文章目录RNN 循环神经网络 参数详解LSTM 长短期记忆网络 参数详解小案例计算公式为 ht=tanh(wihxt+bih+whhht−...
原创
2019-01-29 16:30:06
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文章目录卷积层过滤器的重要性卷积层池化层增加深度Pytorch实现PyTorch 中的卷积层PyTorch 中的池化层 卷积层过滤器的重要性当你深入学习这门课程时，将发现刚刚学习的不同类型的过滤器非常重要，尤其是当你学习卷积神经网络 (CNN) 时。CNN 是一种深度学习模型，可以学习完成图像分类和对象识别等任务。它们可以使用卷积层跟踪空间信息并学习提取特征，例如对象边缘。下面是一个简单的 CN
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2023-09-30 21:00:26
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# PyTorch中的全连接层详解
在深度学习中，全连接层（Fully Connected Layer）是神经网络中最基础的一种层，也是最常见的一种层。全连接层是指神经网络中相邻两层的所有神经元之间都有连接，每个神经元都与上一层的所有神经元相连，这种连接方式使得全连接层的参数量很大，但也让神经网络能够学习到更为复杂的特征。
在PyTorch中，全连接层可以通过`torch.nn.Linear`
原创
2024-06-15 03:57:11
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坚持！
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2021-06-22 14:38:41
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文 |AI_study在上一篇文章中，我们通过扩展PyTorch神经网络模块类并定义一些层作为类属性来开始构建CNN。通过在构造函数中指定它们，我们定义了两个卷积层和三个线性层。面向对象编程的方式搭建CNN网络 | PyTorch系列（十三）class Network(nn.Module): def __init__(self): super().__in
原创
2022-07-28 01:26:41
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fcn定义：fcn的理解应该是一个解决语义分割问题的网络结构。区别于图像分类和目标检测，语义分割是对图像上的每一个像素点进行分类。由此可以想象得到他的loss函数应该是将对应的原图像上的每一个像素点构建softmax的loss然后将所有像素点加起来得到整个loss。而我们的网络结构训练目的就是将总的loss训练的越来越小，如果loss能够训练到无限接近于0，那么每个像素点都将被分类正确。fcn叫做
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2023-12-31 16:44:12
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11. CNN Flatten Operation Visualized - Tensor Batch Processing For Deep Learning这一节课我们将形象的对一个灰度图像张量进行flatten操作，并将展示如何在一个张量中flatten特定的轴。由于我们的张量是成批的，所以经常需要这种选择性的flatten操作。其实flatten操作是一种特殊的reshape操作，即将所有
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2023-08-11 09:08:13
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# PyTorch中BN层与卷积层的合并详解
在深度学习模型中，Batch Normalization (BN) 层被广泛用来加速训练并提高模型的稳定性。而在推理阶段（inference），将 BN 层和卷积层合并成一个层，可以减少模型的计算量及加快模型的推理速度。本文将详细介绍在PyTorch中如何实现 BN 层与卷积层的合并。
## 流程概述
以下是合并 BN 层与卷积层的步骤：
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卷积神经网络是含有卷积层的神经网络。 卷积核：可以学习的权重。PS:这里的卷积运算与数学及信号中的不同，神经网络的卷积运算是数学上的互相关运算。图像的平移不变性使我们可以以相同的方式处理局部图像。局部性意味着计算相应的隐藏表示只需一小部分局部图像像素。在图像处理中，卷积层通常比全连接层需要更少的参数。卷积神经网络（CNN）是一类特殊的神经网络，它可以包含多个卷积层。多个输入和输出通道使模型在每个空
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2023-09-29 21:37:08
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pytorch中的BN层简介简介pytorch里BN层的具体实现过程momentum的定义冻结BN及其统计数据 简介BN层在训练过程中,会将一个Batch的中的数据转变成正太分布,在推理过程中使用训练过程中的参数对数据进行处理,然而网络并不知道你是在训练还是测试阶段,因此,需要手动的加上,需要在测试和训练阶段使用如下函数。model.train() or model.eval()在Pytorch
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2023-06-05 15:03:43
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深度学习模型一般由各种模型层组合而成。torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。例如：nn.Linear, nn.Flatten, nn.Dropout, nn.BatchNorm2dnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.Embedding,nn.GRU,nn.LSTMn
