在前面章节中，深入阐述了PyTorch和深度学习的基础知识，包括PyTorch的安装、常用命令和基本操作，讲述了深度神经网络、卷积神经网络、循环...

前面提到了CNN和基于CNN的各类网络及其在图像处理上的应用。这类网络有一个特点，就是输入和输出都是固定长度的。比方说在MNIST、CIFAR-...

前面介绍了深度神经网络和卷积神经网络，这些神经网络有个特点：输入的向量越大，训练得到的模型越大。但是，拥有大量参数模型的代价是昂贵的，它需要大量...

以全连接层为基础的深度神经网络DNN是整个深度学习的基石。要说应用最广、影响最大的深度神经网络，那就是卷积神经网络（Convolutional ...

前面我们介绍了神经网络，包括神经元函数，激活函数，前向算法，反向传播算法，梯度下降等，这些内容基本上是传统神经网络的范畴，这个浪潮大致在1980...

本节从神经网络的发展着手，依次介绍激活函数、前向算法、损失函数、反向传播算法以及PyTorch中的数据处理，最后使用PyTorch解决一个iri...

PyTorch的安装非常简单，分为两步： （1）安装Anaconda这个网上教程很多，这里不再详述。 （2）安装PyTorch打开PyTorch...

围棋号称人类最复杂的棋类运动，但近两年来，在AlphaGo的冲击下，已经溃不成军。继2016年AlphaGo以4:1击败韩国李世石，2017年A...