使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

The Perfect Stall Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 24081   Accepted: 10695 Description Farmer John completed his new barn just last week, complete with all the latest milking technology. Unfortunately, due to engineering p

1 VC维的定义 VC维其实就是第一个break point的之前的样本容量.标准定义是:对一个假设空间,如果存在N个样本能够被假设空间中的h按所有可能的2的N次方种形式分开,则称该假设空间能够把N个样本打散:假设空间的VC维就是它能打散的最大样本数目N.若对任意数目的样本都有函数能将它们打散,则函数集的VC维是无穷大: 几种假设空间的VC维如下: 2 感知机的VC维 d维感知机的vc维是d+1.(证明略) 3 VC维的物理意义 VC维表示的是做二分类时假设空间的自由度,是把数据集打散的能力.

1,概述 任务型对话系统越来越多的被应用到实际的场景中,例如siri,阿里小密这类的产品.通常任务型对话系统都是基于pipline的方式实现的,具体的流程图如下: 整个pipline由五个模块组成:语音识别:自然语言理解:对话管理:自然语言生成:语音合成.现在越来越多的产品还融入了知识库,主要是在对话管理模块引入.在这里除了语音识别和语音合成模块不属于自然语言处理范畴且属于可选项之外,其他的三个模块都是必要的. 自然语言理解(NLU):主要作用是对用户输入的句子或者语音识别的结果进行处理,提取用

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在

1 VC维的定义 VC维其实就是第一个break point的之前的样本容量.标准定义是:对一个假设空间,如果存在N个样本能够被假设空间中的h按所有可能的2的N次方种形式分开,则称该假设空间能够把N个样本打散:假设空间的VC维就是它能打散的最大样本数目N.若对任意N,总存在一组样本使得假设空间能将它们打散,则函数集的VC维是无穷大: 几种假设空间的VC维如下: 2 推导d维感知机的VC维 这里将证明,d维感知机的vc维是d+1. 第一步,证明 dvc >= d + 1. 要证明 dvc >=

神经网络中常用的激活函数 Introduce 理论上神经网络能够拟合任意线性函数,其中主要的一个因素是使用了非线性激活函数(因为如果每一层都是线性变换,那有啥用啊,始终能够拟合的都是线性函数啊).本文主要介绍神经网络中各种常用的激活函数. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 各种常用的激活函数 早期研究神经网络常常用sigmoid函数以及tanh函数(下面即将介绍的前两种),近几年常用ReLU函数以及Leaky Relu函数(下面即将介绍的后两种).对于各个激活函数,以下分别从其函数拱墅.函

本文截取自<PyTorch 模型训练实用教程>,获取全文pdf请点击: tensor-yu/PyTorch_Tutorial​github.com 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 我们所说的优化,即优化网络权值使得损失函数值变小.但是,损失函数值变小是否能代表模型的分类/回归精度变高呢?那么多种损失函数,应该如何选择呢?请来了解PyTorch中给出的十七种损失函数吧. 1.L1loss 2.MSELoss 3.CrossEntropyLoss 4.NLLLoss 5.Poi

在炼丹师的路上越走越远,开始入手pytorch框架的学习,越炼越熟吧... 1. 张量的创建和操作 创建为初始化矩阵,并初始化 a = torch.empty(, ) #创建一个5*3的未初始化矩阵 nn.init.zeros_(a) #初始化a为0 nn.init.constant_(a, ) # 初始化a为3 nn.init.uniform_(a) #初始化为uniform分布 随机数矩阵 torch.rand(, ) # * , [, )的随机数torch.rand_like(m) #创建

主题列表:juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, greenwillow, v-green, vue-pro, healer-readable 贡献主题:https://github.com/xitu/juejin-markdown-themes theme: smartblue highlight: 在上一篇文章中已经讲解了Siamese Net的原

Dynamic Rankings Time Limit: 10 Seconds      Memory Limit: 32768 KB The Company Dynamic Rankings has developed a new kind of computer that is no longer satisfied with the query like to simply find the k-th smallest number of the given N numbers. They

