深度学习笔记（十）—— 多层感知机
隐藏层 多层感知机在单层神经⽹络的基础上引⼊了⼀到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输⼊层和输出层之间。如图： 隐藏层中的神经元和输⼊层中各个输⼊完全连接，输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也…
深度学习笔记（六）—— 线性回归（2）
生成数据集 和线性回归（1）中的步骤完全一致，可以参考前文同一小结。 读取数据 Gluon提供了data包来读取数据。由于data常⽤作变量名，我们将导⼊的data模块⽤添加了Gluon⾸字⺟的假名gdata代替。在每一次迭代中，…
深度学习笔记（五）—— 线性回归（1）
首先我们需要导入我们需要的包和模块 from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt from mxnet import autograd, nd import random 注：这里导入IPython和matplotlib时需要先在pycharm里…
深度学习笔记（四）—— 线性回归基础
线性回归输出是一个连续值，因此适⽤于回归问题。 基本要素 模型 设房屋的⾯积为x 1 ，房龄为x 2 ，售出价格为y。我们需要建⽴基于输⼊x 1 和x 2来计算输出y的表达式，也就是模型（model）。顾名思义，线性回归假…
深度学习笔记（三）—— *查阅文档
查找模块里的所有函数和类 当我们想知道一个模块⾥⾯提供了哪些可以调用的函数和类的时候，可以使⽤dir函数。下⾯我们打印nd.random模块中所有的成员或属性。 from mxnet import nd, autograd print(dir(nd.rand…
深度学习笔记（二）—— 自动求梯度
简单例子 首先我们要导入所需要的模块： from mxnet import nd, autograd 对函数y = 2xTx求关于列向量x的梯度（注：这里我们可以视作给函数y=2x2求导），我们先创建变量x，并赋初始值。 x = nd.arange(4).reshape((…
深度学习笔记（一）—— 数据操作
写在前面：由于前段时间学习python时使用过pycharm，而且pycharm可以自动补全函数，相对方便，所以在学习深度学习时我同样选择了pycharm，因此笔记中的代码均为pycharm中的格式。 当然，使用pycharm也可以使用原书…
深度学习笔记（零）—— 数学基础
一、范数 定义 范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小…
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