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2009-04-17 13:03:16
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mnist
原创
2024-05-30 22:32:35
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2.2.1 什么是神经网络人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层，输出层以及隐藏层。其中每层的圆圈代表一个神经元，隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出，输入层的神经元只是输入。神
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2023-08-31 18:42:15
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本文主要通过samba以及aria2实现将树莓派编程一个简单自带下载功能的家庭nas服务器安装samba实现文件共享一.准备硬盘（此处针对ntfs格式的硬盘，其他硬盘格式或者可以格式化的请直接跳过）树莓派默认挂载ntfs格式硬盘只有只读权限，所以需要安装一些工具实现读写功能安装软件#更新
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
#安装所需软件包
sudo
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2024-10-20 15:44:37
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# 如何在Android中实现神经网络（NN）
在现代应用程序开发中，集成人工智能和深度学习的能力是一个不断增长的趋势，神经网络（NN）是这方面的核心。对于初学者来说，实现一个简单的神经网络应用可能会让人感到困惑，因此本文将详细介绍如何在Android中构建和实现一个基本的神经网络模型。从整体流程到具体代码，我们将一步步进行讲解。
## 整体流程
首先，让我们看一下完成这一任务的流程。我们会
nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别
原创
2023-07-29 18:56:06
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1.nn模块是神经网络模块 2.父类module，子类Sequential, Parallel和Concat 3.Linear：做线性变换 4.criterion 这个模块包含了各式各样的训练时的损失函数 5. torch中optim的sgd，全称Stochastic gradient descen
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2016-12-23 11:57:00
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https://cloud.tencent.com/developer/article/1741626 https://cloud.tencent.com/developer/article/1660961 BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss Cro ...
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2021-10-30 22:03:00
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nn.Embedding torch.nn.Embedding 随机初始化词向量矩阵：这种方式很容易理解，就是使用self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, e
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2023-11-08 09:04:32
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文章目录nn.L1Lossnn.SmoothL1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。nn.L1LossL1Loss 计算方法比较简单，原理就是取预测值和真实值的绝对误差的平均数。计算公式如下nn.SmoothL1Lossnn.SmoothL1Loss：计算分俩方面，当误
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2021-06-18 14:10:12
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对于CNN前馈神经网络，如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦，
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2022-01-25 10:04:19
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nn.Linear，nn.Conv
原创
2022-08-13 00:31:17
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对于CNN前馈神经网络，如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦，在此就有两种简化方式，ModuleList和Sequential。
Sequential
1 、模型建立方式
(1)nn.Sequential()对象.add_module(层名，层class的实例）
net1 = nn.Sequential()
net1.add_module('conv', nn.Conv2d(3, 3,
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2021-06-18 15:07:58
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文章目录nn.L1Lossnn.SmoothL1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。
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2022-02-11 10:27:29
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一、Hadoop HDFS NN和2NN工作机制 NN故障处理（扩展）后面会搭建高可用的集\
原创
2022-11-18 01:12:45
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nn.Sequentialnn.Sequential里面的模块按照顺序进行排列的，所以必须确保前一个模块的输出大小和下一个模块的输入
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2022-06-27 16:55:00
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该章介绍有关神经网络构建的API激活函数表示在神经网络中，我们有很多的非线性函数来作为激活函数，比如连续的平滑非线性函数（sigmoid，tanh和softplus），连续但不平滑的非线性函数（relu，relu6和relu_x）和随机正则化函数（dropout）。所有的激活函数都是单独应用在每个元素上面的，并且输出张量的维度和输入张量的维度一样。tf.nn.relu(features, name
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2024-08-19 11:27:22
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conv,BN,Linear conv:https:For_Future/article/details/83240232 1)conv2d.weight shape=[输出channels,输入channels,kernel_size,kernel_s
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2020-08-29 18:10:00
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class torch.nn.PixleShuffle(upscale_factor) 这里的upscale_factor就是放大的倍数，数据类型为int。 例子 >>> ps = nn.PixelShuffle(3) >>> input = torch.tensor(1, 9, 4, 4) >>>
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2021-03-14 21:41:00
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nn.PairwiseDistance是PyTorch中的一个计算两个张量之间的距离（distance）的函数。它可以用于计算两个向量之间的欧氏距离、曼哈顿距离等。该函数的实现基于PyTorch的nn.Module模块，因此可以方便地集成到神经网络中，并且支持自动求导。以下是一个使用nn.PairwiseDistance计算两个向量之间的欧氏距离的示例：import torch
import to
原创
2023-04-10 11:57:44
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