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深度學(xué)習(xí)第六篇--- Pytorch 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-手寫數(shù)字識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中的一個(gè)里程碑式的技術(shù)器予，有了這個(gè)技術(shù)，才會(huì)讓計(jì)算機(jī)有能力理解圖片和視頻信息，才會(huì)有計(jì)算機(jī)視覺的眾多應(yīng)用玄组。 本文討論卷積神經(jīng)...
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深度學(xué)習(xí)第八篇---正則化
什么叫過擬合和欠擬合鲸睛？ 我們?cè)谀Ｐ陀?xùn)練的時(shí)候荠割，通過把數(shù)據(jù)劃分成訓(xùn)練集和測(cè)試集玷或，然后選擇Loss函數(shù)來評(píng)估訓(xùn)練效果怎么樣，其loss函數(shù)在訓(xùn)練集上...
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深度學(xué)習(xí)第七篇---Pytorch 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-實(shí)現(xiàn)情感極性判定之前所學(xué)的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)毕莱，他們的前一個(gè)輸入和后一個(gè)輸入是沒有關(guān)系的（從輸入層到隱含層再到輸出層器贩，層與層之間是全...
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深度學(xué)習(xí)第五篇---Pytorch 邏輯回歸模型-乳腺癌預(yù)測(cè)上篇波士頓房價(jià)預(yù)測(cè)使用了線性回歸模型，適用于連續(xù)型目標(biāo)變量的回歸問題朋截，其取值范圍（-∞蛹稍，＋∞）。邏輯回歸模型（Logistic回歸模型）常用于二...
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深度學(xué)習(xí)第四篇--- Pytorch 線性回歸模型-波士頓房價(jià)預(yù)測(cè)波士頓房價(jià)預(yù)測(cè)是一個(gè)經(jīng)典案例部服，類似于XX語言的Hello World唆姐。本文我們學(xué)習(xí)這個(gè)案例，體會(huì)深度學(xué)習(xí)的過程廓八。波斯頓房價(jià)可能受影響的因素一共有...
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深度學(xué)習(xí)第三篇---數(shù)據(jù)加載
Pytorch的數(shù)據(jù)加載主要依賴torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader兩個(gè)模塊...
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深度學(xué)習(xí)第二篇---文本預(yù)處理本文認(rèn)識(shí)文本預(yù)處理以及它的作用奉芦、以及文本預(yù)處理有哪些主要環(huán)節(jié)。文本預(yù)處理是指在將文本數(shù)據(jù)用于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練之前剧蹂，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的清洗声功、轉(zhuǎn)...
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深度學(xué)習(xí)第一篇---pytorch入門1 什么是pytorch? PyTorch是一個(gè)基于Numpy的科學(xué)計(jì)算包，它主要有兩個(gè)特點(diǎn)：第一宠叼，是GPU加速的張量計(jì)算先巴；第二，是構(gòu)建和訓(xùn)練神...
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應(yīng)用與系統(tǒng)穩(wěn)定性第七篇--- 用Asan 提前解決NDK疑難crash背景初衷：后臺(tái)監(jiān)控發(fā)生很多崩潰在系統(tǒng)庫中的問題冒冬，點(diǎn)擊進(jìn)去一看伸蚯，backtrace并沒有什么意義，全在系統(tǒng)庫中简烤，如果就這點(diǎn)信息剂邮，這些問題是無法解決...