Tensor：Pytorch神经网络界的Numpy（二）
截取元素当然，我们创建Tensor张量，是为了使用里面的数据，那么就不可避免的需要获取数据进行处理，具体截取元素的方式如表：函数意义index_select(input,dim,index)在指定维度选择一些行或者列nonzero(input)获取非0元素的下标masked_select(input...
Tensor：Pytorch神经网络界的Numpy（一）
TensorTensor，它可以是0维、一维以及多维的数组，你可以将它看作为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便。但它们也不相同，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运...
实验2：Numpy手写多层神经网络
引言 这个作业的目的是给你们介绍建立，训练和测试神经系统网络模型。您不仅将接触到使用Python包构建神经系统网络从无到有，还有数学方面的反向传播和梯度下降。但在实际情况下，你不一定要实现神经网络从零开始...
【Pytorch(二)】Numpy 搭建全连接神经网络（3）
11. 数据集准备现在是时候尝试应用我们的模型来解决一个简单的分类问题。为了检测模型是否能够顺利训练，下面我们将生成一个含有两个类的点集（如下图所示，两个类别的点分别用不同颜色表示），然后尝试训练模型来对这些点进行分类（二元分类问题）。# number of samples in the data ...
【Pytorch(二)】Numpy 搭建全连接神经网络（2）
7. 损失函数损失函数可以监测训练进展，确保我们向着正确的方向移动。“一般来说，损失函数显示了我们与’理想’解决方案之间的距离。”损失函数包含很多种（例如 Pytorch 中提供了很多选项，可见其官方网站 https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-fu...
一个numpy搭建神经网络
NumPy搭建我的第一个神经网络前言 利用纯numpy实现手势识别，首先是进行的整体的网络构成，然后再展示代码部分。这是我的第一个神经网络。完整代码： GitHub网络大体体现： 输入层，隐藏层，输出层。已经知道的是输出层是有十个结果的，就是10个数字的概率。关于训练集，验证集...
纯用NumPy实现神经网络
Keras、TensorFlow以及PyTorch都是高级别的深度学习框架，可用于快速构建复杂模型。前不久，我曾写过一篇文章，对神经网络是如何工作的进行了简单的讲解。该文章侧重于对神经网络中运用到的数学理论知识进行详解。本文将利用NumPy实现简单的神经网络，在实战中对其进行深层次剖析。最后，我们会...
基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)
***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning，总觉得光是看视频和做作业还不够，还是得自己动手写写代码，亲自实现课程里提到的算法内容，于是便有了这篇博客，作为自己入门深度学习的里程碑吧。 前馈神...
深度学习笔记1：利用numpy从零搭建一个神经网络
很多人说深度学习就是个黑箱子，把图像预处理之后丢进 tensorflow 就能出来预测结果，简单有效又省时省力。但正如我在上一篇推送中所说，如果你已是一名功力纯厚的深度学习工程师，这么做当然没问题。但我想大多数人也和我一样，都是走在学习深度学习的路上，一上来就上框架并没有什么特别不妥之处，但总归是对...
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