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Julia简易教程——1_julia中的整数和浮点数

以下是julia 中常见的数字类型： 整数类型 类型 位数 最小的价值 最大的价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...> 1 1 julia > 1234 1234 整数文字的默认类型取决于目标系统是32位架构还是64位架构: # 32位操作系统 julia > typeof(1) Int32 # 64位操作系统...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制的输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻的上一条指令的输出结果 同样，既然有最大值以及最小值，即存在溢出的问题，从而会导致环绕行为，如例： julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...中浮点数常见的例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23 julia

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    简单的神经网络

    ，requires_grad默认为True 叶子节点不可执行in-place 神经网络全连接层： 每个神经元都与前一层的所有神经元相连接。...过程：得到每个参数相对于损失函数的梯度，这些梯度信息会存储在对应张量的.grad属性中。...前向传播过程中，数据从输入层流向输出层，并生成预测结果；而在反向传播过程中，误差（即预测值与真实值之间的差距，也就是损失函数的值）会从输出层向输入层传播，逐层计算出每个参数相对于损失函数的梯度。...建立一个简单的全连接层： import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的全连接层模型 class SimpleFC(nn.Module): def _...，并将这些梯度存储在模型参数的.grad属性中。

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    神经网络的简单例子

    上次说了梯度下降用于简单的线性回归问题，这次将梯度下降用于较复杂一点的神经网络结构。...网络模型比较简单，分为三层，分别为输入层、隐藏层、输出层，每层节点数可以自己定义 每个神经元将输入信号加权求和，激活函数采用sigmoid函数 init函数初始化网络相关参数，包括随机初始化两个链接权重矩阵...，采用的是一种稍微复杂的初始化方法，使用正态分布采样权重，均值为0，方差为1/\sqrt{传入链接数}，权重切忌取成一样的值也不能取0值 train函数负责训练，采用梯度下降法更新链接权重，误差函数使用平方差函数...，主要来说明神经网络训练的效果，注意输入输出的值都不要给的过大，0~1之间最佳，但切忌取0 n = neuralNetwork(3, 3, 3, 0.02) n.train([1.0, 0.5, 0.8...],[0.2, 0.9, 0.5], 4000) 每1000次打印输出，可以看到网络的输出渐渐接近于我们给定的目标输出值[0.2, 0.9, 0.5]，达到训练的效果 [c9mio2o47d.png

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    神经网络以及简单的神经网络模型实现

    神经网络基本概念： 神经元（Neuron）： 神经网络的基本单元，接收输入，应用权重并通过激活函数生成输出。 层（Layer）： 神经网络由多层神经元组成。...激活函数（Activation Function）： 在神经元中引入非线性，如ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid、Tanh等。...简单的神经网络示例： 下面是一个使用PyTorch构建简单线性回归的神经网络示例代码。这个示例展示了如何定义一个具有一个隐藏层的前馈神经网络，并训练它来逼近一些随机生成的数据点。...X_tensor = torch.tensor(X) y_tensor = torch.tensor(y) # 定义一个简单的神经网络模型 class NeuralNet(nn.Module):...： NeuralNet 类继承自 nn.Module，定义了一个具有一个隐藏层的前馈神经网络。

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    Julia中常用的库

    1.统计学库 Statistics 统计学相关的库，因为Julia中是没有mean和var这种常用的函数的，需要从Statistics中导入 StatsBase StatsBase，也是统计学的库，同样包含了很多常用的统计学函数...2.绘图 Plots，官方推荐的绘图库，功能非常强大，配合portfoliocomposition能够画出代码量少而且有内容丰富的图片 快速绘图工具 GR，绘图速度快，在画一些简单图形时很有优势 科学计算绘图工具...Gadfly，可以方便地绘出DataFrame中的数据 PyPlot，基于Python中matplotlib的绘图工具，对于熟悉matplotlib的同学来说，上手毫无压力 3.IO操作 DelimitedFiles...，可以直接把矩阵写入到文件中，不需要再用for遍历的方式读写文件 CSV，读写csv文件，不用多说 JLD2，JLD2是JLD格式的改进，也是一种HDF5格式，Julia官方推荐的文件读写格式 4.科学计算...DataFrames，科学计算必用的库，同Python中的DataFrame RDatasets，科学计算数据集，包括很多现成的可供我们做算法研究的数据集，比如iris Distributions，跟概率分布相关的库

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    教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

    本文旨在介绍 GPU 的工作原理，详细说明当前的 Julia GPU 环境，以及展示如何轻松运行简单 GPU 程序。...为了简化操作，可以在 nextjournal 上注册账户，点击「edit」即可直接运行文章中的简单代码了。...无论做什么，运行前都要先将 Julia 对象转移到 GPU。并非 Julia 中的所有类型都可以在 GPU 上运行。...另一个优势是为了有效地支持神经网络的反向传播，GPUArrays 无需明确地实现自动微分。这是因为 Julia 的自动微分库适用于任意函数，并存有可在 GPU 上高效运行的代码。...很多关于 CUDA 和 OpenCL 的 GPU 教程都非常详细地解释了这一点，在 Julia 中编程 GPU 时这些原理是相通的。 结论 Julia 为高性能的世界带来了可组合的高级编程。

