torch.nn.linear
- 贝叶斯状态空间:融合概率推理 状态空间实现高精度预测和可解释性
-
在监督学习任务中，特别是二元分类问题的建模过程中，传统神经网络虽然在预测精度方面表现优异，但在解释模型决策过程和预测结果的合理性方面存在显著不足。为了解决这一问题，本文提出了贝叶斯状态空间神经网络（BayesianState-SpaceNeuralNetworks,BSSNN）框架。该框架通...
- 用TorchRL落地PPO:一文带你搞懂策略优化RL模型训练
-
用TorchRL落地PPO：一文带你搞懂策略优化RL模型训练一、引言：为什么要学PPO？1.1强化学习回顾与PPO简介...
- 从零到99%准确率:3天掌握神经网络开发，图解神经元工作原理
-
本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习内容，尽在...
- 深度Q网络全流程揭秘:从原理到实战的RL入门宝典
-
深度Q网络全流程揭秘：从原理到实战的RL入门宝典一、引言：什么是强化学习、DQN与CartPole？1.1强化学习（ReinforcementLearning）简介...
- PyTorch学习笔记 5.torchvision库
-
一、简介tochvision主要处理图像数据，包含一些常用的数据集、模型、转换函数等。torchvision独立于PyTorch，需要专门安装。...
- 图像识别模型如何“自动对齐”?空间变换网络(STN)
-
图像识别模型如何“自动对齐”？空间变换网络(STN)一、引言：空间变换网络（STN）是什么？为什么重要？在深度学习的视觉识别任务中，物体的位置、角度、尺度变化等“几何扰动”常常导致模型识别困难。而空间变换网络（SpatialTransformerNetworks,STN）正是一种能让神经网络自...
- 用Python玩转模型瘦身术:高效模型压缩实战指南
-
阅读文章前辛苦您点下“关注”，方便讨论和分享，为了回馈您的支持，我将每日更新优质内容。...
- 深度学习的秘密武器:用 PyTorch 的 torch.nn.ReLU 打造高效模型
-
前言在深度学习模型中，激活函数扮演着至关重要的角色。它们不仅帮助引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式，还对网络的性能和训练速度有直接影响。ReLU（RectifiedLinearUnit）是最常用的激活函数之一，本篇文章将深入探讨torch.nn.ReLU的工作原理及应用。...