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目录 KMeans聚类算法 实战——KMeans聚类分析 PCA降维原理 实战_PCA对红酒数据降维并可视化 实战_KPCA核主成分分析 实战_t-SNE数据降维 KMeans聚类算法 KMeans算法介绍 K-Means是聚类算法中最常用的一种,是一种迭代求解的聚类分析算法; 聚类是一种 无监督学习,事先并不知道分类标签是什么
深度学习PyTorch笔记(11):线性神经网络——线性回归 [TOC] 这是《动手学深度学习》(PyTorch版)(Dive-into-DL-PyTorch)的学习笔记,里面有一些代码是我自己拓展的。 其他笔记在专栏 深度学习 中。 这并不是简单的复制原文内容,而是加入了自己的理解,里面的代码几乎都有详细注释!!! 5 线性神经网络 5.1 线性回归 5.1.1 线性回归的基本元素
深度学习PyTorch笔记(10):PyTorch绘制函数图像及切线这是《动手学深度学习》(PyTorch版)(Dive-into-DL-PyTorch)的学习笔记,里面有一些代码是我自己拓展的。其他笔记在专栏 深度学习 中。 学习自DIVE INTO DEEP LEARNING,当时学的时候没运行成功,就是因为d2l的导入问题,现在用pip install d2l搞好了,所以干脆把这里面的代码
数据是深度学习的基础,一般来说,数据量越大,训练出来的模型也越强大。如果现在有了一些数据,该怎么把这些数据加到模型中呢?Pytorch中提供了dataset和dataloader,让我们一起来学习一下吧,dataset和dataloader博主将用几个例子来说明,感谢支持! 文章目录 一、dataset 二、查看dataset 三、os操作读取文件夹下的对象 四、Da
这篇博客就带大家手把手用pycharm连接远端服务器,用服务器上的GPU跑代码。其中有很多雷点,都一一帮大家踩了,所以这也是一篇避雷篇。文章附pycharm专业版下载链接,xshell7和xrtp7的下载和使用说明,希望可以给大家带来帮助。 文章目录 一、Pycharm连接远程服务器 二、xshell7和xrtp7配合使用 三、总结 一、Pycharm连接
通过这篇博客,你将清晰的明白什么是如何区别欠拟合与过拟合。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记,主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟,也希望对你的学习有帮助哦!感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言!这一篇就更新一下《 白话机器学习中的数学——学习曲线:如何区别欠拟合与过拟合》 文章目录 一、过拟合 二、区分过拟合与欠拟合 三、高偏差和高方差 四、总
文章目录 数据增强的原理 常用的数据增强技术 图像数据增强 文本数据增强 音频数据增强 数据增强的代码示例 拓展应用与挑战 结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~数据增强:提高机器学习性能的有效技巧 ☆_ o(≧▽≦)o _☆嗨~我是IT·陈寒 博客主页:IT·陈寒的博客 该系列文章专栏:AIGC人工智能
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文章目录 孤注一掷——基于文心Ernie-3.0大模型的影评情感分析 写在前面 一、数据直观可视化 1.1 各评价所占人数 1.2 词云可视化 二、数据处理 2.1 清洗数据 2.2 划分数据集 2.3 加载数据 2.4 展示数据 三、RNIE 3.0文心大模型 3.1 导入模型 3.2 模型训练 3.3 可视化训练曲
深度学习PyTorch笔记(4):Tensor的其它操作 1.2.3 改变形状 1.2.4 一些简单的矩阵操作 1.2.5 把多个张量连结(concatenate)在一起 1.2.6 通过逻辑运算符构建二维张量 1.2.7 求和 这是《动手学深度学习》(PyTorch版)(Dive-into-DL-PyTorch)的学习笔记,里面有一些代
0. 简介 PyTorch是一个深度学习框架,它使用张量(tensor)作为核心数据结构。在可视化PyTorch模型时,了解每个张量运算的意义非常重要。张量运算作为神经网络模型中的基本操作。它们用于处理输入数据、执行权重更新和生成预测结果。同时张量运算还用于计算损失函数。损失函数衡量了模型预测与真实标签之间的差异。通过使用张量运算,可以计算出模型的预测结果与真实标签之间的差异,并将其最小化。所以
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深度学习PyTorch笔记(1):创建Tensor 1. Tensor预备知识 1.1 创建Tensor 1.1.1 创建未初始化的Tensor 1.1.2 生成随机数 1.1.3 torch.Tensor()与torch.tensor() 1.1.4 一些特殊值矩阵 这是《动手学深度学习》(PyTorch版)(Dive-into-DL-PyT
一、时间复杂度: Transformers模型的时间复杂度主要取决于输入序列的长度N和模型中隐藏层的数量H。对于一个具有L个层的Transformer模型,其时间复杂度为O(LN^2H),其中 N ^2来自于注意力机制的计算。因此,对于较长的输入序列和更深的模型,Transformer的时间复杂度可能会非常高。 这里表示算法的时间复杂度是O(LN ^ 2H),其中L、N、H是三个参数。在这个算
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