概述
感谢两位老师做的免费公开课:
第一个是由吴恩达老师放在网易云课堂的神经网络和深度学习,比较偏理论,使用numpy包深入浅出的介绍了向量版神经网络的处理方式,当然由于视频有点老,虽然理论很好但是工具有点滞后,这是英文授课但是有全部中文字幕
https://mooc.study.163.com/learn/2001281002?tid=2001392029#/learn/announce
第二个是由莫烦老师做的pytorch公开课,放在了他的个人主页上,工具很先进,理论方面草草带过,所以推荐先看吴恩达老师的理论课,再看莫烦老师的pytorch搭建方法
https://morvanzhou.github.io/
由于今天学习的主要是偏理论的前导知识
分别是:pytorch的几个基本模块的构成、logistic回归以及基于logistic回归的损失函数介绍、梯度下降法介绍、导数的复习、向量化的处理方法
话说我以前学过一些神经网络的理论知识,但是今天接触到pytorch之后发现,现在的神经网络建模好方便,打个比方就是八股文的框架+乐高的填充。
而pytorch也不是完全陌生的工具,基本上它就是向量做得更集成的numpy+可继承的一些框架
转载于:https://www.cnblogs.com/NWNU-LHY/p/11172410.html
最后
以上就是寒冷野狼为你收集整理的ubuntu之路——day4(今天主要看了神经网络的概念)的全部内容,希望文章能够帮你解决ubuntu之路——day4(今天主要看了神经网络的概念)所遇到的程序开发问题。
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