目录构建自定义层不带参数的层带参数的线性层加载和保存张量、网络模型加载和保存张量加载和保存网络模型网络参数初始化均匀分布正态分布常数用定值1初始化用定值0初始化使用单位矩阵进行初始化xavier_uniformxavier_normalkaiming均匀分布kaiming正态分布截断正态分布 初始化稀疏矩阵fan_in 与 fan_out使用GPU指定GPU设备神经网络与GPU构建自定义
Import 部分import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt【torch】 pytorch模块【torch.autograd】 顾名思义，autograd -->自动梯度运算，所以要进行梯度运算来完成前向传播的
转载
2024-09-20 22:07:21
137阅读
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 搭建 1D 卷积神经网络（1D CNN）。1D CNN 特别适用于时间序列数据、音频信号及其他一维特征的数据，因此掌握其搭建过程对很多实际项目至关重要。
### 环境准备
首先，我们需要做好环境的准备。确保你已经安装了 Python 和相关的库。以下是前置依赖安装：
```bash
pip install torch torchvisio
架构总览 模型的整体架构源于 WebQA 的参考论文 Dataset and Neural Recurrent Sequence Labeling Model for Open-Domain Factoid Question [2]。这篇论文有几个特点：1. 直接将问题用 LSTM 编码后得到“问题编码”，然后拼接到材料的每一个词向量中2. 人工提取了 2 个共现特征
数据集：凯斯西储实验室的轴承故障诊断（振动加速度采集的）和我的研究对象很很相似，都是一维时间序列的目标，所以拿来练手。平台：jupyter notebook，把每一行代码所表述的意思完全展示出来了，更加容易理解代码执行过程，相较于pyhcarm更加友好，对跑神经网络，因为能够直观的看到运行过程。环境：win10，tensorflow2.1(感觉深度学习，版本可以不要太高，要不然很多不兼容，整着好麻
转载
2024-03-29 12:41:24
89阅读
原文：https://arxiv.org/abs/1910.03151 代码：https://github.com/BangguWu/ECANet 论文题目：ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks目录引言一、ECANet结构 二、ECANet代码三、将ECANet作为一个模块加
转载
2024-02-19 11:29:47
1371阅读
图神经网络DGL-构图图神经网络、图表示学习、知识图谱GNN的学习目标是获得每个结点的图感知的隐藏状态，这就意味着：对于每个节点，它的隐藏状态包含了来自邻居节点的信息。dgl.DGLGraph是对图的统一抽象，它存储了图的结构信息、节点/边的属性信息。通过dgl.graph()生成同构图通过dgl.heterograph()生成异构图借助dgl.*工具包和其他数据源生成图备注：在DGL眼中图都是有
参考文献：段雅鸣,张锦水,朱爽.基于深度卷积神经网络的云检测方法[J].测绘通报,2021(04):33-39.本文针对DCNN云检测方法严重依赖海量人工标记样本的问题,提出-种基于已有云检测方法结果的DCNN云检测模型发展方法。该方法利用Fmask对L andsat 8数据集提取云范围作为训练样本,采用DCNN模型进行训练。并在训练完成后利用包含不同下垫面的测试样本对模型性能进行检测,以验证本文
转载
2024-09-23 17:11:56
71阅读
下面具体阐述一下深度学习能力的五个分类。 C C级别作者的定义是Classification Only，可以理解为只能做分类。涉及到的系统包含全链接神经网络（FCN）、卷积网络（CNN）以及它们的各种组合。这些系统采用高维向量作为输入并实现单个结果，通常是输入向量的一个分类。你可以把这些系统当作是无状态函数，这意味着当前的行为仅仅是输入的一个函数。生成模型也是热门研究领域中的一员，也归于此类。简
神经网络正变得越来越受欢迎，作为机器学习和人工智能的核心领域，它们将在未来几年的技术、科学和工业中发挥重要作用。它的高度流行已经产生了许多框架，这些框架允许你在不知道它们背后的完整理论的情况下非常容易地实现神经网络。为了更加深入地理解神经网络，我们将从头开始实际实现NN，而不使用任何框架。这可能比使用框架困难一些，但您将能够更好地理解神经网络背后的机制。当然，在大型项目中，首选框架实现，
转载
2024-05-29 00:50:08
