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  1. Pytorch之LeNet实现(CIFAR10).rar

  2. LetNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出, 用于解决手写体识别的视觉任务, 我们用CIFAR-10数据集,验证LeNet模型的准确率, 希望能够帮助大家更好的理解LeNet的模型,以及网络训练的整个流程,谢谢大家指正。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-04-15
    • 文件大小:208mb
    • 提供者:qq_37766812
  1. 生成对抗网络(GANs)最新家谱:为你揭秘GANs的前世今生

  2. 生成对抗网络( AN)一经提出就风光无限,更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知,但正如卷积神经网络(CNN)一样,GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起 来像真的一样。 值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳 定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。 在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:abacaba
  1. pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:39kb
    • 提供者:weixin_38705640
  1. pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法

  2. 当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错。 后来发现,写完卷积层后可以根据模拟神经网络的前向传播得出这个。 全连接层的input_features是多少。首先来看一下这个简单的网络。这个卷积的Sequential本人就不再啰嗦了,现在看nn.Linear(???, 4096)这个全连接层的第一个参数该为多少呢? 请看下文详解。 class Alex
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:43kb
    • 提供者:weixin_38584642
  1. PyTorch卷积神经网络案例分析——LeNet

  2. #LeNet 是整个卷积神经网络的开山之作,一共有七层,其实2层卷积和2层池化层交替出现, #最后输出三层全连接层得到整体的结果 import numpy as np import torch from torch.autograd import Variable from torch import nn, optim import matplotlib.pyplot as plt class LeNet(nn.Module): def __init__(self): s
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:25kb
    • 提供者:weixin_38661087
  1. pytorch之卷积神经网络nn.conv2d

  2. pytorch之卷积神经网络nn.conv2d 卷积网络最基本的是卷积层,使用使用Pytorch中的nn.Conv2d类来实现二维卷积层,主要关注以下几个构造函数参数: nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding,bias=True)) 参数: in_channel: 输入数据的通道数; out_channel: 输出数据的通道数,这个根据模型调整; kennel_size: 卷积核大小;kenn
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:29kb
    • 提供者:weixin_38580959
  1. lenet5.ipynb

  2. HaaS AI之VSCode中搭建Pytorch简单卷积神经网络文中测试代码,下载后可直接运行
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:57kb
    • 提供者:HaaSTech
  1. PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例

  2. 简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的。 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层: 输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射 池化层:进行下采样,对特征图稀疏处理,减少数据运算量。 全连接层:通常在CNN的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:119kb
    • 提供者:weixin_38699757
  1. Pytorch之卷积网络

  2. Pytorch之卷积网络 卷积操作 互操作 原理图 ​   虽然卷积层得名于卷积(convolution)运算,但我们通常在卷积层中使⽤更加直观的互相关(crosscorrelation)运算。计算如下: 代码原理 def corr2d(X, K): 计算卷积操作(互操作) h, w = K.shape # 得到卷积后 Y = t.zeros((X.shape[0]-h+1, X.shape[1]-w+1)) for i in range(Y.shap
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:214kb
    • 提供者:weixin_38740596
  1. 动手深度学习(Pytorch)之路—第二次打卡

  2. 引言 今天分享的内容有:首先聊聊深度学习中存在的过拟合、欠拟合现象,以及梯度消失、梯度爆炸等。其次,分享一个本人梳理的卷积神经网络、循环神经网络代码结构。 过拟合、欠拟合 模型的泛化能力是深度学习的一大问题,所谓泛化能力就是模型在训练数据集和测试数据集上的表现情况。泛化能力强的模型,在训练数据集和测试数据集上都具有良好的表现;泛化能力差的模型,往往在训练集上表现良好(或在训练数据集上表现也很差),同时,在测试数据集上的表现也同样差强人意。若泛化能力的模型主要分为两类:(1)如果在训练集表现差,在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:311kb
    • 提供者:weixin_38547421
  1. ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版学习笔记-卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶

  2. 宅家中看到Datawhale的学习号召,在大牛云集的群上找到了一个很佛系的小组,战战兢兢地开始了小白的深度学习之旅。感谢Datawhale、伯禹教育、和鲸科技,感谢课程制作者、组织者、各位助教以及其他志愿者! 1 卷积神经网络基础 1.1 二维卷积 本小节介绍了二维卷积,主要用于图像数据(刚好是二维的数据)处理。 二维卷积通过输入二维数据和二维核数据的运算(卷积),得到一个小于输入数据的二维输出数据,但是该输出数据依然部分保存了输入数据的信息。输出的二维数据可以看作输入数据的一个缩略图,也叫
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:50kb
    • 提供者:weixin_38652196
  1. pytorch之添加BN的实现

  2. pytorch之添加BN层 批标准化 模型训练并不容易,特别是一些非常复杂的模型,并不能非常好的训练得到收敛的结果,所以对数据增加一些预处理,同时使用批标准化能够得到非常好的收敛结果,这也是卷积网络能够训练到非常深的层的一个重要原因。 数据预处理 目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化,中心化相当于修正数据的中心位置,实现方法非常简单,就是在每个特征维度上减去对应的均值,最后得到 0 均值的特征。标准化也非常简单,在数据变成 0 均值之后,为了使得不同的特征维度有着相同的规模,可以除以标准
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:92kb
    • 提供者:weixin_38522253