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Python深度学习：基于PyTorch
- 书名： Python深度学习：基于PyTorch
- 作者： 吴茂贵
- 简介： 深度学习是一块难啃的硬骨头，对有一定开发经验和数学基础的从业者是这样，对初学者更是如此。其中卷积神经网络、循环神经网络、对抗式神经网络是深度学习的基石，同时也是深度学习的3大硬骨头。为了让读者更好地理解掌握这些网络，我们采用循序渐进的方式，先从简单特例开始，然后逐步介绍更一般性的内容，最后通过一些PyTorch代码实例实现之，整本书的结构及各章节内容安排都遵循这个原则。此外，一些优化方法也采用这种方法，如对数据集Cifar10分类优化，先用一般卷积神经网络，然后使用集成方法、现代经典网络，最后采用数据增加和迁移方法，使得模型精度不断提升，由最初的68%，上升到74%和90%，最后达到95%左右。
- 出版时间 2019-10-01 00:00:00
- ISBN： 9787111637172
- 分类： 计算机-编程设计
- 出版社： 机械工业出版社
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1.7 广播机制
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📌 广播机制 ^26858491-12-360-364
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📌 1）让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，不足的部分则通过在前面加1补齐 ^26858491-12-535-576
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📌 2）输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值 ^26858491-12-730-761
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