阿旭算法与机器学习_社区达人页

2024年06月

• 06.13 15:21:22
  发表了文章 2024-06-13 15:21:22

  【从零开始学习深度学习】43. 算法优化之Adam算法【RMSProp算法与动量法的结合】介绍及其Pytorch实现

  【从零开始学习深度学习】43. 算法优化之Adam算法【RMSProp算法与动量法的结合】介绍及其Pytorch实现
• 06.13 15:19:10
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  【从零开始学习深度学习】42. 算法优化之AdaDelta算法【基于AdaGrad算法的改进】介绍及其Pytorch实现

  【从零开始学习深度学习】42. 算法优化之AdaDelta算法【基于AdaGrad算法的改进】介绍及其Pytorch实现
• 06.13 15:16:59
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  【从零开始学习深度学习】41. 算法优化之RMSProp算法【基于AdaGrad算法的改进】介绍及其Pytorch实现

  【从零开始学习深度学习】41. 算法优化之RMSProp算法【基于AdaGrad算法的改进】介绍及其Pytorch实现
• 06.13 15:15:24
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  【从零开始学习深度学习】40. 算法优化之AdaGrad算法介绍及其Pytorch实现

  【从零开始学习深度学习】40. 算法优化之AdaGrad算法介绍及其Pytorch实现
• 06.13 15:12:42
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  【从零开始学习深度学习】39. 梯度下降优化之动量法介绍及其Pytorch实现

  【从零开始学习深度学习】39. 梯度下降优化之动量法介绍及其Pytorch实现
• 06.13 15:07:37
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  【从零开始学习深度学习】38. Pytorch实战案例：梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】

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• 06.13 15:06:05
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  【从零开始学习深度学习】37. 深度循环神经网络与双向循环神经网络简介

  【从零开始学习深度学习】37. 深度循环神经网络与双向循环神经网络简介
• 06.13 14:59:17
  发表了文章 2024-06-13 14:59:17

  【从零开始学习深度学习】36. 门控循环神经网络之长短期记忆网络（LSTM）介绍、Pytorch实现LSTM并进行训练预测

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• 06.13 14:54:42
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  【从零开始学习深度学习】35. 门控循环神经网络之门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）介绍、Pytorch实现GRU并进行训练预测

  【从零开始学习深度学习】35. 门控循环神经网络之门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）介绍、Pytorch实现GRU并进行训练预测
• 06.13 14:48:59
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  【从零开始学习深度学习】34. Pytorch-RNN项目实战：RNN创作歌词案例--使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲【含数据集与源码】

  【从零开始学习深度学习】34. Pytorch-RNN项目实战：RNN创作歌词案例--使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲【含数据集与源码】
• 06.13 14:43:57
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  【从零开始学习深度学习】33.语言模型的计算方式及循环神经网络RNN简介

  【从零开始学习深度学习】33.语言模型的计算方式及循环神经网络RNN简介

  
• 06.13 14:38:53
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  【从零开始学习深度学习】32. 卷积神经网络之稠密连接网络（DenseNet）介绍及其Pytorch实现

  【从零开始学习深度学习】32. 卷积神经网络之稠密连接网络（DenseNet）介绍及其Pytorch实现
• 06.13 14:37:12
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  【从零开始学习深度学习】31. 卷积神经网络之残差网络（ResNet）介绍及其Pytorch实现

  【从零开始学习深度学习】31. 卷积神经网络之残差网络（ResNet）介绍及其Pytorch实现
• 06.13 14:27:52
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  【从零开始学习深度学习】30. 神经网络中批量归一化层（batch normalization）的作用及其Pytorch实现

  【从零开始学习深度学习】30. 神经网络中批量归一化层（batch normalization）的作用及其Pytorch实现
• 06.13 14:23:03
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  【从零开始学习深度学习】29.卷积神经网络之GoogLeNet模型介绍及用Pytorch实现GoogLeNet模型【含完整代码】

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• 06.13 14:14:42
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  【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

  【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
• 06.13 14:12:52
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  【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

  【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
• 06.13 14:11:34
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  【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

  【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
• 06.13 14:09:25
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  【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

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• 06.13 11:54:10
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  【从零开始学习深度学习】24.神经网络中池化层的作用：最大池化与平均池化

  【从零开始学习深度学习】24.神经网络中池化层的作用：最大池化与平均池化
• 06.13 11:51:25
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  【从零开始学习深度学习】23. CNN中的多通道输入及多通道输出计算方式及1X1卷积层介绍

  【从零开始学习深度学习】23. CNN中的多通道输入及多通道输出计算方式及1X1卷积层介绍

  
• 06.13 11:46:35
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  【从零开始学习深度学习】22. 卷积神经网络（CNN）中填充(padding)与步幅(stride)详解，填充、步幅、输入及输出之间的关系

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• 06.13 11:39:22
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  【从零开始学习深度学习】21. 卷积神经网络（CNN）之二维卷积层原理介绍、如何用卷积层检测物体边缘

  【从零开始学习深度学习】21. 卷积神经网络（CNN）之二维卷积层原理介绍、如何用卷积层检测物体边缘
• 06.13 11:36:20
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  一文看懂卷积运算（convolution）与互相关运算（cross-correlation）的区别

