pytorch入門2.x構建回歸模型系列: pytorch入門2.0構建回歸模型初體驗（數據生成） pytorch入門2.1構建回歸模型初體驗（模型構建） pytorch入門2.2構建回歸模型初體驗（開始訓練） pytorch對於神經網絡有很好的封裝，使得我們可以快速、簡單的實現神經網絡框架 ...

pytorch入門2.x構建回歸模型系列: pytorch入門2.0構建回歸模型初體驗（數據生成） pytorch入門2.1構建回歸模型初體驗（模型構建） pytorch入門2.2構建回歸模型初體驗（開始訓練） 經過上面兩個部分，我們完成了數據生成、網絡結構定義，下面我們終於可以小試牛刀，訓練 ...

nn.Module 函數詳解 nn.Module是所有網絡模型結構的基類，無論是pytorch自帶的模型，還是要自定義模型，都需要繼承這個類。這個模塊包含了很多子模塊，如下所示，_parameters存放的是模型的參數，_buffers也存放的是模型的參數，但是是那些不需要更新的參數。帶hook ...

邏輯回歸模型是針對線性可分問題的一種易於實現而且性能優異的分類模型。我們將分別使用Numpy和TensorFlow實現邏輯回歸模型訓練和預測過程，並且探討在大規模分布式系統中的工程實現。 從零構建 首先，我們通過Numpy構建一個邏輯回歸模型。 我們定義shape如下： \(X\):（n,m ...

生成模型——自回歸模型詳解與PixelCNN構建 自回歸模型（Autoregressive models） 簡介 PixelRNN 使用TensorFlow 2構建PixelCNN模型 ...

來探索Pytorch，包括基礎知識與案例研究。我們會使用numpy和Pytorch分別從頭開始構建神經網絡 ...

weka提供了幾種處理數據的方式，其中分類和回歸是平時用到最多的，也是非常容易理解的，分類就是在已有的數據基礎上學習出一個分類函數或者構造出一個分類模型。這個函數或模型能夠把數據集中地映射到某個給定的類別上，從而進行數據的預測。就是通過一系列的算法，將看起來本來分散的數據，給划分成一個個不同的類 ...

文章轉載自微信公眾號：機器學習煉丹術。歡迎大家關注，這是我的學習分享公眾號，100+原創干貨。 文章目錄： 目錄 1 模型構建函數 1.1 add_module 1.2 ModuleList 1.3 Sequential 1.4 小 ...