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下载次数: 0
上传时间: 2021-02-13
详细说明：机器学习
专门用于机器学习的存储库。 我将为此使用PyTorch，但一旦对手电筒感到满意，将学习TensorFlow和Keras。
基本
我想测试对一些基本机器学习概念的理解，因此我没有使用PyTorch来实现以下内容。
线性回归模型。
逻辑回归模型。
MNIST
MNIST是学习PyTorch和整个神经网络基础知识的良好起点。 我了解了多层感知器网络中的密集层以及卷积神经网络。 我设法使用以下方法对MNIST数据库进行分类：
多层感知器神经网络，最高精度达到99.1％
卷积神经网络-最高精确度为99.45％
猫与狗数据集。
为了进一步了解卷积神经网络，我想对猫和狗的标记数据集进行分类。 该任务需要我手动清理数据，因为图像大小不一致。 我使用以下方法对此数据集进行了分类：
卷积神经网络需要更多的工作/调整。
CIFAR-10。
CIFAR-10是从Cats vs. Dogs数据集
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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