KL散度用来衡量两个概率分布之间的差异的量化方法,在机器学习领域,KL散度经常被用来评估模型预测结果与真实结果相似程度。可以通过计算两个概率分布之间的交叉熵得到。在实际应用中...
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Inductive Bias:在机器学习中,很多学习算法经常会对学习的问题做一些关于目标函数的必要假设,称为 归纳偏置 (Inductive Bias)。自然科学中常用的两大...
平移不变性translation invariance:对图像分类任务来说,图像中的目标不管被移动到图片的哪个位置,得到的结果(标签)应该是相同的,这就是卷积神经网络中的平移...
ES6提供的Map键值key不仅仅是字符串类型,可以是任意类型,如果Map的键是一个primitive,只要两个键严格相同,就视为是同一个键。 Map有以下操作方法: map...
论文《Composing Text and Image for Image Retrieval - An Empirical Odyssey》的理解与复现(一) 去年只是精读...
Pytorch ResNet18源码分析:下图描述了Pytorch如何定义ResNet18
torch.utils.data.DataLoader依照mini batch方式取Dataset的数据时的逻辑 dataloader在取数据的时候,是一条一条取的,实际是调...
1. 计算A、B矩阵的欧式距离动画 转载:https://blog.csdn.net/qq_38880969/article/details/115673641 2.torc...
张量除以张量T1/T2和Normalization 在做normalization过程中,张量除以另外一个张量就会用到。 假设我们有一个tensor size为[32, 51...
torch.nn.LSTM: 定义LSTM时的参数: input_size: “输入数据的特征数目”(the number of expected features in t...
Transformer 是什么:仍是机器翻译模型,基本构成是Seq2Seq模型,但在各个方面都取得很好的效果。 传统RNN网络问题: 1. 当前X1需要用到前一个X0的隐藏特...
1.torch.stack((tuple), dim):按照新的维度进行张量的堆叠。 tuple:需要堆叠的张量,是一个tuple,如(t1, t2) dim:新维度,如di...
torch.nn.functional.avg_pool2d(...)与adaptive_avg_pool2d(...): avg_pool2d(input, kernel_...
1. torch.norm(x, p=1, dim=0, keepdim=True):求矩阵x或者向量x的范数。 x:输入数据,矩阵或者向量,元素类型必须是float类型。 ...
如何迭代数据集数据进行训练 这个话题有点大,只是自己的一点点体会。自己的代码是用的pytorch框架,如果是tensorflow可能不大一样。 为了达到容易说明的目的,我们可...
1. 克隆远程仓库到本地: git clonehttps://github.com/durrenlee/deeplearning.git 从远程仓库的code下拉框中copy...
在昨晚的文章中 torchvision.transforms.Compose()[https://www.jianshu.com/p/2d44138d511b],提到如果你的...
torchvision.transforms.Compose(): torchvision是torch中处理计算机视觉的工具包,主要包含torchvision.transfo...
如何解决报错信息:RuntimeError: Legacy autograd function with non-static forward method is depre...
class.__call__(): Python若将一个类变为callable对象,需要实现__call__()方法,类似与其他语言的类的构造器的重载: class Pers...