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2025/2/2 11:59:17
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深度学习之“线性代数”
线性代数在深度学习中是解决多维数学对象计算问题的核心工具。这些数学对象包括标量、向量、矩阵和张量,借助它们可以高效地对数据进行操作和建模。以下将详细介绍这些数学对象及其在深度学习中的典型用途。
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pytorch基于 Transformer 预训练模型的方法实现词嵌入(tiansz/bert-base-chinese)
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2025/2/2 11:52:55
深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题
CIFAR-10 是一个经典的计算机视觉数据集,广泛用于图像分类任务。它包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像,每张图像的大小是 32x32 像素。数据集被分为 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。每个类别包含 6,000 张图像,具体类别包括&#x…
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2025/2/2 11:51:49