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    还不会使用PyTorch框架进行深度学习的小伙伴，看过来

    教程大纲 何为深度学习？ Pytorch 简介 相较于其它 Python 深度学习库，Pytorch 有何优势？...这样的神经网络包括用于图像分类的卷积神经网络、人工神经网络和循环神经网络。...你还可以定义矩阵并执行矩阵运算。我们来看看如何定义一个矩阵然后将其转置： ? Pytorch Autograd 机制 PyTorch 使用了一种叫做「自动微分」的技术，它可以对函数的导数进行数值估计。...在训练过程中，神经网络的权重被随机初始化为接近零但不是零的数。「反向传递」是指从右到左调整权重的过程，而正向传递则是从左到右调整权重的过程。...总结和延伸阅读 Pytorch 允许你实现不同类型的神经网络层，例如：卷积层、循环层、线性层。你可以从其官方文档中了解更多关于 Pytorch 的信息。

    1.6K20

    PyTorch学习系列教程：何为Tensor？

    作为Tensor的入门介绍篇，本文主要探讨三大"哲学"问题：何为Tensor？Tensor如何创建？Tensor有哪些特性？ 01 何为Tensor 什么是Tensor？...02 如何创建Tensor 前面介绍了何为Tensor，那么接下来就需要了解如何创建Tensor。...一般而言，创建一个Tensor大体有三种方式： 从已有其他数据结构转化创建为Tensor 随机初始化一个Tensor 从已保存文件加载一个Tensor 当然，这大概也是一段计算机程序中所能创建数据的三种通用方式了...举个例子来说： 2.随机初始化一个Tensor 随机初始化也是一种常用的形式，比如在搭建一个神经网络模型中，其实在添加了一个模块的背后也自动随机初始化了该模块的权重。...创建一个与其形状一致的特定类型tensor，例如torch.ones_like，torch.randn_like等等 例如，随机构建一个PyTorch中的全连接单元Linear，其会默认创建相应的权重系数和偏置

    1.1K20

    ML Mastery 博客文章翻译 20220116 更新

    Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法和模型的区别 停止从零开始编写机器学习算法 在实现机器学习算法时，不要从开源代码开始 不要使用随机猜测作为基线分类器...机器学习中的特征分解，特征值和特征向量的温和介绍 NumPy 期望值，方差和协方差的简要介绍 机器学习矩阵分解的温和介绍 机器学习中的 NumPy 张量的温和介绍 机器学习中的线性代数中的矩阵类型简介...如何利用长短期记忆循环神经网络处理很长的序列 如何在 Python 中单热编码序列数据 如何使用编解码器 LSTM 来打印随机整数序列 带有注意力的编解码器 RNN 架构的实现模式 学习使用编解码器...LSTM 循环神经网络相加数字 如何学习在 Keras 中用 LSTM 回显随机整数 如何使用长短期记忆循环神经网络来打印随机整数 Keras 长短期记忆循环神经网络的迷你课程 LSTM 自编码器的温和介绍...Machine Learning Mastery 时间序列入门教程 如何在 Python 中为时间序列预测创建 ARIMA 模型 Python 中用于时间序列预测的自回归模型 如何为时间序列预测回测机器学习模型

    3.4K30

    灵魂追问 | 教程那么多，你……看完了吗？

    如何解读决策树和随机森林的内部工作机制？...教程 | 如何为神经机器翻译配置编码器-解码器模型？...教程 | 基础入门：深度学习矩阵运算的概念和代码实现 从概率论到多分类问题：综述贝叶斯统计分类 机器之心最干的文章：机器学习中的矩阵、向量求导 How 致初学者 教程 | Kaggle...（附练习题） 教程 | 从头开始：用Python实现带随机梯度下降的Logistic回归 教程 | 从头开始：用Python实现随机森林算法 教程 | 从头开始：用Python实现基线机器学习算法 教程...、保存和恢复机器学习模型 快速开启你的第一个项目：TensorFlow项目架构模板 TensorFlow初学者指南：如何为机器学习项目创建合适的文件架构 教程 | 七个小贴士，顺利提升TensorFlow

    6.2K101

    Matlab详细学习教程 MATLAB使用教程与知识点总结

    三、矩阵与数组操作 重点内容知识点总结 矩阵创建：使用方括号[]创建矩阵，使用逗号,分隔元素，使用分号;分隔行。 矩阵运算：包括矩阵加法、减法、乘法、除法以及转置等。...特殊矩阵：如零矩阵、单位矩阵、对角矩阵等。 如何学习该知识 熟练掌握矩阵和数组的创建方法。 在命令窗口中尝试进行各种矩阵运算，验证运算规则。 学习并使用数组操作函数，如reshape、cat等。...指数与对数函数：如exp、log、log10等。 随机数生成：如rand、randn等。 如何学习该知识 在命令窗口中尝试进行各种数学运算，验证运算结果。...掌握随机数生成函数的用法，了解随机数在仿真和模拟中的应用。 五、图形绘制与数据可视化 重点内容知识点总结 二维图形绘制：如折线图、散点图、柱状图等。...六、控制流与逻辑运算 重点内容知识点总结 条件语句：如if、elseif、else等。 循环语句：如for循环、while循环等。

