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使用scikit-learn为PyTorch 模型进行超参数网格搜索

scikit-learn是Python中最好的机器学习库，而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作，能否将它们的优点整合起来呢？在本文中，我们将介绍如何使用scikit-learn中的网格搜索功能来调整PyTorch深度学习模型的超参数:如何包装PyTorch模型以用于sciki...

如何Keras自动编码器给极端罕见事件分类

全文共7940字，预计学习时长30分钟或更长本文将以一家造纸厂的生产为例，介绍如何使用自动编码器构建罕见事件分类器。现实生活中罕见事件的数据集：背景1.什么是极端罕见事件？在罕见事件问题中，数据集是不平衡的。也就是说，正样本比负样本数量少。典型罕见事件问题的正样本数约占总数的5-10%。而在极端罕...

人工智能编程:不同的正则化参数对支持向量机效果的影响

机器学习专栏限时优惠数据集的介绍这篇文章是要使用机器学习中的支持向量机算法实现分类问题，首先我们现在使用非常有名的用于分类问题的数据集：鸢尾花数据集。它是基于鸢尾花的花萼的长度和宽度进行分类的。我们只用其中两维特征，这能够方便可视化。我们先来看一下它的数据是什么样子的这里有四列，我们只使用花萼的长度...

GANs为何引爆机器学习?这篇基于TensorFlow的实例教程为你解惑!

「机器人圈导览」：生成对抗网络无疑是机器学习领域近三年来最火爆的研究领域，相关论文层出不求，各种领域的应用层出不穷。那么，GAN到底如何实践？本文编译自Medium，该文作者以一朵玫瑰花为例，详细阐述了GAN的原理，以及基于谷歌TensorFlow的实现，文章略长，阅读大约需要15分钟。想象有一天...

Tensor:Pytorch神经网络界的Numpy

TensorTensor，它可以是0维、一维以及多维的数组，你可以将它看作为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便。但它们也不相同，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运...

无需数学背景!谷歌研究员为你解密生成式对抗网络

原文来源：TowardsDataScience作者：StefanHosein「雷克世界」编译：嗯~是阿童木呀、KABUDA导语：大家都知道，自从生成式对抗网络（GAN）出现以来，便在图像处理方面有着广泛的应用。但还是有很多人对于GAN不是很了解，担心由于没有数学知识底蕴而学不会GAN。在本文中...

头条创作挑战赛#一、LSTM 原理 长短期记忆网络

#头条创作挑战赛#一、LSTM原理长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），旨在解决传统RNN在处理长序列数据时面临的梯度消失和梯度爆炸问题，从而能够有效地捕捉长期依赖关系。LSTM的核心在于其内部的记忆单元（Memo...

TensorFlow和PyTorch相继发布最新版，有何变化

原文来源：GitHub「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮Tensorflow主要特征和改进在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下：1.深度神经网络分类器（DNNClassifier）2.深度神经网络回归量（DNNRegressor）3.线性分类器（Linea...

AlphaGo Zero你也能造一个，PyTorch实现五脏俱全|附代码

原作DylanDjian栗子棋编译整理量子位出品|公众号QbitAI遥想当年，AlphaGo的Master版本，在完胜柯洁九段之后不久，就被后辈AlphaGoZero(简称狗零)击溃了。从一只完全不懂围棋的AI，到打败Master，狗零只用了21天。而且，它不需要用人类知识来喂养...

RNN架构师必修课:从梯度爆炸防御到LSTM工业级调优的黄金法则

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视频及资料，尽在官网-聚客AI学院大模型应用开发微调项目实践课程学习平台本文全面剖析RNN核心原理，深入讲解梯度消失/爆炸问题，并通过LSTM/GRU结构实现解决方案，提供时间序列预测和文本生成完整代码实现。一、RNN基础：循环神经网络原理...