1.一维数据的存储1、一维数据是最简单的数据组织类型，由于是线性结构，在Python语言中主要采用列表形式表示。一维数据的文件存储有多种方式，总体思路是采用特殊字符分隔各数据。常用存储方法包括4种。 （1）采用空格分隔元素，例： 李信 赵云 韩信 李白 （2）采用逗号分隔元素，例： 李信,赵云,韩信,李白 （3）采用换行分隔包括，
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2024-09-20 16:02:46
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地址：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py贴代码import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
__all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet
零、写在最前想分享这个内容的原因是题主最近在跟Prof.Chirikjian做毕设，而在处理数据的时候用到了Q-Q Plot这个检验。当我自己在找资料的时候，大部分找到的都是一维数据的处理方法，因为我在求解机器人的estimation，所以是多维数据。因此呢，就将如何对多维数据进行Q-Q Plot检验分享一下。一、什么是Q-Q Plot这个Q-Q Plot首先肯定跟那个企鹅没什么关系
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2024-07-11 11:17:51
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GitChat 作者：李嘉璇 本次 Chat 的第一部分：首先讲解如何从零基础开始阅读一篇机器学习方向的论文，以及对待论文中的数学问题。随后，从一篇经典论文入手，讲解如何快速梳理和理解一个深度学习框架及模型。最近人工智能和机器学习方向的论文非常多，那么一个有工程背景、学术经验较少或者有一定经验的工程师，如何阅读一篇人工智能相关的论文呢？在刚开始的学术探索中，我倾向于全文精读，尤其是深度学习领域
文章目录ResNet主体BasicBlockResNet18ResNet34ResNet20Bottleneck BlockResNet50ResNet到底解决了什么问题 选取经典的早期Pytorch官方实现代码进行分析 https://github.com/pytorch/vision/blob/9a481d0bec2700763a799ff148fe2e083b575441/torchvi
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2024-03-20 19:43:32
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@目录0. 论文链接1. 概述2. 残差学习3. Identity Mapping by shortcuts4. Network Architectures5. 训练细节6. 实验0. 论文链接ResNet1. 概述 从AlexNet出现后，后面的模型包括VGG，GoogLe-Net等都是想办法让网络边更宽更深，因为大量的实验证明网络更深更宽它的性能会更好。比较容易想到的是一味的增加深度会使得
偶然在网上看到对于空间描述的一段视频），恰好也在思考“图”在软件工程中的作用，目前，描述软件的所有的图都是二维空间的，为了更清楚的理解二维空间的图，我们先看看一维空间，有何特性和好玩的地方？1、一维空间是一条无限或有限长的线，这个线有可能是直线也可能是曲线，但不会是折线，因为空间要求是连续的，而折线存在不连续的点。2、不论一维空间是直线
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2024-05-16 17:15:50
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八股法搭建ResNet18网络1.ResNet18网络介绍1.1-网络分析2.六步法训练ResNet18网络2.1六步法回顾2.2完整代码2.3输出结果 1.ResNet18网络介绍1.1-网络分析 借鉴点：引入了层间残差跳连，引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数增加成为可能。 ResNet的作者何凯明在cifar10数据集上做了个实验。他发现，56层卷积网络的错误率要高于
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2024-03-20 22:00:29
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ResNet学习什么是ResNet为什么要引入ResNet？ResNet详细解说本篇博客主要是自己对论文的一些解读以及参考一些博客后的理解，如若有不对之处，请各位道友指出。多谢！2015年刚提出ResNet的Paper2016对ResNet进行改进之后的Paper什么是ResNetResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。咱们可以先简单看一
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2024-04-05 08:08:38
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GoogLeNet复现2014年诞生了两个大名鼎鼎的网络，一个是VGG另一个就是GoogLeNet，直到包括VGG网络之前，模型的一直都是再纵向上改变，而GoogLeNet在增加模型深度的同时做了宽度上的开拓，并将拥有不同尺寸卷积核的卷积层的输出结果，横向拼接到一起，同时关注不同尺寸的特征。 文章目录GoogLeNet复现Inception结构GoogLeNet网络一维GoogLeNet网络模型实
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2024-08-29 21:11:29