关于小组所要做的app,我们敲定下来是做关于在线做题的app,但是,纯粹的做题目的app我认为并没有什么大的吸引力,尤其是拿手机做题.所以,我们考虑准备在以下几个方面做功夫以增加吸引力.第一,我们的题目选择的大多数是考证题和竞赛题.毕竟,现在大多数的在线做题app无非是按语文,数学,英语等学科进行分类的,但是,我们却并不像这么分类,我么打算按所学专业分类,并提供的是学生需求量大的考证题以及竞赛题.这些题目往往需求量大同时找起来比较费时,所以我觉得这是很切中要点的.第二,讲句实话,主动想做题的毕竟

题目链接:http://poj.org/problem?id=2151 题目大意:有M个题目,T支队伍,第i个队伍做出第j个题目的概率为Pij,问每个队伍都至少做出1个题并且至少有一个队伍做出N题的概率. 先定义状态dp[i][j][k],代表第i支队伍从前j个题目里正好做出k题的概率. 有:dp[i][j][k] = dp[i][j-1][k]*(1-p[i][j]) + dp[i][j-1][k-1]*p[i][j]; 然后设f[i]为前i支队伍里,每队至少做出一个题并且至少有一个队伍做出N

Monthly Expense Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 21448   Accepted: 8429 Description Farmer John is an astounding accounting wizard and has realized he might run out of money to run the farm. He has already calculated and r

River Hopscotch Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 10842   Accepted: 4654 Description Every year the cows hold an event featuring a peculiar version of hopscotch that involves carefully jumping from rock to rock in a river.

import torch import torchvision print(torch.cuda.is_available()) 上面的命令只是检测CUDA是否安装正确并能被Pytorch检测到,并没有说明是否能正常使用,要想看Pytorch能不能调用cuda加速,还需要简单的测试一下: a = torch.Tensor(5,3) a=a.cuda()print(a) 一般来讲,输出主要是报48号错误,也就是CUDA的问题,出现这个问题在于硬件的支持情况,对于算力3.0的显卡来说,如果安装了9.

who? Python是基于Torch的一种使用Python作为开发语言的开源机器学习库．主要是应用领域是在自然语言的处理和图像的识别上．它主要的开发者是Facebook人工智能研究院(FAIR)团队．在2017年1月,在Gihu上被开源了．开源之后,迅速占领了Github的热搜榜．并且凭借着它独特的优势,迅速的流行开来． what? 这么多深度学习框架,为什么选择PyTorch呢? 因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架.当前开源的框架中,没有哪一个框架能够在灵活性.易用性.速

题意:有一个无限序列,其中有\(n\)个位置上的数为\(1\),其余都是\(0\).你可以进行若干次操作,每次选取序列上的一个区间\([l,r)\),满足\(r-l\)为奇质数,将在这个区间上的数都异或上\(1\).问最少进行多少次操作,使得序列上所有数都变为\(0\). \(n \leq 100\) 这类自己决定操作来让数列变为全零的问题,在atcoder上是挺常见的. 一般对于这种问题,要用差分或类似的操作,来让区间修改变为单点修改.例如,对于区间加的操作,就用差分将其变为两个单点加.至于这

列表查找(线性查找) 本质就是列表的index() 顺序查找 也叫线性查找,从列表第一个元素开始,顺序进行搜索,知道找到元素或搜索到列表最后一个元素为止. 以下是示例代码: def line_search(li, val): for key, value in enumerate(li): if value == val: return key else: return None 二分法查找(前提必须是一个有序的列表) 通过取中间值,选择候选区,如果中间值大于要查找的值,则证明候选区在左边,更改

数学期望 P=Σ每一种状态*对应的概率. 因为不可能枚举完所有的状态,有时也不可能枚举完,比如抛硬币,有可能一直是正面,etc.在没有接触数学期望时看到数学期望的题可能会觉得很阔怕(因为我高中就是这么认为的,对不起何老板了QwQ),避之不及. 但是现在发现大多数题就是手动找公式或者DP推出即可,只要处理好边界,然后写好方程,代码超级简短.与常规的求解不同,数学期望经常逆向推出. 比如常规的dp[x]可能表示到了x这一状态有多少,最后答案是dp[n].而数学期望的dp[x]一般表示到了x这一状态还