Weights & Biases 初探:给 MNIST CNN 加个实验追踪
用 wandb 追踪一个简单的 MNIST CNN 训练过程,顺便踩了 panel expression 的坑
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如何破解挂锁:课堂实战与模运算应用
记录一次课堂上学到的挂锁破解方法,通过物理感应找到关键数字,结合模运算约束将64000种组合缩减到6次尝试,最终成功解锁29-35-13。
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用梯度下降从零手搓线性回归
拿 numpy 从头写了个线性回归,用梯度下降让它收敛。虽然累,但至少能证明我还会写代码。
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从零手搓一个卷积神经网络
用 numpy 从头实现一个最简单的 CNN,包括卷积、ReLU、全连接层和反向传播。虽然只是个玩具模型,但至少能证明我懂卷积是怎么算的。
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手写神经网络的四大基础组件
用 numpy 从零实现 ReLU、Flatten、Softmax 和 Cross-Entropy。虽然框架里都有现成的,但手写一遍能让人真正理解它们是怎么工作的。
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从零手搓一个 MNIST 分类器
用纯 numpy 实现一个两层神经网络,在 MNIST 上跑到 90.79% 的准确率。虽然累到怀疑人生,但至少证明了我真的懂反向传播。
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给神经网络加上保存和加载功能
用 numpy 实现模型的保存、加载和推理。虽然就是几行代码的事,但能让模型真正可用。
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12 分钟
Adam 优化器:让训练快三倍的秘密
用 numpy 手写 Adam 优化器,看看它是如何把 MNIST 准确率从 90.79% 提升到 96.24% 的。虽然实现起来比 SGD 复杂,但效果确实好得多。
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16 分钟