
原文地址:零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 这篇是前三篇和后三篇过渡的分水岭,我也不保证敢说自己也看明白了。一遍看一遍写自己的理解有助于思考。 前面已经学习过了感知器和线性单元,区别主要是激活函数不同。神经网络就是这种小单元按照一定的规则连接起来形成的网络。
与NumPy数组相比,PyTorch张量有一些更强大的能力,例如能够在图形处理单元(GPU)上执行非常快速的操作,在多个设备或机器上分配操作,并跟踪创建它们的计算图形。这些都是现代深度学习库的重要特征。 我们将从介绍PyTorch张量开始这一章,介绍一些基础知识,以便为我们在本书其余部分的工作启动一些东西。首先,我们将学习如何使用...