PS：本贴还没完全写完，全部代码直接转至文末，有时间会一点一点把细节部分解释清楚 题外话：以前习惯调包实现网络，然后发现研究新的较为复杂的网络结构会很吃力，于是回过头来垒实基础，后续会在全连接层的基础上添加卷积池化dropout归一层等等，如果你也有对应需求，可以持续关注哈。so,进入正题 目录 网络结构 代码实现 参数初始化 前向传播: L_model_forward linear

目录 概要 一、代码概览 二、使用步骤 1.引入库 2.超参数的定义和数据集的预处理 3.构建网络 4.训练 5.测试  三、剖析 1.各层运算 2.健壮性实验 总结 概要 系列文章为《深度学习原理与Pytorch实践》学习笔记 Pytorch 2.2.1 (CPU) Python 3.6.13|Anaconda 环境 一、代码概览 手写数字识别器_minst_convne

文章目录 在MINST-FASHION上实现神经网络的学习流程1. 导库2. 导入数据，分割小批量3. 定义神经网络4.定义训练函数5.进行训练与评估 在MINST-FASHION上实现神经网络的学习流程 现在我们要整合本节课中所有的代码实现一个完整的训练流程。 首先要梳理一下整个流程： 1)设置步长lr,动量值 g a m m a gamma gamma ,迭代次数 e

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1 生成对抗网络 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种非常经典的生成式模型，它受到双人零和博弈的启发，让两个神经网络在相互博弈中进行学习，开创了生成式模型的新范式。从  2017 年以后，GAN相关的论文呈现井喷式增长。GAN 的应用十分广泛，它的应用包括图像合成、图像编辑、风格迁移、图像超分辨率以及图像转换，数据增强等。 1.1 背景