线性回归 生成数据集 读取数据 定义模型 初始化模型参数 定义损失函数 定义优化算法 训练模型 softmax回归的简洁实现 获取和读取数据 定义 ...
总结:我从可以玩的玩具代码中学习得最好。本教程使用 PyTorch 最近发布的名为 Opacus 的库 此处提供完整代码示例 来教授差异化私有深度学习。有关差异隐私的更多信息,您可以在 Twitter 上关注 kritipraks或 openminedorg。 我们 OpenMined 正在与 PyTorch 团队合作,以实现我们的共同使命,即让保护隐私的 AI 更容易构建。我们积极支持在我们的社 ...
2021-09-13 21:28 1 99 推荐指数:
线性回归 生成数据集 读取数据 定义模型 初始化模型参数 定义损失函数 定义优化算法 训练模型 softmax回归的简洁实现 获取和读取数据 定义 ...
PyTorch是一个基于Python的深度学习平台,该平台简单易用上手快,从计算机视觉、自然语言处理再到强化学习,PyTorch的功能强大,支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP,用于概率图模型的Pyro,扩展了PyTorch的功能。通过学习《深度学习入门之PyTorch ...
目录 1. ResNet理论 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 2.2 模块 2.3 使用ResNet模块进行迁移学习 1. ResNet理论 论文:https://arxiv.org/pdf ...
深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法,是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成,可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2,编写了图像分类的程序,采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集,包含10 ...
在实践中,通常使用拉普拉斯机制和指数机制来实现差分隐私。拉普拉斯机制用于数值型结果的保护,指数机制用于离散型结果的保护。 拉普拉斯机制 拉普拉斯机制通过向确切的查询结果中加入服从拉普拉斯分布的随机噪声,来实现 ε-差分隐私保护 。记位置参数为0、尺度参数为b的拉普拉斯分布为Lap(b ...
pytorch深度学习之音频librosa库与torchaudio库的安装与使用 搭建pytorch 基本框架 与 anaconda pytorch虚拟环境创建,去看这里 导入librosa库与torchaudio库 (1)window环境 首先安装librosa,必不可少 使用清华 ...
1. 线性回归 1.1 线性模型 当输入包含d个特征,预测结果表示为: 记x为样本的特征向量,w为权重向量,上式可表示为: 对于含有n个样本的 ...
文章作者:凌逆战 文章代码(pytorch实现):https://github.com/LXP-Never/AEC_DeepModel 文章地址(转载请指明出处):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html 写这篇文章的目的 ...