文章目录CNNMNIST手写数据CNN模型RNN(分类)MNIST手写数据RNN模型训练RNN（回归） CNN MNIST手写数据 import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt EPOCH = 1 BATCH_SIZE = 50 LR = 0.001 DOWNLOAD_MNIST = False # 如果已经

这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。我们讨论有监督、无监督和强化学习。笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。

绝影 绝影（英文，Prestissimo）是一个较小的移动端的轻量级高级神经网络前向计算框架。ios，android上的速度均快于目前的开源框架（ncnn，mdl等等）。 功能概述 基础功能 支持卷积神经网络，支持多输入和多分支结构 精炼简洁的API设计，使用方便 提供调试接口，支持打印各个层的数据以及耗时 不依赖任何第三方计算框架，整体库体积500K左右（32位约400k，64位约600k） 纯C ++实现，跨平台，支持android和ios 模型为纯二进制文件，不暴露开发者设计的网络结构 极