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    Python必备基础：这些NumPy的神操作你都掌握了吗？

    这里我们介绍生成ndarray的几种方式，如从已有数据中创建；利用random创建；创建特殊多维数组；使用arange函数等。 1....从已有数据中创建 直接对python的基础数据类型（如列表、元组等）进行转换来生成ndarray。...创建特定形状的多维数组 数据初始化时，有时需要生成一些特殊矩阵，如0或1的数组或矩阵，这时我们可以利用np.zeros、np.ones、np.diag来实现，下面我们通过几个示例来说明。...，也会遇到展平的情况，如在卷积或循环神经网络中，在全连接层之前，需要把矩阵展平。...math模块的输入一般是标量，但NumPy中的函数可以是向量或矩阵，而利用向量或矩阵可以避免循环语句，这点在机器学习、深度学习中经常使用。

    4.8K30

    函数玩一玩 | 【SAS Says·扩展篇】IML：2.函数

    【SAS Says·扩展篇】IML 分6集，回复【SASIML】查看全部： 入门 | SAS里的平行世界 函数 | 函数玩一玩 编程 | IML的条件与循环 模块 | 5分钟懂模块 穿越 | 矩阵与数据集的穿越...矩阵函数 （1）矩阵查询函数 （2）矩阵生成函数 ---- 【SAS Says · 扩展篇】IML：函数玩一玩 精彩内容 第一部分介绍元素函数，它针对矩阵内元素进行操作，如将矩阵里的数据取绝对值...、取余等等；第二部分介绍矩阵的函数操作，它针对整个矩阵操作，如查询矩阵的列数、行数等信息、将矩阵分块、插入一个子矩阵、生成一个随机数矩阵等。...矩阵函数 矩阵函数将对整个矩阵进行操作： 矩阵查询函数可以查询矩阵的一些基本信息，如行数、列数、行最大值、列最大值等等； 矩阵生成函数可以对矩阵进行分块、取对角线等，生成一个新的矩阵。...i(n)：创建n×n的单位阵； j(row,col,value)：创建row×col的矩阵，矩阵的数据均为value； repeat(value,row,col)：和上面的一样，生成row×col、元素均为

    1.2K90

    英伟达CUDA高性能计算库详解

    它包含了向量-向量、矩阵-向量和矩阵-矩阵操作的标准集合，如向量加法、矩阵乘法等。cuBLAS 是用 CUDA C 编写的，并针对 NVIDIA GPU 进行了优化。...其他常用函数 还有一些用于初始化和清理的函数： cublasCreate: 创建 cuBLAS 上下文。 cublasDestroy: 销毁 cuBLAS 上下文。...主要函数 cufftPlanMany : 创建一个通用的 FFT 计划。 cufftPlan1d,cufftPlan2d,cufftPlan3d: 分别用于创建一维、二维和三维的 FFT 计划。...RNN 支持：cuDNN 还包括了对循环神经网络（RNNs）的支持，特别是长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs），这对于序列建模非常重要。...cuRAND 主要特性包括： 高质量的随机数生成：cuRAND 提供了多种随机数生成器（RNGs），包括伪随机数生成器（PRNGs）和准随机数生成器（QRNGs），能够生成符合特定统计特性的随机数序列

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    matlab 循环矩阵_matlab循环输出数组

    MATLAB 的矩阵求值的循环语句?...标量的情况最简单,如果是向量和矩阵,就要考虑你打算用什么样的形式存储了.通常采用两种方法(以标量为例)：1、把新的结果存在下标为end+1的 matlab随机上三角矩阵生成问题 上三角矩阵最后一行最多只有...1个非零元,怎么可能每行分配5个1再问：抱歉打错了，是上三角内随机分配1才对，跟每行无关谢谢再答：下面是一种方法，不过效率不高n=6;k=5;B=rand(n,n);B=tr 如何用matlab生成循环矩阵...,用到的只有for循环和函数rand)2.随机生成一个对角元素均大于0的对角矩阵B(这个更容易了,就是生成几个随机正数而已) matlab 生成矩阵问题 简单点,现在excel中把nx3表整出,很容易,...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

    3.3K40

    详解循环神经网络(Recurrent Neural Network)

    模型 和全连接网络的区别 更细致到向量级的连接图 为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值 循环神经网络种类繁多，今天只看最基本的循环神经网络，这个基础攻克下来，理解拓展形式也不是问题。...最后再用随机梯度下降算法更新权重。...，这部分只和权重矩阵 W 有关。...---- BPTT 算法的最后一步：计算每个权重的梯度 学习资料中式 6 就是计算循环层权重矩阵 W 的梯度的公式： ? 具体的推导过程如下： ?...Cool 理论 神经网络的前世 神经网络 之 感知器的概念和实现 神经网络 之 线性单元 手写，纯享版反向传播算法公式推导 常用激活函数比较 什么是神经网络 模型 图解何为