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torch学习二之nn.Convolutionnn.Conv1d函数参数输入数据维度转换关于kernelnn.Conv2D nn.Conv1d一维卷积通常用于处理文本数据函数参数首先看一下官网定义CLASS torch.nn.Conv1d(in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: Union[T, Tuple[T]],
stride:
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2024-03-25 21:56:55
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文章目录为什么要解析特征层如何可视化特征层可视化结果如何 ❤️ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ❣️ ? ? ? ? ? ? ? ❤️ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ❣️ ? ? ? ? ? ? ? 为什么要解析特征层在深度学习中，特征层是指神经网络中的一组层，在输入数据经过前几层后，将其分析和抽象为更高层次的特征表示。这些特征层对于网络的性能和训练结果有关键的影响。因此，在深度学习
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2024-10-09 18:01:45
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本篇文章会分析比较LSTM模型和一维卷积模型的特点。 在进行比较之前，我们需要加载之前训练好的两个模型。from keras.models import load_model
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
model_conv = load_model("
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2024-06-26 21:16:05
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文章目录HRNet相关实验高分辨率模块搭建基本单元高分辨率模块创建分支特征融合向前传播高分辨率模块Pytorch代码HRNet BackBone通过例子了解结构参考文献 HRNet相关实验论文中给出的实验效果不错，想用HRNet做目标检测高分辨率模块搭建HRNet高度模块化，首先构建其高分辨率模块基本单元基本采用ResNet网络中的基本模块进行搭建左图BasicBlock：两个3×3卷积，均含B
本次实验主题为利用ResNet18神经网络进行手写数据识别模型的训练，首先是对于手写数据集的下载，由于resnet18网络参数量比LeNet-5的要大，因此训练过程对显存就有更大的要求，我们可能无法将整个手写数字识别的6万个样本一次性加载进来进行训练，因此我们要分批次加载训练集进行训练。 使用torch.utils.data.DataLoader工具可以很简单将数据集构造为一个数据生成器，每次只取
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2024-10-12 16:03:11
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ResNet网络模型的详细过程解析以ResNet50为例，详细解析网络的连接过程：(可以参考着本博客最后一张图进行理解)224x224x3的图片作为输入，经过7x7的卷积核，进行步长为2的卷积，得到大小112x112通道数为64的卷积层。然后经标准化BN和激活函数Relu。 然后经过3x3的最大池化层进行步长为2的池化。得到大小为56x56，通道数64保持不变的输出结果，记为stage0_1。然后
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2024-03-20 12:42:23
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Res2Net在自然场景中，视觉模式经常表现多尺寸特征。如下图所示，(1)一张图片中可能会存在不同尺寸的物体。比如，沙发及被子的大小是不同的。（2）一个物体自身的上下文信息可能会覆盖比自身更大范围的区域。比如，依赖于桌子的上下文信息，进而判断桌子上的黑色斑点是杯子还是笔筒。（3）不同尺寸的感知信息对于像细粒度分类及分割等对于理解目标物局部信息的任务十分重要。简介为了获得多尺寸表示能力，要求特征提取
声明：Caffe 系列文章是我们实验室 黄佳斌 大神所写的内部学习文档，已经获得他的授权允许。本参考资料是在 Ubuntu14.04 版本下进行，并且默认 Caffe 所需的环境已经配置好，下面教大家如何搭建 KaiMing He 的 Residual Network（残差网络）。Cite: He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learn
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2024-04-18 14:22:24
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目录什么是ResNet为什么要引入ResNet？ResNet详细解说本篇博客主要是自己对论文的一些解读以及参考一些博客后的理解，如若有不对之处，请各位道友指出。多谢！2015年刚提出ResNet的Paper2016对ResNet进行改进之后的Paper什么是ResNetResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。咱们可以先简单看一下ResNe
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2024-08-21 09:28:57
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