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    Julia 1.0 正式发布，这是新出炉的一份简单中文教程

    为了方便大家更了解这一新正式发布的编程语言，我们推荐 Julia 中文社区（中文社区介绍见文后）组织者之一罗秀哲新出炉的一篇简单教程。...Python 那一定是一个很愚蠢的决定，正如开头所说，Python 和 Julia 各自有其优缺点，而我们在迁移到 Julia 之后依然可以调用我们的一些历史依赖，并且也依然可以将新写的更快更简单的代码作为...在 Python 中得到了一个 numpy.ndarray 后在 Julia 里会看到一个新的 Array。...元编程属于比较深入的内容，这里我只会简单地介绍一下，想要深入了解可以看看文档和 Lazy.jl 这个非常简单的库是怎么实现的，这部分看不懂不会影响你的使用。...1.0 的中文文档也正在进行中，我们也利用 Julia 的文档系统尝试支持 doc string。

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    Julia 的威胁，向 Python 宣战！

    近两年，凭借动态特性和易于扩展性，Python 在企业级应用程序、机器学习/人工智能模型、数据科学等工作中，备受开发者青睐，其火热程度早已超越了编程语言界的老牌兵 Java。...当Guido Van Rossum开发Python时，他几乎不知道Python会成为世界上最流行的语言之一。今天，Python是人类历史上使用最广泛的编程语言之一，并且已经应用于很多应用程序中。...3、进入Julia的世界 这个人人都喜爱Python的时代，正面临着来自编程语言世界的新参与者——Julia的威胁。...4、Julia立足之地 Julia和Python之间的一个关键区别是处理特定问题的方式。Julia的构建是为了减轻高性能计算的挑战。...Python相对于Julia的一个优势是其丰富的库。由于Julia还处于起步阶段，所以它需要很长时间才能构建像Python这样高效、动态的库和函数。

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    Python代码搭建简单的神经网络

    人类有1000亿个被称为神经元的细胞，它们之间通过轴突连接。连接到某个神经元的轴突中，如果有足够多数量被触发，则这个神经元就会被触发。我们把这个过程称为“思考”。...我们可以在电脑上创建一个神经网络模型。不需要模拟分子级别的复杂生物逻辑，只需要模拟高层的逻辑。我们使用一个数学技能，成为矩阵。为了简单，我们只用一个神经元，它有三个输入和一个输出。 ?...前面4个样本是训练集，你能找到它的规律吗？新样本中的“？”应该是0还是1？ ? 你可能会注意到，output值总是与input中最左侧的值相同。所以，新样本中的“？”应该是1....你可能已经注意到，我没有使用最小阈值，这样会简单一些。...number_of_training_iterations:训练中的迭代次数。一个模型往往需要很多次的训练才能收敛。

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    简单神经网络的介绍与搭建

    可以简单地将神经网络理解为一个函数，即将输入的数据进行某种变化成新的输出，神经网络有三个层：输入层，隐藏层，输出层，隐藏层一般可以有很多个，每一层有若干个神经元，以下我们构建一个简单的神经网络（一个输入层...神经网络的每一层是由神经元构成的，每个神经元包含一个值x，每个神经元指向下一个神经元的箭头表示当前神经元的权重w，同时包含一个常数b，称为偏置常数，此时，下一个神经元的值为当前神经元乘以权重加上偏置（这是无激活函数时的情况...这个神经网络的python代码实现如下： import numpy as np # 设置权重与偏置 w1 = np.random.randn(2, 4) b1 = np.random.randn(4...实际情况中，每个神经元的值不是简单的由上一层神经元的值与权重和偏置进行运算决定的，往往隐藏层的神经元有一个激活函数，一个简单的例子是sigmoid激活函数，sigmoid函数接收任意实数，返回0~1的实数...，这时隐藏层神经元的值为激活函数的值 以上就是简单的神经网络介绍与实现代码啦。

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    Julia开源新框架SimpleChain：小型神经网络速度比PyTorch快5倍！

    最近Julia开源了一个新框架SimpleChain，在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍！ Julia从一出生开始，就瞄准了科学计算领域，并且一直在与Python暗中较量。...当然，世界上没有免费的午餐，如果以不同的视角来看，想要在机器学习领域开发出一个简单、通用且高性能的框架几乎是不可能的，只能不断权衡。...具体来说，在机器学习模型的研究中，通常依赖于一个假设：神经网络足够大，其中矩阵乘法（如卷积）的O(n^3)时间成本占了运行时间的绝大部分，这基本上也是机器学习库的大部分机制背后的4大指导原则： 1....用户可以随意写一个tape来生成反向传播，虽然增加了在前向过程中建立字典的成本，但是也会被更大的内核调用所掩盖。 但，这些假设在真实的案例中是否真的能全部成立？...再换到差一点的处理器，6核CPU上，Jax需要19秒，而Julia需要9秒，速度提升就只有2倍了。 在稍微大一点的、实际可用的神经网络上，训练速度还会有这么大的差距吗？

