循环层pytorch中的三种循环层的实现：层对应的类功能torch.nn.RNN()多层RNN单元torch.nn.LSTM()多层长短期记忆LSTM单元torch.nn.GRU()多层门限循环GRU单元torch.nn.RNNCell()一个RNN循环层单元torch.nn.LSTMCell()一个长短期记忆LSTM单元torch.nn.GRUCell()一个门限循环GRU单元下面以torch.
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2023-06-30 15:22:42
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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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1. 定义 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核为1x1的卷积；而前层是卷积层的全连接层可以转化为卷积核为hxw
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2023-10-08 07:44:17
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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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哈哈哈，又到了讲段子的时间准备好了吗？今天要说的是CNN最后一层了，CNN入门就要讲完啦。。。。。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
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2024-05-31 11:57:45
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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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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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目录一、卷积神经网络简述二、猫狗数据下载与代码实现2.1 猫狗数据下载链接2.2 代码实现2.2.1 我将代码分为两部分：2.2.2 代码三、优化过程 一、卷积神经网络简述典型的卷积神经网络通常由以下三种层结构共同组成：卷积层(Convolution)、下采样池化层(Pooling)、全连接层(Fully connected)其中卷积是为了提取出局部特征值，池化是从这些特征值里面筛选更有特征的特
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2024-05-21 14:23:02
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初始设置神经网络 激活函数、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查训练中的动态变化 监控整个训练过程、参数更新、超参数优化模型评估和模型集成1. 激活函数不同的激活函数：Sigmoid激活函数：（存在的问题）饱和神经元将使梯度消失 如果输入的值过大或者过小，就会使得dw为0，使得梯度消失sigmoid函数的输出是一个非零中心的函数：意味着反向传播时，如果输入值全部为正数或者负数，那么dw就会是x
CNN和RNN中如何引入BatchNorm 的基本思路和价值在之前一篇文章“Batch Normalization导读”介绍了，此处不赘述，背景知识请参考上面文章。看到BN后，很明显能够看到这等于往传统的神经网络中增加了一个BN层，而且位置处于神经元非线性变换前，基本大多数网络结构都能很自然地融合进去，于是很自然的想法就是：如果用在CNN或者RNN效果会如何？是否也会增加收敛速度以及模型
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2024-04-15 18:31:43
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为什么要使用CNN?传统的网络在数据的处理上具有一个致命的缺点:可扩展性差。在应对图像，视频数据的处理时，假设输入的大小是一个1000*1000*3的RGB图像，那么输入层是由3*106个神经元组成，假设(实际上也大致应该)隐藏层同样由3*106个神经元构成,那么对于全连接层的前馈网络来说，权重矩阵一共有3*106*3*106=9*1012个参数，而这还是没有计算后面更多的隐藏层的结果，显然，参数
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2024-05-16 10:08:38
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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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LeNet-5 LeNet于90年代被提出，鉴于当时的计算能力和内存容量，直到2010年才能真正的实施这样的大规模计算。LeNet-5是LeCun于1998年提出的深度神经网络结构，总共包含7层网络（除输入层外）：2层卷积层、2层池化层、3层全连接层（在原论文中第一个全连接层被称为卷积层）。网络结构图[2]如下图所示： 输入数据是公认的MNIST[1]手写数字数据集，尺
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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它是由国际标准化组织ISO提出的一个网络系统互连模型.自上而下分为七层:应用层-->代表层-->会话层-->传输层-->网络层-->数据链路层-->物理层 1.OSI七层模型图: 其示意图如下:
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2024-06-29 10:04:50
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前言卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为一类神经网络，托起cv的发展，本文主要介绍卷积神经网络的另外一个操作——全连接操作，其原理，并以小白视角，完成全连接从0到1的numpy实现。1做为小白入坑篇系列，开始今天的算子”FC“，错过其他算子的请关注公众号“所向披靡的张大刀”后台领取。FC层是Full Connection的缩写，完全连接，意味着前一层的每个神经元都连接到下一层的每个神经元
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2024-03-16 09:18:23
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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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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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李宏毅深度学习笔记（全连接、CNN、RNN）一摘要目录1.Fully connected layer(1) 全连接网络基本结构(2)总结：2.Convolutional/pooling layer(1)概述：(2)convolution特性(3)convolution实现过程(3)总结： 摘要最近在学习台大李宏毅老师的深度学习课程，感觉受到了醍醐灌顶式的学习。在这里记录一下学习笔记，一方面希望和
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2024-06-25 08:50:11
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目录说明全连接层FC，全连接NN卷积Convolutional模型占用显存的计算 为了更好的说明问题，\另一个文中进行说明，本文内容都是一些概念/理论的东西，都是抄的。说明kernel == filterfeature map ×ｎ == outputDepth == channel符号参数说明Wi / Hi / CiWidth / Height / Depth of inp
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2024-03-26 15:29:23
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