极客教程
PyTorch – 递归神经网络
PyTorch – 递归神经网络 深度神经网络有一个独特的功能，可以使机器学习在理解自然语言的过程中取得突破性进展。据观察，这些模型大多将语言作为单词或字符的平面序列，并使用一种被称为递归神经网络或RNN的模型。 许多研究人员得...
PyTorch
PyTorch 是Torch7 团队开发的，其与Torch 的不同之处在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。它是一个以Python 优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU 加速，同时还支持动态神经网络。PyTorch 既可以看做加入了GPU 支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络，除了Facebook 之外，它还已经被Twitter、CMU 和Salesforce 等机构采用。
PyTorch – 词嵌入
PyTorch – 词嵌入 在本章中，我们将了解著名的词嵌入模型–word2vec。Word2vec模型被用来在一组相关模型的帮助下产生单词嵌入。Word2vec模型是用纯C代码实现的，梯度是手动计算的。 在PyTo...
PyTorch – 使用Convents的序列处理
PyTorch – 使用Convents的序列处理 在这一章中，我们提出了一种替代方法，即依靠一个单一的二维卷积神经网络来处理两个序列。我们的网络的每一层都是在迄今为止产生的输出序列的基础上对源标记进行重新编码。因此，类似注意力...
PyTorch – 模型的可视化
PyTorch – 模型的可视化 在这一章中，我们将重点讨论借助convents的数据可视化模型。要想用传统的神经网络获得一个完美的可视化图片，需要采取以下步骤。 第1步 导入必要的模块，这对传统神经网络的可视化很重要。 imp...
PyTorch – 卷积神经网络的特征提取
PyTorch – 卷积神经网络的特征提取 卷积神经网络包括一个主要特征， 提取. 以下步骤用于实现卷积神经网络的特征提取。 第1步 导入各自的模型，用 “PyTorch “创建特征提取模型。 impor...
PyTorch – 从头开始训练一个convent
PyTorch – 从头开始训练一个convent 在这一章中，我们将专注于从头开始创建一个convent。这就意味着要用Torch来创建相应的convent或神经网络样本。 第1步 创建一个具有各自参数的必要类。这些参数包括具...
PyTorch – Convents简介
PyTorch – Convents简介 Convents是关于从头开始构建CNN模型。网络架构将包含以下步骤的组合 – Conv2d MaxPool2d 整理的线性单元 查看 线性层 训练模型 训练模型的过程与图像...
PyTorch – 数据集
PyTorch – 数据集 在本章中，我们将更多地关注 torchvision.datasets 及其各种类型。PyTorch包括以下数据集加载器—-。 MNIST COCO（字幕和检测）。 数据集包括以下两种类型的...
PyTorch – 递归神经网络
PyTorch – 递归神经网络 递归神经网络是一种面向深度学习的算法，它采用的是顺序方法。在神经网络中，我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络被称为递归，因为它们以连续的方式进行数学计算，完成一个又一...
PyTorch – 卷积神经网络
PyTorch – 卷积神经网络 深度学习是机器学习的一个分支，被认为是近几十年来研究人员采取的一个关键步骤。深度学习实现的例子包括图像识别和语音识别等应用。 下面给出了两种重要的深度神经网络类型： 卷积神经网络 递归神经网络。...