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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文章目录一、卷积层二、池化层三、归一化一、卷积层class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0,
原创
2019-01-28 09:29:25
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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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Embedding
keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform',
embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None,
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
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
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
1 MaxPooltorch.nn.MaxPool1d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)tor
原创
2022-08-06 00:03:20
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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$
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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《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
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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# 科普文章：PyTorch 平均层
## 导言
在深度学习中，神经网络模型的层是构建模型的基本单位。PyTorch是一种流行的深度学习框架，提供了丰富的层和函数来构建神经网络。其中，平均层（Pooling Layer）是一种常用的层，用于减少特征图的维度，提取重要特征。
本文将介绍PyTorch中的平均层，包括其基本概念、使用方法和示例代码，帮助读者更好地理解和应用平均层。
## PyT
目录1 不含模型参数的自定义层2 含模型参数的自定义层总结 深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层和后面将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然PyTorch提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。本节将介绍如何使用Module来自定义层，从而可以被重复调用。1 不含模型参数的自定义层我们先介绍如何定义一个不含模型参数的自定义层。下面的CenteredLayer类通过
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2023-09-07 18:55:11
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# 实现pytorch flantton层
## 简介
在深度学习中，使用PyTorch构建神经网络时，有时会需要使用Flatten层将多维数据展平成一维数据。本文将教你如何实现PyTorch中的Flatten层。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[输入数据] --> B[Flatten层]
B --> C[输出数据]
```
## 关系图
`
# PyTorch中的Batch Normalization层
在深度学习中，Batch Normalization（BN）是一种常用的技术，用于加速神经网络的训练过程并提高模型性能。PyTorch提供了简单易用的接口来实现BN层，本文将介绍BN层的原理、用途和代码示例。
## 1. Batch Normalization的原理
BN层是通过对每个mini-batch的特征进行归一化来加速深
原创
2023-07-21 11:04:32
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1.卷积神经网络与循环神经网络简单对比 CNN: 借助卷积核（kernel）提取特征后，送入后续网络(如全连接网络 Dense)进行分类、目标检测等操作。 CNN 借助卷积核从空间维度提取信息，卷积核参数空间共享。 RNN: 借助循环核（cell）提取特征后， 送入后续网络(如全连接网络 Dense
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2020-08-25 19:12:00
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、循环结构1.for循环2.break语句和continue语句3.else语句4.循环代码优化5.zip()并行迭代6.推导式创建序列二、函数1.基本概念2.分类3.定义和调用4.返回值 前言一、循环结构1.for循环（1）for 循环的语法格式如下：for 变量 in 可迭代对象：
循环体语句（2）其中可
