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  1. PyTorch: 梯度下降及反向传播的实例详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇PyTorch: 梯度下降及反向传播的实例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：214kb
    • 提供者：weixin_38601390

  1. Differential-Privacy:数据590 A-源码

  2. 使用归一化流生成差分私有综合数据 该存储库包含用于训练模型的代码和脚本，这些模型从包含机密和/或敏感数据的原始数据集中生成差异私有的合成数据。 该模型基于蒙版自回归流（MAF）架构和差分专用随机梯度下降（DP-SGD）。 该代码在Pytorch中实现，并使用库提供差分隐私。 系统要求 安装依赖项 $ pip install -r requirements.txt 如何运行代码 与基本合成器相关的所有代码都可以在目录中找到。 该目录还包含示例笔记本，这些笔记本演示了如何生成综合数据集并测试基本综合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：82mb
    • 提供者：weixin_42133969

  1. admmdarts-源码

  2. 差异化架构搜索 本文随附的代码 刘汉晓，卡伦·西蒙扬，杨一鸣。 arXiv：1806.09055 该算法基于建筑空间中的连续松弛和梯度下降。 它能够有效地设计用于图像分类的高性能卷积体系结构（在CIFAR-10和ImageNet上），以及用于语言建模的循环体系结构（在Penn Treebank和WikiText-2上）。 只需要一个GPU。 要求 Python >= 3.5.5, PyTorch == 0.3.1, torchvision == 0.2.0 注意：目前不支持PyTor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：44kb
    • 提供者：weixin_42108054

  1. 深度学习纳米学位：深度学习纳米学位（Udacity）中的练习和材料-源码

  2. 深度学习（PyTorch） 该存储库包含与Udacity的有关的材料。 它由一堆用于各种深度学习主题的教程笔记本组成。 在大多数情况下，笔记本会引导您实现诸如卷积网络，循环网络和GAN等模型。 还涉及其他主题，例如权重初始化和批次归一化。 也有一些笔记本用作Nanodegree程序的项目。 在程序本身中，项目由真人（Udacity审阅者）审阅，但是此处也提供了起始代码。 目录 讲解 神经网络导论 ：了解如何实现梯度下降并将其应用于学生录取数据中的预测模式。 ： 您建立情感分析模型，预测某些

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：146mb
    • 提供者：weixin_42121725

  1. CMU机器学习：CMU机器学习课程的提交代码-源码

  2. 10601_代码 这些是为卡耐基梅隆大学2020年Spring机器学习课程生成的代码。整个代码是通过numpy库完成的，并且在任何地方都不会使用scikitlearn / keras / pytorch。 所有模型都是从头开始构建的。 以下是使用的代码： 决策树桩算法：Decisionstump.py 决策树算法：用于计算Gini增益的inspection.py和用于具有二进制属性的实际决策树回归的Decisiontree.py Logistic回归：feature.py用于生成逻辑回归的

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    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42112685

  1. DL马拉松-源码

  2. DL马拉松（全方位的深度学习疯狂） “人工智能，机器学习，深度学习” -您是否发现这些术语是随机出现的并且想开始使用，但并不完全知道该怎么做？ 不用担心！ 我们为您带来了DL马拉松-深度学习狂热的全过程，我们在其中深入研究了深度学习的各个子主题，例如计算机视觉，自然语言处理，强化学习等。对于这些主题，我们将选择一些相关的主题问题并帮助您详细了解它们。 此外，我们将在实时代码中实施每个模型，以帮助您加深理解！ 会议概况 2月14日：简介-机器学习的基本原理（线性回归，梯度下降，反向传播等），P

  3. 所属分类：其它

  1. deep-learning-v2-pytorch：最新的深度学习ND程序的项目和练习https：//www.udacity.comcoursedeep-learning-nanodegree--nd101-源码

  2. 深度学习（PyTorch） 该存储库包含与Udacity的有关的材料。 它由一堆用于各种深度学习主题的教程笔记本组成。 在大多数情况下，笔记本会引导您实现诸如卷积网络，循环网络和GAN等模型。 还涉及其他主题，例如权重初始化和批次归一化。 也有一些笔记本用作Nanodegree程序的项目。 在程序本身中，项目由真人（Udacity审阅者）审阅，但是此处也提供了起始代码。 目录 讲解 神经网络导论 ：了解如何实现梯度下降并将其应用于学生录取数据中的预测模式。 ： 您建立情感分析模型，预测某些

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：99mb
    • 提供者：weixin_42131316

  1. Machine-Learning-Collection：用于学习ML，DL，PyTorch和TensorFlow的资源。 反馈总是感激:)-源码

  2. 机器学习宝典 在此存储库中，您将找到与机器学习相关的教程和项目。 我试图使代码尽可能清晰，目标是用作学习资源和查找问题的方法，以解决特定问题。 对于大多数人来说，如果您想要代码的演练，我也会在YouTube上做视频说明。 如果您对以后的视频有任何疑问或建议，最好在提问。 该存储库是贡献友好的，因此，如果您觉得要添加一些内容，那么我很乐意合并PR :grinning_face_with_big_eyes: 目录 机器学习 -梯度下降 :check_mark_button: -带有正态方程 :c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：weixin_42128141