文章目录 深度学习与大模型第2课：机器学习实战1. Iris鸢尾花数据集分类1.1 数据预处理1.2 模型训练与评估 2. 美国加州房价预测2.1 数据预处理2.2 模型训练与调优 3. 房价数据的回归分析3.1 数据预处理与建模 4. 时尚衣物识别:MNIST 数据集分类4.1 数据读取与可视化4.2 批量可视化数据4.3 模型构建与优化 总结 深度学习与大模型第2课：机器学习实战 课程代码及数据集：...

的发展相对缓慢，处于沉寂状态。复兴与突破阶段（2012 年 - 至今）： 2012 年，AlexNet 诞生。它在当年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛中以显著优势夺冠，标志着神经网络的复苏和深度学习的崛起。AlexNet 采用了更深的网络结构，使用 ReLU 激活函数、数据增强、mini - batch SGD 优化、在 GPU 上训练以及 Dropout 技术来避免过拟合等创新方法，极大地推动...

张量的转置 matrix = torch.rand(2, 3)transposed_matrix = matrix.t()print(transposed_matrix) 张量的梯度与自动求导 在深度学习中，反向传播算法通过计算损失函数关于模型参数的梯度来优化模型。在 PyTorch 中，可以通过 requires_grad=True 来启用张量的自动求导功能。 示例代码 x = torch.tens...

实际工程中使用批量和动量可以对抗鞍点或局部最小值。 批量： 在计算梯度的时候不会用所有数据计算损失。类比我们考试复习时，一个单元一个单元的知识点输入，所有单元都输入就是一整个轮回。而这一个单元用深度学习的术语来说就是批量（batch）。遍历所有批量就是一个回合（epoch）。 使用全批量的数据来更新参数的方法叫做批量梯度下降法(BGD)，在下降的梯度上引入随机噪声，叫做随机梯度下降法（SGD）。 相对而...

文章目录 0. 前言1. 基础概念2. 矩阵的秩2.1 秩的定义2.2 秩的计算方法2.3 秩在深度学习中的应用 3. 矩阵的奇异值3.1 奇异值分解（SVD）3.2 奇异值的定义3.3 奇异值的性质3.4 奇异值的意义3.5 实例说明3.6 奇异值在深度学习中的应用 0. 前言 在深度学习中，线性代数是最基础数学工具，它为构建和理解神经网络提供了必要的数学框架。这门课程虽然是我们大学中的必修课，但是由...

简介 PyTorch 是一个著名的开源深度学习框架，由于其灵活性和易用性而广受欢迎。如果你正在使用 PyTorch框架来探索深度学习，那么你就会遇到核心之一+++PyTorch 模块。那么了解它们是什么、为什么它们很重要以及它们是如何工作的是非常必要的。 什么是Pytorch Modules 在 PyTorch 中，nn.Module 类是构建神经网络架构的基石。它可作为神经网络特定的组件。以下是它们的...

在机器学习中，交叉验证、网格搜索和随机搜索是常用的超参数调整和选择方法。这些方法帮助我们找到最优的超参数组合，从而提升模型的性能和泛化能力。 1. 交叉验证（Cross-Validation） 交叉验证是一种评估模型性能的技术，通过将数据集划分为多个子集来验证模型的泛化能力。 工作原理： 将数据集划分为 ( k ) 个互斥的子集（称为折，folds），通常是均等大小的。在每次迭代中，选定一个子集作为验证...

一、引言 Pytorch 是一个广泛应用于深度学习领域的开源框架，它具有灵活、高效和易于使用的特点。在本文中，我们将从 Pytorch 的安装开始，逐步带领大家走进 Pytorch 的世界，并通过一些简单的示例代码让您快速上手。 二、Pytorch 的安装 安装前的准备 在安装 Pytorch 之前，您需要确保您的系统满足以下要求： 操作系统：Windows、Linux 或 macOS Python 环...

目录 1. DALL-E 2 的技术原理 1.1 深度学习与Transformer架构 1.2 文本编码与图像生成 2. DALL-E 2 的应用场景 2.1 创意设计与广告行业 2.2 教育与科研 2.3 艺术创作 3. DALL-E 2 的实际操作 3.1 简单示例 3.2 图像优化与微调 4. DALL-E 2 的挑战与未来展望 4.1 数据偏见 4.2 计算资源 4.3 法律与道德问题 5. DA...

文章目录 一、思考题二、残差块三、网络结构 一、思考题  1. 问题：在一个神经网络中加深更多的层，总是改进精度吗？  2. 答：不一定。  如下面这幅图所示，蓝色五角星表示最优值，标有 F i F_i Fi​ 的闭合区域表示函数，闭合区域的面积代表函数的复杂程度，面积越大，学到的知识就越多。在这个区域中能够找到一个最优的解。（可以用区域中的一个点来表示，该点到最优值的距离可以用来衡量模型的好坏）  从...