一、從零開始實現 1.1 首先引入Fashion-MNIST數據集 1.2 初始化模型參數 原始圖像中每個樣本都是28*28的，所以要展平每個圖像成長度為784的向量。 權重78 ...

一、 導入 二、初始化參數 三、Softmax的實現 四、優化算法 五、訓練 ...

Task03：過擬合、欠擬合及其解決方案；梯度消失、梯度爆炸；循環神經網絡進階 task03筆記見：https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12324894.html 過擬合、欠擬合及其解決方案 1、關於驗證數據集的描述錯誤的是： A、測試數據 ...

1 softmax回歸的從零開始實現 出現的問題：cannot import name 'np' from 'mxnet' (unknown location) 報錯：表示沒有這個包 ...

⽂本分類是⾃然語⾔處理的⼀個常⻅任務，它把⼀段不定⻓的⽂本序列變換為⽂本的類別。它的⼀個⼦問題：使⽤⽂本情感分類來分析⽂本作者的情緒。這個問題也叫情感分析，並有着⼴泛的應⽤。例如，我們 ...

目錄 競賽總結 QA 競賽總結 我們講知識，也不可能所有東西都cover到，讓大家競賽不是讓大家去學某個特定的知識，而是說大家遇到一個問題，怎么去找一個 ...

權重衰減 高維線性回歸實驗 從零開始實現 初始化模型參數 定義L2范數懲罰項 定義訓練和測試 使用權重衰減 pytorch簡潔實 ...

1、隱藏層 多層感知機在單層神經網絡中引入了一到多個隱藏層，隱藏層位於輸入層和輸出層之間 輸入層特征數為4個，輸出層標簽類別為3，隱藏單元5個，輸入層不涉及計算，多層感知機層數為2 隱藏層中 ...