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
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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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
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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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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正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分小结部分将前述的基础理论篇的讲解附上，以便大家参考1全连接层如果说卷积层、汇合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特征表示映射到样本的标记空间的作用。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核为1 × 1 的卷积；而前层是卷积层的全连接层可以转化为卷积核为
神经网络是由若干个网络层堆叠而成的模型。多层感知机作为最简单的神经网络，其核心组成的网络层是全连接层和激活函数层。全连接层是对输入神经元的线性变换。激活函数层能够在神经网络中引入非线性成分，是神经网络强大表示能力的基础。下图是一个简单的神经网络示例，其中最左边是输入层（input layer），中间两层是隐含层（hidden layer），最右边是输出层（output layer）。第1关：实现全
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2024-04-21 18:55:31
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之前的博文中已经将卷积层、下采样层进行了分析，在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类（全连接层）进行分析： 一、卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分，负责对网络最终输出的特征进行分类预测，得出分类结果： LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接，该层的最终输出结果即为预测标签，例如这里我们需要对MNI
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2024-07-29 21:23:11
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+ b) $h_0 = rel
原创
2021-04-15 18:36:29
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目录OutlineRecapNeural NetworkHere comes Deep LearningHerosFully connected layerMulti-Layers Outline Matmul Neural Network Deep Learning Multi-Layer Rec
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2020-12-11 22:53:00
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刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P10 卷积神经网络（基础篇）1、基本概念2、卷积I 卷积运算过程II paddingIII stride=2 步长为2，有效降低图像的W HIV 下采样 max pooling layer 最大池化层，没有w，2 * 2的max pooling，默认stride=2V 运算迁移到GPU3、一个简单的卷积神经网络示例：利用卷积神经网络来处理Minist
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2024-04-07 20:57:03
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C++非常差，整理下来三个目的：第一搞懂caffe原理，第二在这个过程中会学C++，整理下来，便于回头梳理，第三和志轩的那个约定。第四努力当一个不被志轩抛弃的菜逼。- Inner_Product Layer.hpp先看Inner_Product Layer.hpp：template <typename Dtype>
class InnerProductLayer : public
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2024-07-26 15:06:03
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文章目录卷积池化层全连接层Stride 卷积层数计算 在下图中左侧是一个32x32x3的图像，其中3代表RGB。每个卷积核是5x5x3，每个卷积核生成一个特征图（feature map）。下图里面有6个5x5x3的卷积核，所以输出6个特征图，大小为28x28x6. 下图中，第二层到第三层，其中每个卷积核大小为5x5x6，这里的6就是28x28x6中的6，两者需要相同，即每个卷积核的“层数”需要与
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2024-04-08 10:15:00
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使用全连接神经网络我们接下来就是要预测类似下面的图片中的数字是多少导入之后会用到的模块import torch
from torchvision import transforms, datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
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2024-10-13 22:37:49
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一、全连接神经网络介绍全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构，英文为Full Connection，所以一般简称FC。FC的神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接。例如下面这个网络结构就是典型的全连接： 神经网络的第一层为输入层，最后一层为输出层，中间所有的层都为隐藏层。在计算神经网络层数的时候，一般不把输入层算做在内，所以上面这个神经网络为2层。其中输入层有3个神经元，隐层
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2023-09-05 16:23:57
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一：简述
二：使用pd.concat()级联
三： 使用pd.merge()合并
四： 案例分析：美国各州人口数据分析
一：简述pandas的拼接分为两种：级联：pd.concat, pd.append合并：pd.merge, pd.join1. 使用pd.concat()级联
pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数
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2023-10-18 18:07:50
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1.网络结构 根据卷积核大小和卷积层数，VGG共有6中配置，分别为A,A-LRN,B,C,D,E，其中D和E两种最为常用，即i我们所说的VGG16和VGG19。看下图红色框所示。具体为：卷积-卷积-池化-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积-池化-全连接-全连接-全连接 。通道数分别为64，128，512，512，512，4096，4096，1000
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2024-05-01 15:03:30
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1、全连接层（Fully Connected Layer) 数据经过激活函数（Activation Function）,假设我们经过一个Relu之后的输出如下Relu: 然后开始到达全连接层。 以上图为例，我们仔细看上图全连接层的结构，全连接层中的每一层是由许多神经元组成的（1x 4096）的平铺结构，上图不明显，我们看下图 而如果有两层或以上fully connected layer就可以很好地
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2023-08-10 20:37:28
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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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