    1.8K60

    【Python篇】NumPy完整指南（上篇）：掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧

    ) 输出： [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] 这里，我们创建了一个二维数组，它包含三个子列表，每个子列表代表矩阵的一行。...以上例子分别展示了如何创建全零矩阵、全一矩阵以及单位矩阵。 2. NumPy数组的属性 理解NumPy数组的属性有助于更好地操作和利用这些数组。...NumPy的随机数生成 NumPy包含了一个强大的随机数生成器，可以用于生成各种类型的随机数。...import numpy as np import time # 创建一个大数组 arr = np.arange(1e7) # 使用Python循环计算平方和 start_time = time.time...谨慎使用循环 虽然有些情况下需要使用循环，但在处理大规模数组时，尽量使用NumPy的向量化操作而非显式循环。

    80410

    Yann Lecun纽约大学《深度学习》2020课程笔记中文版，干货满满！

    我们还讨论了如何为多分类任务训练一个神经网络，并在网络训练完成后如何进行推断。 第四周 动手做：我们首先对线性代数做一个简要回顾，然后利用音频数据作为例子将讨论扩展到卷积这个主题。...如局部性、平稳性、Toeplitz矩阵这样的关键概念将会被不断重复。接着我们会给出一个基音分析中卷积性能的现场演示。...然后我们将继续介绍随机梯度下降算法以及它和全批次梯度下降算法比较下的表现。...最后我们将讨论动量更新，明确使用动量背后的两条更新规则和目的，以及它对收敛的影响 讲座B部分：我们将讨论适用于随机梯度下降的方法，比如RMSprop优化算法和ADAM优化算法。...包括注意模組(Attention)，门控循环单元（Gated Recurrent Unit或简称GRU），长短期记忆(Long Short-Term Memory或简称LSTMs )和序列对序列（Seq2Seq

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    OpenGL ES初探：渲染流程及GLKit简介

    将纹理坐标与图形坐标进行一一对应 往像素点中填充纹理值/颜色值 1.2.3 渲染管线流程 如图所示是苹果官方文档中描述的OpenGL ES渲染流程，主要包括以下几步： 1、顶点着色器进行旋转、平移、缩放的矩阵变换...使⽤数学库，背景纹理加载，预先创建的着 ⾊器效果，以及标准视图和视图控制器来实现渲染循环。...GLKViewController：管理OpenGL ES呈现循环的视图控制器。 GLKTextureLoader：简化从各种图像文件格式加载OpenGL或OpenGL ES纹理数据的实用程序类。...相当于固定管线着色器 三、总结 1、何为OpenGL ES? OpenGL ES是OpenGL 的子集，提供了一个以移动设备和嵌入式设备为目标的图形处理API. 2、何为EGL？...3、何为GLKit？ 苹果对OpenGL ES进行的面向对象的封装，极大简化了OpenGL/OpenGL ES的开发。

    1.7K40

    【提升计算效率】向量化人工智能算法的策略与实现

    示例代码：向量化数组运算 import numpy as np # 创建两个随机数组 a = np.random.rand(1000) b = np.random.rand(1000) # 标量运算...示例代码：向量化矩阵乘法 import numpy as np # 创建两个随机矩阵 A = np.random.rand(100, 100) B = np.random.rand(100, 100)...避免显式循环：尽量使用向量化操作代替显式的循环，减少计算时间。 优化数据布局：确保数据以适合向量化的方式存储，例如使用连续的内存块。...向量化技术在深度学习中的进阶应用 在深度学习中，向量化不仅限于基础的矩阵运算，还包括更复杂的操作，如卷积、激活函数和损失计算。以下部分将深入探讨这些进阶应用，并提供相应的代码示例。 1....示例代码：向量化二维卷积 import numpy as np from scipy.signal import convolve2d # 创建随机图像和卷积核 image = np.random.rand

    19810

    微信小程序（游戏）----拼图游戏（设计思路）

    设计思路 1、将一张海报等分成 N*N 的矩阵 方法一：利用两个组件循环完成，view组件和image组件，view组件作为盒子规定大小----超出部分不显示，image组件展示完整的海报----进行定位...2、图片位置的处理 1、 创建海报正确时的view定位和背景定位数组typeArr； 2、 创建打乱数组顺序的view定位和背景定位数组newTypeArr； 3、 对newTypeArr进行循环展示...3、 打乱顺序的处理 1、创建一个矩阵个数（N*N）长度的一维数组（[0,…,N*N-1]）; 方法一：用sort方法传入函数 ()=>{return Math.random() - 0.5;}...方法二：循环每次随机一个位置，将当前位置的数和随机位置的数进行互换 function randomArr(){ let len = this.pointsArr.length; for(let...，每次随机一个0 ~ N*N-1的数，保存到空数组，如果随机数在空数组存在，则此次循环重来，如果随机数在空数组不存在，则保存到空数组。

    2.4K40
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