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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（九）：從零開始實(shí)現(xiàn)線性回歸的訓(xùn)練

2年前作者：郭老二分類：Toy博客閱讀(22)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（九）：從零開始實(shí)現(xiàn)線性回歸的訓(xùn)練。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

AI學(xué)習(xí)目錄匯總

1、生成數(shù)據(jù)

在深度學(xué)習(xí)中，用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集通過標(biāo)注來實(shí)現(xiàn)。
咱們?cè)谶@一步使用函數(shù)來生成一組數(shù)據(jù)集

1.1 定義數(shù)據(jù)生成函數(shù)

定義數(shù)據(jù)生成函數(shù)：synthetic_data文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-627166.html

%matplotlib inline
import random
import torch
from d2l import torch as d2l
def synthetic_data(w, b, num_examples):

到了這里，關(guān)于【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（九）：從零開始實(shí)現(xiàn)線性回歸的訓(xùn)練的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（六）：微積分
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2024年02月15日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（二十）：圖像增強(qiáng)、微調(diào)
圖像增強(qiáng)可以擴(kuò)展訓(xùn)練樣本數(shù)量、減小對(duì)某個(gè)屬性的依賴。比如，裁剪圖像，可以減少模型對(duì)對(duì)象出現(xiàn)位置的依賴；調(diào)整亮度、顏色等因素來降低模型對(duì)顏色的敏感度等頭文件 %matplotlib inline：圖表直接嵌入到Notebook中，本人使用的jupyter-lab 顯示圖片
2024年02月11日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十四）：多層感知機(jī)
在前面介紹過，使用softmax回歸來處理分類問題時(shí)，每個(gè)輸出通過都一個(gè)仿射函數(shù)計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下，輸入和輸出之間為全鏈接層：多層感知機(jī)就是在輸入和輸出中間再添加一個(gè)或多個(gè)全鏈接層，將中間的層稱為“隱藏層”，下圖為添加了一個(gè)全鏈接層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：現(xiàn)實(shí)世
2024年02月13日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（五）：線性代數(shù)
標(biāo)量就是我們常見的單個(gè)數(shù)字（包括整數(shù)、小數(shù)等等），可以使用只有一個(gè)元素的張量表示用小寫字母表示，如：x、y、z
2024年02月15日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十八）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
發(fā)布時(shí)間：1989年模型目的：識(shí)別手寫數(shù)字 1.3.1 相關(guān)函數(shù)原型 1）nn.Conv2d：卷積層
2024年02月13日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十一）：分類問題-softmax回歸
1）連續(xù)值與離散值線性回歸模型，適用于輸出為連續(xù)值的情景。 softmax回歸模型，適用于輸出為離散值的情景。例如圖像類別，就需要對(duì)離散值進(jìn)行預(yù)測(cè)。softmax回歸模型引入了softmax運(yùn)算，使輸出更適合離散值的預(yù)測(cè)和訓(xùn)練。 2）輸出個(gè)數(shù) 線性回歸模型，輸出單元為1個(gè)，而
2024年02月14日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十七）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門
我們?cè)谇懊鎸W(xué)習(xí)的多層感知機(jī)中，已經(jīng)認(rèn)識(shí)了全鏈接層，缺點(diǎn)很明顯，在稍微大點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)模型中，參數(shù)成指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)。參數(shù)量很快就達(dá)到數(shù)十億，這樣的量級(jí)幾乎無法計(jì)算。為此科學(xué)家們想出一個(gè)減少參數(shù)的方法：卷積。從全鏈接層到卷積的推論，使用如下兩個(gè)原則：平
2024年02月13日
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動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)——線性回歸從零開始
生成數(shù)據(jù)集 synthetic_data() 讀取數(shù)據(jù)集 data_iter() 初始化模型參數(shù) w, b 定義模型：線性回歸模型 linreg() 定義損失函數(shù)：均方損失 squared_loss() 定義優(yōu)化算法：梯度下降 sgd() 進(jìn)行訓(xùn)練：輸出損失 loss 和估計(jì)誤差
2024年02月15日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（二十二）：?jiǎn)伟l(fā)多框檢測(cè)（SSD）
SSD（Single Shot MultiBox Detector）單發(fā)多框檢測(cè)?！癝ingle shot”說明SSD算法屬于one-stage（一段式）方法，“MultiBox”說明SSD是多框預(yù)測(cè)（多尺度錨框/特征圖）。 SSD和YOLO一樣都是采用CNN網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行one-stage（一段式）檢測(cè)，區(qū)別是： YOLO速度快，適用于實(shí)時(shí)物體檢測(cè)；但是精度略低，尤
2024年02月09日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十六）：自定義網(wǎng)絡(luò)層、保存/加載參數(shù)、使用GPU
自定義網(wǎng)絡(luò)層很簡(jiǎn)單，三步即可完成繼承類：nn.Module 定義初始化函數(shù)：__init__中定義需要初始化的代碼定義向前傳播函數(shù)：forward 1）定義網(wǎng)絡(luò)層
2024年02月13日
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