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    神经网络在tensorflow的简单应用

    生物学联系   在生物学中，神经细胞利用电-化学过程交换信号。输入信号来自另一些神经细胞，这些神经细胞的轴突末梢（也就是终端）和本神经细胞的树突相遇形成突触，信号就从树突上的突触进入本细胞。...bias、sigmod……… 简单应用——手写识别   神经网络常常用来作模式识别，这是因为它们善于把一种输入状态（它所企图识别的模式）映射到一种输出状态（它曾被训练用来识别的模式）。   ...因此，神经网络需要有64个输入(每一个输入代表面板的一个具体格点) 和由许多神经细胞组成的一个隐藏层，还有仅有一个神经细胞的输出层，隐藏层的所有输出都馈送到它。...一旦神经网络体系创建成功后，它必须接受训练来认出数字“4”。为此可用这样一种方法来完成：先把神经网的所有权重初始化为任意值。然后给它一系列的输入，在本例中，就是代表面板不同配置的输入。...我们还可以进一步增加输出，使网络能识别字母表中的全部字符。这本质上就是手写体识别的工作原理。对每个字符，网络都需要接受许多训练，使它认识此文字的各种不同的版本。

    81630

    Julia开源新框架SimpleChain：小型神经网络速度比PyTorch快5倍！

    最近Julia开源了一个新框架SimpleChain，在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍！ Julia从一出生开始，就瞄准了科学计算领域，并且一直在与Python暗中较量。...当然，世界上没有免费的午餐，如果以不同的视角来看，想要在机器学习领域开发出一个简单、通用且高性能的框架几乎是不可能的，只能不断权衡。...具体来说，在机器学习模型的研究中，通常依赖于一个假设：神经网络足够大，其中矩阵乘法（如卷积）的O(n^3)时间成本占了运行时间的绝大部分，这基本上也是机器学习库的大部分机制背后的4大指导原则： 1....用户可以随意写一个tape来生成反向传播，虽然增加了在前向过程中建立字典的成本，但是也会被更大的内核调用所掩盖。 但，这些假设在真实的案例中是否真的能全部成立？...再换到差一点的处理器，6核CPU上，Jax需要19秒，而Julia需要9秒，速度提升就只有2倍了。 在稍微大一点的、实际可用的神经网络上，训练速度还会有这么大的差距吗？

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    Julia 又是新语言的诞生

    最近一门新的语言-Julia又刷爆了。...Julia 设计的独特之处包括，参数多态的类型系统，完全动态语言中的类型，以及它多分派的核心编程范型。它允许并发、并行和分布式计算，并直接调用 C 和 Fortran 库而不使用粘合代码。...Julia 拥有垃圾回收机制，使用及早求值，包含了用于浮点计算、线性代数、随机数生成和正则表达式匹配的高效库。有许多库可以使用，其中一些（如用于快速傅里叶变换的库）已经预先捆绑在 Julia 里。...标准库用的是 Julia 语言本身写的 调用许多其它成熟的高性能基础代码。如线性代数、随机数生成、快速傅里叶变换、字符串处理。...（还在增加中……） 丰富的用于建立或描述对象的类型语法 高性能，接近于静态编译型语言。

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    从零实现简单的神经网络

    记录一下深度学习的一个入门项目，主要总结一下搭建一个神经网络的原理和需要用到的知识点。 如何用训练好的模型来预测新的样本，这种操作很简单，这里就不着重记录了。...talk is cheap，show me the code 首先最简单的，正向传播，也就是正常的输入一个值之后预测他的输出结果 def predict(self, x):...] test_acc_list = [] 在训练的过程中记录这些一会要展示的值 # 训练数据对应的精度 train_acc = network.accuracy(x_train...count") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show() 到目前为止，一个具有两层神经元的神经网络就基本完成了...本人目前还在继续学习中，仅以此文记录在这一块的学习过程，也算是个里程碑吧，稀里糊涂一脸懵逼了好长时间，最近才有点开窍。。

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    简单理解LSTM神经网络

    向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程   公众号：datayx 递归神经网络 在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理...假设有这样一个语言模型，我们要根据句子中已出现的词预测当前词是什么，递归神经网络的工作原理如下： 其中，W为各类权重，x表示输入，y表示输出，h表示隐层处理状态。...首先我们来看RNNs具体一点的结构： 所有的递归神经网络都是由重复神经网络模块构成的一条链，可以看到它的处理层非常简单，通常是一个单tanh层，通过当前输入及上一时刻的输出来得到当前输出。...与神经网络相比，经过简单地改造，它已经可以利用上一时刻学习到的信息进行当前时刻的学习了。...举个例子就是，在前面的句子中我们保存的是张三的信息，现在有了新的李四信息，我们需要把张三的信息丢弃掉，然后把李四的信息保存下来。

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