PyTorch学习系列教程：循环神经网络【RNN】
标准的RNN模块结构如果说从DNN到CNN的技术演进是为了面向图像数据解决提取空间依赖特征的问题，那么RNN的出现则是为了应对序列数据建模，提取时间依赖特征（这里的"时间"不一定要求具有确切的时间信息，仅用于强调数据的先后性）。延续前文的行文思路，本文仍然从以下四个方面加以介绍：什么是RNNRNN为何有效RNN的适用场景在PyTorch中的使用01 什么是RNN循环神经网络，英文Recurren....
PyTorch学习系列教程：深度神经网络【DNN】
深度神经网络就是所谓的深度学习吗？深度神经网络，英文Deep Nueral Network，简写DNN，是研究最早也最为常用的神经网络模块，其本质上是一个多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）结构，只不过当层数较少时叫做MLP，层数更多时则叫DNN，但其实质是一致的。此外，MLP可算作是传统机器学习模型的范畴，而DNN则归属于深度学习领域，所以从某种角度讲DNN也可算....
PyTorch学习系列教程：Tensor如何实现自动求导
讲解Tensor如何实现自动求导，本文分别从理论分析和代码实践的角度加以陈述：Tensor中的自动求导：与梯度相关的属性，前向传播和反向传播自动求导探索实践：以线性回归为例，探索自动求导过程01 Tensor中的自动求导分析Tensor是PyTorch中的基础数据结构，构成了深度学习的基石，其本质上是一个高维数组。在前序推文中，实际上提到过在创建一个Tensor时可以指定其是否需要梯度。那么是否....
PyTorch学习系列教程：何为Tensor？
作为Tensor的入门介绍篇，本文主要探讨三大"哲学"问题：何为Tensor？Tensor如何创建？Tensor有哪些特性？01 何为Tensor什么是Tensor？Tensor英文原义是张量，在PyTorch官网中对其有如下介绍：也就说，一个Tensor是一个包含单一数据类型的高维矩阵，简言之Tensor其实和Numpy里的array是一样的。那么，高维矩阵，几维算高维呢（类似于深度学习，多深....
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