線性回歸 生成數據集 讀取數據 定義模型 初始化模型參數 定義損失函數 定義優化算法 訓練模型 softmax回歸的簡潔實現 獲取和讀取數據 定義 ...
總結:我從可以玩的玩具代碼中學習得最好。本教程使用 PyTorch 最近發布的名為 Opacus 的庫 此處提供完整代碼示例 來教授差異化私有深度學習。有關差異隱私的更多信息,您可以在 Twitter 上關注 kritipraks或 openminedorg。 我們 OpenMined 正在與 PyTorch 團隊合作,以實現我們的共同使命,即讓保護隱私的 AI 更容易構建。我們積極支持在我們的社 ...
2021-09-13 21:28 1 99 推薦指數:
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PyTorch是一個基於Python的深度學習平台,該平台簡單易用上手快,從計算機視覺、自然語言處理再到強化學習,PyTorch的功能強大,支持PyTorch的工具包有用於自然語言處理的Allen NLP,用於概率圖模型的Pyro,擴展了PyTorch的功能。通過學習《深度學習入門之PyTorch ...
目錄 1. ResNet理論 2. pytorch實現 2.1 基礎卷積 2.2 模塊 2.3 使用ResNet模塊進行遷移學習 1. ResNet理論 論文:https://arxiv.org/pdf ...
深度殘差收縮網絡其實是一種通用的特征學習方法,是深度殘差網絡ResNet、注意力機制和軟閾值化的集成,可以用於圖像分類。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2,編寫了圖像分類的程序,采用的圖像數據為CIFAR-10。CIFAR-10是一個非常常用的圖像數據集,包含10 ...
在實踐中,通常使用拉普拉斯機制和指數機制來實現差分隱私。拉普拉斯機制用於數值型結果的保護,指數機制用於離散型結果的保護。 拉普拉斯機制 拉普拉斯機制通過向確切的查詢結果中加入服從拉普拉斯分布的隨機噪聲,來實現 ε-差分隱私保護 。記位置參數為0、尺度參數為b的拉普拉斯分布為Lap(b ...
pytorch深度學習之音頻librosa庫與torchaudio庫的安裝與使用 搭建pytorch 基本框架 與 anaconda pytorch虛擬環境創建,去看這里 導入librosa庫與torchaudio庫 (1)window環境 首先安裝librosa,必不可少 使用清華 ...
1. 線性回歸 1.1 線性模型 當輸入包含d個特征,預測結果表示為: 記x為樣本的特征向量,w為權重向量,上式可表示為: 對於含有n個樣本的 ...
文章作者:凌逆戰 文章代碼(pytorch實現):https://github.com/LXP-Never/AEC_DeepModel 文章地址(轉載請指明出處):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html 寫這篇文章的目的 ...