【动手学深度学习】深入浅出深度学习之线性神经网络
一、实验目的 熟悉PyTorch框架：了解PyTorch的基本概念、数据结构和核心函数； 创建线性回归模型：使用PyTorch构建一个简单的线性回归模型，该模型能够学习输入特征和目标变量之间的线性关系； 线性回归从零开始实现及其简洁实现，并完成章节后习题。 ...
零障碍合并两个模型，大型ResNet模型线性连接只需几秒，神经网络启发性新研究
这篇论文探讨了置换对称性（permutation symmetry）如何在 SGD 解决方案的线性模式连接中发挥重要作用。深度学习能够取得如此成就，得益于其能够相对轻松地解决大规模非凸优化问题。尽管非凸优化是 NP 困难的，但一些简单的算法，通常是随机梯度下降（SGD）的变体，它们在实...
清华、上交等联合发表Nature子刊：「分片线性神经网络」最新综述！
【新智元导读】一篇论文带你读完「连续分片线性函数」的发展。连续分片线性函数是一类具备局部线性特性和全局非线性特性的连续函数。具有特定表示模型的连续分片线性函数能够对紧集上的任意连续函数进行全局逼近。其本质是利用有限数量的线性函数对复杂的非线性系统进行精确建模，即在保持局部线性特性的同时，使整体建模表...
# 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第三天：简洁代码实现线性神经网络（附代码）
✨本文收录于【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：JoJo的数据分析历险记个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、...
【李沐：动手学深度学习pytorch版】第3章：线性神经网络（下）
3.3.7. 训练num_epochs = 3 for epoch in range(num_epochs): for X, y in data_iter: l = loss(net(X) ,y) trainer.zero_grad() # 梯度清零 l.backward() tr...
【李沐：动手学深度学习pytorch版】第3章：线性神经网络（上）
第3章 线性神经网络3.1. 线性回归3.1.1. 线性回归的基本元素3.1.1.1. 线性模型3.1.1.2. 损失函数3.1.1.3. 解析解线性回归刚好是一个很简单的优化问题。 与我们将在本书中所讲到的其他大部分模型不同，线性回归的解可以用一个公式简单地表达出来， 这类解叫作解析解（analy...
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