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RSS订阅原创 全连接神经网络（二）
神经网络的参数初始化是训练深度学习模型的关键步骤之一。初始化参数（通常是权重和偏置）会对模型的训练速度、收敛性以及最终的性能产生重要影响。下面是关于神经网络参数初始化的一些常见方法及其相关知识点。官方文档参考：https://pytorch.org/docs/stable/nn.init.html固定值初始化是指在神经网络训练开始时，将所有权重或偏置初始化为一个特定的常数值。这种初始化方法虽然简单，但在实际深度学习应用中通常并不推荐。将神经网络中的所有权重参数初始化为0。方法：将所有权重初始化为零。缺点：导
2025-04-22 20:02:47
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原创 全神经网络概述
人工智能、机器学习和深度学习之间的关系： 机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的子集，区别如下： 传统机器学习算法依赖人工设计特征、提取特征，而深度学习依赖算法自动提取特征。深度学习模仿人类大脑的运行方式，从大量数据中学习特征，这也是深度学习被看做黑盒子、可解释性差的原因。 随着算力的提升，深度学习可以处理图像，文本，音频，视频等各种内容，主要应用领域有：有了大模型的加持，AI+各行各业。 深度学习其实并不是新的事物，深度学习所需要的神经网络技术起源于20世纪50年代，叫做
2025-04-18 19:56:28
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1原创 PyTorch基础
PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，它提供了一种灵活、高效、易于学习的方式来实现深度学习模型。PyTorch最初由Facebook开发，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。 PyTorch使用张量（tensor）来表示数据，可以轻松地处理大规模数据集，且可以在GPU上加速。
2025-04-16 18:43:20
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空空如也
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