原文： https://pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html 作者： Zafar Takhirov 被審核： Raghuraman Krishnamoorthi 由編輯：林 ess 琳 本教程以 Sasank Chilamkurthy 編寫的原始 PyTorch 轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)教程為基礎(chǔ)。 轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)是指利用預(yù)...
http://m.hgci.cn/pytorch/pytorch-wvl73btg.html在這個例子中，我們創(chuàng)建了一個由多個層組成的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的基礎(chǔ)模式。 這個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將像一個回歸器一樣工作。 我們將根據(jù)下面等式生成一些數(shù)據(jù)點: `y = 2x2 + 8`。 如下所示導(dǎo)入必要的軟件包 - ```pyt...
http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-q7ma3cd5.html表征音頻信號涉及將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域，并通過以下方式理解其頻率分量。 這是一個重要的步驟，因為它提供了關(guān)于信號的大量信息。 可以使用像傅立葉變換這樣的數(shù)學(xué)工具來執(zhí)行此轉(zhuǎn)換。 **示例** 以下示例將逐步說明如何...
http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-batx3ccq.html我們已經(jīng)知道，某種格式的數(shù)據(jù)對于機器學(xué)習(xí)算法是必需的。 另一個重要的要求是，在將數(shù)據(jù)作為機器學(xué)習(xí)算法的輸入發(fā)送之前，必須正確標(biāo)記數(shù)據(jù)。 例如，如果所說的分類，那么數(shù)據(jù)上會有很多標(biāo)記。 這些標(biāo)記以文字，數(shù)字...
http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-iwp93cb6.html3個不同的API可供評估模型預(yù)測質(zhì)量： 評估器評分方法：評估器有一個score方法，它給計劃解決的問題提供一個初始評估標(biāo)準(zhǔn)。這部分內(nèi)容不在這里討論，但會出現(xiàn)在每一個評估器的文件中。評分參數(shù)：使用交叉驗證（cross-validat...
http://m.hgci.cn/gkiwe/gkiwe-5dv83rct.html當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，我們會遇到很多帶有日期、時間格式的數(shù)據(jù)集，在處理這些數(shù)據(jù)集時，可能會遇到日期格式不統(tǒng)一的問題，此時就需要對日期時間做統(tǒng)一的格式化處理。比如“Wednesday, June 6, 2020”可以寫成“6/6/20”，或者寫...
http://m.hgci.cn/pandas/pandas-date-formatting.html問題 你想直接讀取二進(jìn)制數(shù)據(jù)到一個可變緩沖區(qū)中，而不需要做任何的中間復(fù)制操作?；蛘吣阆朐匦薷臄?shù)據(jù)并將它寫回到一個文件中去。 解決方案 為了讀取數(shù)據(jù)到一個可變數(shù)組中，使用文件對象的 readinto() 方法。比如： impo...
http://m.hgci.cn/youshq/las3mozt.html在這個例子中，我們來創(chuàng)建一個單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由獨立的神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元在輸入數(shù)據(jù)上起作用以產(chǎn)生輸出。 請注意，這里使用 `neural_simple.txt` 文件作為輸入。 如下所示導(dǎo)入所需的軟件包 - ```python import numpy as np import m...
http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-dafi3cd4.htmlsklearn.neighbors提供了基于近鄰的無監(jiān)督和有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法的功能。無監(jiān)督最近鄰是許多其他學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)，特別是流形學(xué)習(xí)(manifold learning)和光譜聚類(spectral clustering)。有監(jiān)督的 neighbors-based (基于鄰居的) 學(xué)習(xí)有兩種方式：離...
http://m.hgci.cn/gkiwe/gkiwe-bwdj3rc6.html注意：接受 Tensor 參數(shù)的函數(shù)也可以接受被 tf.convert_to_tensor 接受的任何內(nèi)容.注意：TensorFlow 中的元素的二進(jìn)制操作遵循 numpy 式廣播。TensorFlow 算術(shù)運算符TensorFlow 提供了幾種操作，您可以使用它們將基本算術(shù)運算符添加到圖形中...
http://m.hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-u7wa28vm.html抱歉，暫時沒有相關(guān)的微課
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