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RSS订阅原创 卷积神经网络基础
卷积神经网络基础本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积...
2020-02-19 17:13:49
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原创 机器翻译
机器翻译和数据集机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。In[28]:import osos.listdir('/home/kesci/input/')Out[28]:['fraeng6506', 'd2l9528...
2020-02-19 17:12:53
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原创 过拟合欠拟合解决方案
过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误...
2020-02-19 17:11:37
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原创 循环神经网络 简易使用
循环神经网络本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量H，用Ht表示H在时间步t的值。Ht的计算基于Xt和Ht−1，可以认为Ht记录了到当前字符为止的序列信息，利用Ht对序列的下一个字符进行预测。循环神经网络的构造我们先看循环神经网络的具体构造。假设Xt∈Rn×d是时间...
2020-02-14 18:35:36
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原创 线性回归 介绍
线性回归主要内容包括：线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现线性回归的基本要素模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:price=warea⋅area+wage⋅age+b数据集...
2020-02-14 18:32:53
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空空如也
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