深度学习入门-卷积神将网络(CNN)整体结构 CNN与之前的神将网络不同的是，CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。 之前介绍的神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全 连接（fully-connected）。另外，我们用Affine层实现了全连接层。如下图所示。 CNN的结构如下： CNN 中新增了 Convolution 层 和 Pooli
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2024-03-11 10:32:32
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概述之前的博客中，笔者都曾提到attention机制。这种考虑全局，关注重点的机制在深度学习中很常见，尤其是self-attention将自然语言处理带到一个新高度。attention增加了深度学习的可解释性，并且应用广泛，在自然语言处理，计算机视觉，推荐系统中到处可见。它克服了循环神经网络解决过长序列时的问题，并且也可以像卷积神经网络那样能够并行计算。本文就列举几个比较经典的attention模
框架优点缺点TensorFlow- 由Google开发和维护，社区庞大，学习资源丰富- 具备优秀的性能表现，支持大规模分布式计算- 支持多种编程语言接口，易于使用- 提供了可视化工具TensorBoard，可用于调试和可视化模型- 底层架构复杂，操作较为繁琐- 不支持动态图，调试和修改模型较为困难- 对于一些高级算法实现，需要自己手动编写代码PyTorch- 由Facebook开发和维护，在学术界
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2024-07-14 06:52:18
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一、Global Context Network (GCNet)论文地址：https://arxiv.org/search/?query=GCNet&searchtype=all&source=header 代码地址：https://github.com/xvjiarui/GCNet 为了捕获长距离依赖关系，产生了两类方法： 采用自注意力机制来建模query对的关系。 对query
文章目录1. 全连接层2. SoftMax算法 1. 全连接层全连接层，指的是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前面几层提取到的特征综合起来。举个例子，前面通过卷积和池化层提取出来的特征有眼睛鼻子和嘴巴，那我们能单独通过这三个特征来判断出这是一只猫吗？显然不能，因为拥有眼睛鼻子嘴巴这三个特征的动物太多了吧，所以我们需要对这三个特征进行特征融合，从而最终判断出这个东东是一只猫猫而不是修狗。
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2024-04-19 13:01:20
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这是卷积神经网络笔记第二篇，完整的笔记目录可以点击这里查看。 全连接层（Fully-connected Layer）中的神经元与前一层中的所有输出值都有完全连接，就像在常规神经网络中看到的那样。因此，它们的激活可以通过矩阵乘法和增加偏移来计算。下面详细讨论一下怎么将全连接层（FC层）转换为一般的卷积层（CONV层）。 值得注意的是，FC层和CONV层之间的唯一区别是CONV层中的
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2024-08-12 15:25:07
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1.卷积层替换全连接层的可行性：卷积层是局部连接，它的特点是稀疏连接和权值共享；而全连接层使用了图像的全局信息，每个神经元都与上一层的所有神经元相连接。“最大的局部”和“全局”这两个概念其实是等价的，因此卷积层替换全连接层是可行的。2.全连接层到卷积层的转换：下图显示了AlexNet卷积化的过程，假设执行特征提取的卷积层的最后一层输出为256×7×7，得到后面的4096个神经元；那么改为用7×7的
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2024-06-05 11:31:32
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先来一段官方的语言介绍全连接层（Fully Connected Layer）全连接层常简称为 FC，它是可能会出现在 CNN 中的、一个比较特殊的结构；从名字就可以大概猜想到、FC 应该和普通层息息相关，事实上也正是如此。直观地说、FC 是连接卷积层和普通层的普通层，它将从父层（卷积层）那里得到的高维数据铺平以作为输入、进行一些非线性变换（用激活函数作用）、然后将结果输进跟在它后面的各个普通层构成
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2024-01-04 08:53:43
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CNN学习笔记：全连接层全连接层 全连接层在整个网络卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。 一段来自知乎的通俗理解： 从卷积网络谈起，卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会”。卷积核的个数相当于候选人，图像中不同的特征会激活不同的“候选人”（卷积核）
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2023-09-27 14:00:08
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全连接层（FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际应用中，全连接层存在以下两种情况： 1.全连接层之前是卷积层，也就是说全连接层的输入是最后一层卷积层（如果是标准CNN结构）是H x W x C的输出，全连接层实现的过程可以理解为使用卷积核大小为
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2023-11-14 07:20:21