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• 06.13 11:35:26
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  【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算

  【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算
• 06.13 11:33:45
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  【从零开始学习深度学习】19. Pytorch中如何存储与读取模型：torch.save、torch.load与state_dict对象

  【从零开始学习深度学习】19. Pytorch中如何存储与读取模型：torch.save、torch.load与state_dict对象
• 06.13 11:32:11
  发表了文章 2024-06-13 11:32:11

  【从零开始学习深度学习】18. Pytorch中自定义层的几种方法：nn.Module、ParameterList和ParameterDict

  【从零开始学习深度学习】18. Pytorch中自定义层的几种方法：nn.Module、ParameterList和ParameterDict
• 06.13 11:30:49
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  【从零开始学习深度学习】17. Pytorch中模型参数的访问、初始化和共享方法

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• 06.13 11:29:02
  发表了文章 2024-06-13 11:29:02

  【从零开始学习深度学习】16. Pytorch中神经网络模型的构造方法：Module、Sequential、ModuleList、ModuleDict的区别

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2022年12月

• 12.08 12:33:58
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  【阿旭机器学习实战】【28】自己动手写一个单词拼写检查器---基于贝叶斯公式

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• 12.08 12:29:52
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  深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价

  深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价

  
• 12.08 12:28:29
  发表了文章 2022-12-08 12:28:29

  深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程

  深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程

  
• 12.08 12:26:20
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  深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式

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• 12.08 12:21:06
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  深度学习入门（2）神经网络

  深度学习入门（2）神经网络

  
• 12.08 12:11:43
  发表了文章 2022-12-08 12:11:43

  深度学习入门(1)感知机

  深度学习入门(1)感知机

  
• 12.08 12:08:23
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  【机器学习知识点】2. 输入一个多项式，返回该多项式的一阶导数多项式

  【机器学习知识点】2. 输入一个多项式，返回该多项式的一阶导数多项式
• 12.08 12:07:13
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  【从零开始学习深度学习】14. 防止过拟合方法：Dropout方法介绍及示例演示

  【从零开始学习深度学习】14. 防止过拟合方法：Dropout方法介绍及示例演示

  
• 12.08 12:04:20
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  【从零开始学习深度学习】13. 防止过拟合方法：权重衰减(L2惩罚项)介绍及示例演示

  【从零开始学习深度学习】13. 防止过拟合方法：权重衰减(L2惩罚项)介绍及示例演示

  
• 12.08 11:59:43
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  【从零开始学习深度学习】12. 什么是模型的训练误差？基于三阶多项式的欠拟合与过拟合训练过程演示

  【从零开始学习深度学习】12. 什么是模型的训练误差？基于三阶多项式的欠拟合与过拟合训练过程演示

  
• 12.08 11:54:31
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  【从零开始学习深度学习】11.使用Pytorch实现多层感知机的构建与训练

  【从零开始学习深度学习】11.使用Pytorch实现多层感知机的构建与训练
• 12.08 11:52:48
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  【从零开始学习深度学习】10.自己动手从零开始实现一个多层感知机

  【从零开始学习深度学习】10.自己动手从零开始实现一个多层感知机
• 12.08 11:48:34
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  【从零开始学习深度学习】9.多层感知机MLP及常用激活函数介绍

  【从零开始学习深度学习】9.多层感知机MLP及常用激活函数介绍

  
• 12.08 11:44:27
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  【从零开始学习深度学习】8.Pytorch实现softmax回归模型训练

  【从零开始学习深度学习】8.Pytorch实现softmax回归模型训练
• 12.08 11:40:28
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  【从零开始学习深度学习】7.自己动手实现softmax回归的训练与预测

  【从零开始学习深度学习】7.自己动手实现softmax回归的训练与预测

  
• 12.08 11:35:19
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  【从零开始学习深度学习】6.使用torchvision下载与查看图像分类数据集Fashion-MNIST

  【从零开始学习深度学习】6.使用torchvision下载与查看图像分类数据集Fashion-MNIST

  
• 12.08 11:30:35
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  【从零开始学习深度学习】5.用于分类问题的softmax回归模型原理简介

  【从零开始学习深度学习】5.用于分类问题的softmax回归模型原理简介

  
• 12.08 11:27:08
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  【从零开始学习深度学习】4.基于pytorch框架自带模型实现线性回归的训练过程

  【从零开始学习深度学习】4.基于pytorch框架自带模型实现线性回归的训练过程
• 12.08 11:21:15
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  【从零开始学习深度学习】3. 基于pytorch手动实现一个线性回归模型并进行min--batch训练

  【从零开始学习深度学习】3. 基于pytorch手动实现一个线性回归模型并进行min--batch训练

  
• 12.08 11:08:18
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  【从零开始学习深度学习】2. 深度学习框架Pytorch如何自动求梯度（gradient）

  【从零开始学习深度学习】2. 深度学习框架Pytorch如何自动求梯度（gradient）

  
• 12.08 11:01:48
  发表了文章 2022-12-08 11:01:48

  深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现

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