Skip to Main Content
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
book

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

by Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili
May 2024
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
688 pages
26h
Russian
Foliant
Content preview from Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
Углубленное знакомство с PyTorch
405
Для получения дополнительной информаци и о схеме инициализации Глорота и
Бенджио, включая ее математическое обоснование, мы рекомендуем статью
«Understanding the difficulty of deep feedforward neural networks», Xavier Glorot and
Yoshua Bengio, 2010, которая находится в свободном доступе по адресу: http://
proceedings.mlr.press/v9/glorot10a/glorot10a.pdf.
Теперь в качестве более близкого к практике варианта применения определим два
объекта
Tensor
внутри базового класса
nn.Module
:
>>> class MyModule(nn.Module):
... def __init__(self):
... super().__init__()
... self.w1 = torch.empty(2, 3 ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

Markus Kammermann

Publisher Resources

ISBN: 9786011100342