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目录一、Fully Connected Network 【全连接层处理图像】【全连接层存在的问题？】【改进/解决方法】【CNN与FNN】二、CNN【CNN结构】【CNN各层概述】三、CNN层详述【卷积层Convolution】【输入与输出】【卷积核】【卷积层尺寸的计算原理】【卷积计算】【多输入通道卷积计算】【多输出通道卷积计算】【批处理卷积计算】【卷积效果实例】【池化层Pooling】【
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2024-05-28 23:30:02
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卷积神经网络（LeNet）多层感知机构成的全连接层对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。我们将图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中。然而，这种分类方法有一定的局限性。图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。假设输入是高和宽均为\(1,0
Python部落(python.freelycode.com)组织翻译，禁止转载，欢迎转发。原作者 Kyle Stratis Oct 01, 2018目录字符串拆分无参数字符串拆分指定分隔符使用 Maxsplit 对拆分进行限定字符串的连接及拼接使用运算符 + 进行字符串连接使用 .Join() 进行字符串连接合在一起来尝试生活中总有几样注定的事：死亡、税单以及需要处理字符串的程序员。 字符串可以
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2023-12-13 11:24:08
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文章目录线性回归导入所需库生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数和优化算法训练模型小结补充softmax回归基本原理交叉熵损失函数简洁实现 线性回归导入所需库import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import random生成数据集num_inputs = 2
num_examples = 1000
true_w
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2023-09-04 08:29:15
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学习笔记|Pytorch使用教程36本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2循环神经网络(RNN) 是什么?RNN如处理成不定长输入?训练RNN实现人名分类总结一.循环神经网络(RNN) 是什么?RNN :循环神经网络处理不定长输入的模型常用于NLP及时间序列任务(输入 数据具有前后关系)网络结构 xt:时刻t的输入，shape = (1, 57) s
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2024-02-10 01:48:37
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一、简单理解使用pytorch进行模型预测时的逻辑规律基本如下：输入input，将input转化为张量（tensor）设计模型的层 pytorch中的torch.nn模块包含torch已经准备好的层，方便使用者调用构建神经网络，包括：卷积层、池化层、激活函数层、全连接层等相关使用方法：卷积层：输入和卷积核之间的内积运算，是两个实值函数之间的一种数学运算；池化层：对卷积层得到的特征进行进一
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2023-08-26 12:19:23
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原始结果图为什么NiN块中有两个 1×1 卷积层？删除其中一个，然后观察和分析实验现象。全连接层到底什么用？全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是
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2024-04-12 20:32:43
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概念什么是全连接层（fully connected layers，FC) ? 全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积
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2023-10-16 18:36:47
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关于激活函数： Relu优点： Relu函数速度块：无需计算sigmoid中的指数倒数，relu函数就是max(0, x),计算代价小减轻梯度消失：在神经网络反向传播时，sigmoid函数求梯度之后会逐渐变小，而Relu函数的梯度是一，会减小梯度消失。稀疏性：可以看到，Relu在输入小于零时，输出也为零，这意味着函数不激活，从而更加稀疏。 全连接层（Fully conected conection
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2024-05-09 08:07:58
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什么是NER？命名实体识别（NER）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，作为结构化信息提取的重要步骤。NER具体任务1.确定实体位置 2.确定实体类别给一个单词，我们需要根据上下文判断，它属于下面四类的哪一个，如果都不属于，则类别为0，即不是实体，所以这是一个需要分成 5 类的问题：
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2024-07-29 15:33:30
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