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2023-12-19 20:14:26
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Embedding
keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform',
embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None,
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2023-11-07 12:44:38
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文章目录基于PyTorch的两层神经网络一、基于numpy的两层神经网络实现：二、基于PyTorch的两层神经网络实现：三、使用nn库实现两层神经网络四、自定义nn Modules实现两层神经网络总结 基于PyTorch的两层神经网络提示：在计算神经网络的层数时，只计算具有计算能力的层，而输入层只是将数据进行输入，无计算过程，所以层数：隐藏层层数+1个输出层。所以在此文中两层即一层隐藏层和一层输
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2024-02-19 02:16:02
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本次作业：Andrew Ng的CNN的搭建卷积神经网络模型以及应用（1&2）作业目录参考这位博主的整理：今天要实现的是识别手势姿势表达的数字我的Git传送门:https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/CNN/RecognizeGestureNum本来是接着day17用了numpy编了一个卷积层和池化层的前向传播，然后后向传
BN层存在的问题: BN层的模型效果取决于Batch_size大小，那么我的实验分别在batch_size=4和batch_size=8的情况下运行的，这些batch_size都无法让BN层真正起到作用，甚至负作用，我个人感觉4的效果比8好这就是个运气问题(下面一段我利用BN层原理对这个运气问题进行了分析)。那么同样为4的batch_size进行若干次实验，是否结果会出现很大的波动？关于这个实验我
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2024-02-21 11:48:41
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torch.flatten(input, start_dim, end_dim).举例：一个tensor 3*2* 2 start_dim=1 output 3*4start_dim=0 end_dim=1. 6*2如果没有后面两个参数直接变为一维的
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2023-06-06 09:56:06
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在训练CNN网络的时候，常常会使用dropout来使得模型具有更好的泛化性，并防止过拟合。而dropout的实质则是以一定概率使得输入网络的数据某些维度上变为0，这样可以使得模型训练更加有效。但是我们需要注意dropout层在训练和测试的时候，模型架构是不同的。为什么会产生这种差别呢？一、训练和测试的不同标准的网络连接如下图： 增加了dropout层的网络结构如下图： 此处的$
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2023-10-30 16:33:33
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《动手学深度学习Pytorch版》之DenseNet代码理解一、模块介绍1、卷积块conv_block2、稠密块DenseBlock3、过渡块transition_block二、DENSNET模型1、DenseNet首先使用同ResNet⼀样的单卷积层和最大池化层2、 DenseNet使用4个稠密块3、同ResNet⼀样，最后接上全局池化层和全连接层来输出 稠密块由多个 conv_block 组
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2023-09-15 15:36:03
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在学习和使用深度学习框架时，复现现有项目代码是必经之路，也能加深对理论知识的理解，提高动手能力。本文参照相关博客整理项目常用组织方式，以及每部分功能，帮助更好的理解复现项目流程，文末提供分类示例项目。1 项目组织在做深度学习实验或项目时，为了得到最优的模型结果，中间往往需要很多次的尝试和修改。一般项目都包含以下几个部分：模型定义数据处理和加载训练模型（Train&Validate）训练过程
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2024-04-15 17:48:52
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注：本篇文章假设你已经看过CRF(条件随机场)与Viterbi(维特比)算法原理详解（侵权则删），但是对Pytorch的Tutorials中BiLSTM-CRF中关于CRF的代码还有些许的疑惑。代码分析假设有句子 “ 我爱饭 ”句子经过分词，得到 “我”、“爱”、“饭” 这三个词（意思是句子的长度为3）标签集合={‘START’ 、'N 、 ‘V’、‘END’}，START、END表示开始结束标签
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2023-09-17 21:40:01
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