一亩三分地什么是链表？链表是由一些列节点组成的，每一个阶段包含数据域、指针域，每个节点的内存都是独立，使用的是非连续的内存。 链表分为：单向链表、双向链表、循环链表单向链表的开销最低，空间只需要一个指针即可，从操作角度：单向链表添...
STL 中的迭代器有以下几种：输入迭代器、输出迭代器、正向迭代器、双向迭代器、随机访问迭代器。1. 输入迭代器：一次只能读取一个元素，只能向前移动，支持：++、==、!=、(只读) 2. 输出迭代器：一次只能写一个元素，...
函数对象适配器主要用于对函数、函数对象进行适配（转换），使得原本不符合接口需求的函数、函数对象变得符合要求。比如：我们有一个 2 个参数的函数对象，但是我们需要 1 个参数的函数对象，此时可以通过函数对象适配器进行转换。...
目前业界公认的最好的激活函数是 swish 和 mish 函数，在保持原结构不变的基础上，直接将模型的激活函数换成 HardSwish 或 Mish 函数，都会使得模型的性能有所提升。 下图为 HardSwish 和 M...
ReLU（Linear rectification function，修正线性单元）在图像处理任务中使用最广泛的激活函数，它虽然具有一定的优势，但是也存在一些不足，由此出现了一些变种函数，例如：SoftPlus、Leak...
激活函数主要用来向神经网络中加入非线性因素，以解决线性模型表达能力不足的问题，它对神经网络有着极其重要的作用。我们的网络参数在更新时，使用的反向传播算法（BP），这就要求我们的激活函数必须可微。sigmoid 激活函数在...
线性回归是机器学习中的基础算法之一，通过最小化预测值和真实值之间的误差来拟合数据。在本教程中，我们将使用 PyTorch 从零开始构建一个线性回归模型，并拆解成关键部分，以便更好地理解 PyTorch 的使用方式。 1....
自动微分（Autograd）模块对张量做了进一步的封装，具有自动求导功能。自动微分模块是构成神经网络训练的必要模块，在神经网络的反向传播过程中，Autograd 模块基于正向计算的结果对当前的参数进行微分计算，从而实现网...
PyTorch 为每个张量封装很多实用的计算函数，例如计算均值、平方根、求和等等。 mean 函数用于计算张量均值 sum 函数用于计算张量和 pow 函数用于计算张量平方 sqrt 函数用于计算张量平方根 exp 函数...
PyTorch 是一个 Python 包，用于将数据封装成张量（Tensor）来进行运算。PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。 基本创建方式 创建线性和随机张量 创建01张量 张量元素类型转换 ...
在很多领域需要进行向量相似度的计算。本篇文章主要介绍一些常见的方法： 曼哈顿距离 欧几里得距离 切比雪夫距离 闵可夫斯基距离 标准欧式距离 余弦相似度 点积相似度 1. 曼哈顿距离 曼哈顿距离指的是两个向量在各个维度上的...
PyTorch 计算的数据都是以张量形式存在, 我们需要掌握张量各种运算. 并且, 我们可以在 CPU 中运算, 也可以在 GPU 中运算. 基本运算 阿达玛积 点积运算 指定运算设备 1. 基本运算 基本运算中，包括 ...
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