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特征对训练模型时非常重要的;用于训练的数据集包含一些不重要的特征,可能导致模型性能不好、泛化性能不佳;例如:
数据集是机器学习的基础,它包括了用于训练和测试模型所需的数据。数据集通常以矩阵的形式存在,其中每一行代表一个样本(或实例),每一列代表一个特征(或属性)。每个样...
计算机视觉技术是一门包括计算机科学与工程、神经生理学、物理学、信号处理、认知科学、应用数学与统计等多学科的综合性科学技术, 是人工智能的一个重要分支, 目前在智...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是一种特殊类型的神经网络,特别适合于处理具有网格结构的数据,如图像和视频。...
人或动物的神经元如下,当人感受到刺激的时候,信号会通过传道部传递信号,最后会作用在效应部做出相应的反应。神经网络是一种运算模型,有大量的节点,神经元节点之间构成...
?我们通过一个案例详细使用PyTorch实战?,案例背景:你创办了一家手机公司,不知道如何估算手机产品的价格。为了解决这个问题,收集了多家公司的手机销售数据:这...
pip install jupyter notebook -i Simple Index
神经网络的学习其实在学习数据的分布,随着网络的深度增加、网络复杂度增加,一般流经网络的数据都是一个 mini batch,每个 mini batch 之间的数据...
Pandas Series.reset_index()函数的作?是:?成?个新的DataFrame或带有重置索引的Series。
在机器学习和深度学习中,过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好,但在新的、未见过的数据上表现不佳的现象。这是因为模型过于复杂,以至于它学习了训练数据中的噪声和细...
我们平时在神经网络的训练时间可能会很长,为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练,我们就需要将模型序列化到磁盘中,使用的时候反序列化到内存中。
?在人工智能领域,生成模型一直是研究的热点之一。随着深度学习技术的飞速发展,一种名为Stable Diffusion的新型生成模型引起了广泛关注。Stable ...
在传统的梯度下降优化算法中,如果碰到平缓区域,梯度值较小,参数优化变慢 ,遇到鞍点(是指在某些方向上梯度为零而在其他方向上梯度非零的点。),梯度为 0,参数无法...
我们先给机器一个架构,如下图的两个隐藏层,还有这些神经元,还有给定激活函数,让机器去找w 的取值!就是找出一组参数使得输出效果好,这就是机器学习的意义。
反向传播算法(Back Propagation,简称BP)是一种用于训练神经网络的算法。
梯度下降法是一种优化算法,用于寻找目标函数的最小值。梯度是一个向量,表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处变化最快的方向。在数学上,...
人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。人脑...
GPT 是由人工智能研究实验室 OpenAI 在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型, 一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具 它能够通过学习和理解人...
?在接下来的教程中,我们将详细讨论如何使用PyTorch来实现线性回归模型,包括代码实现、参数调整以及模型优化等方面的内容~
自动微分模块是PyTorch中用于实现张量自动求导的模块。PyTorch通过torch.autograd模块提供了自动微分的功能,这对于深度学习和优化问题至关重...
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