56阅读
1. 对深度学习相关神经网络理解深入，如DNN、CNN、RNN、GAN等；2. 有深厚的理论研究背景和数据基础，熟悉EM、MCMC、LR、LDA、PCA、时间序列等数学方法；3. 熟悉一种以上的深度学习的开源框架，如Caffe、TensorFlow、ARM AI Library、SNPE等；DNN长短期记忆神经元（Long short term memory cells）用于克服循环神经元中信息快
转载
2024-03-01 10:57:58
450阅读
⛄ 内容介绍在基于图像的医学决策中，捕获患者给定器官的不同形态的医学图像。这些图像中的每一个都将代表一种模式，该模式将以不同方式呈现被检查的器官，从而导致对给定现象（例如中风）的不同观察。对这些模式中的每一种模式的准确分析都有助于发现更合适的医疗决策。多模态医学成像是一个研究领域，它包括开发能够融合不同模态集获取的图像信息的稳健算法。在本文中，针对广泛的医学诊断问题提出了一种新颖的多模态医学图像融
A 28-nm 10-b 2.2-GS/s 18.2-mW Relative-Prime Time-Interleaved Sub-Ranging SAR ADC With On-Chip Background Skew Calibration作者：Dong-Jin Chang, Michael Choi and Seung-Tak Ryu
机构：School of Electrical Engi
转载
2024-09-24 11:33:14
117阅读
一、了解关系的概念之前，先熟悉几个相关定义 1、域：域是一组具有相同数据类型的值的集合。例如，整数，实数，规定大小的整型集合。 2、笛卡尔积：给定一组域D1，D2，…，Dn，允许其中某些域是相同的。 D1，D2，…，Dn的笛卡尔积为： D1×D2×…×Dn ＝ ｛（d1，d2，…，dn）｜di属于Di，i＝1，2，…，n｝所有域的所有取值的一个组合并且不能重复。 3、元组：笛卡尔积中每一个元素（d
**** 给出了DenseNet论文链接以及GitHub代码链接，这就是对论文的理解精华部分的总结。 摘要中，作者概括出DenseNet的几个优点： 1、减轻了vanishing-gradient（梯度消失） 2、加强了feature的传递 3、更有效地利用了feature 4、一定程度上较少了参数数量 最后，还遗留一个反直觉的问题：为什么稠密的结构，连接更紧密了，反而参数会变少了呢? 答案
本文主要总结整理一些经典的 DCNN (Deep Convolutional Neural Network)。 前言本文主要总结从 LeNet-5 往后一些著名的「DCNN」。 纵观 CNN 的发展历程，在 LeNet-5 诞生之前，1962 年，加拿大神经科学家 Hubel 和 Wiesel 通过研究发现了猫的视觉中枢里存在感受野、
1 论文解读1.1 总览 提出了一个可端到端训练的网络，由特征提取层(feature extraction)、序列模型(sequence modeling)、转译层(transcription)三部分组成；将文字识别问题转化成序列识别问题，可处理任意长度的文本；在无需词典进行后处理修正的情况下，识别效果依然表现良好；框架简单，模型可以足够小。根据第一点，论文的主体框架为CNN+BiLST
主要内容本文主要任务是基于文本信息进行用户评价分类，分为两类（即正面情绪和负面情绪）数据样例如下：项目目录与地址本文使用的数据有停顿词（hit_stopwords.txt）来源：停顿词项目目录预览 - stopwords - GitCodedata目录下的所有数据来源：项目首页 - chinese_text_cnn - GitCode所有项目代码地址：text_classificationWith
转载
2024-09-20 21:03:02
83阅读
DNC联网传输解决方案数控机床无线联网传输DNC无线传输系统DNC联网软件 如果您公司存在这样的情况就应该考虑使用我们的软件：te:0512*67137655 139*135*00805 1、机床较多，为配合生产，可能给每台机床配备了计算机，现在是通过磁盘、C F卡等工具将GM代码拷贝到机床或通过配备的单机使用CNC软件把程序传给机床
网络中的网络以及 1×1 卷积（Network in Network and 1×1 convolutions）在架构内容设计方面，其中一个比较有帮助的想法是使用1×1卷积。也许你会好奇，1×1的卷积能做什么呢？不就是乘以数字么？听上去挺好笑的，结果并非如此，我们来具体看看。 过滤器为1×1，这里是数字2，输入一张6×6×1的图片，然后对它做卷积，起过滤器大小为1×1×1，结
转载
2024-03-15 13:11:39
531阅读
