我们采用的卷积神经网络是两层卷积层,两层池化层和两层全连接层我们使用的数据是mnist数据,数据训练集的数据是50000*28*28*1因为是黑白照片,所以通道数是1第一次卷积采用64个filter,第二次卷积采用128个filter,池化…
总结一下相关概念:torch.Tensor-一个近似多维数组的数据结构autograd.Variable-改变Tensor并且记录下来操作的历史记录。和Tensor拥有相同的API,以及backward()的一些API。同时包含着和张量相关…
记录一些网友写的博客或者帖子,供学习用,感谢!用文氏图来理解卷积神经网络如何决定提取哪些特征:https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592为什么卷积能够提取图像的特征?看完…
卷积神经网络总结卷积神经网络总结——放牛娃的春天原文链接:http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/40956285CNNs应用的最成功的一个例子:YannLeCun(曾经是Hinto…
李宏毅老师的深度学习课程,讲到CNN,Mark一下。代码实现:#-*-encoding:utf-8-*-importsysimportcsvimporttimeimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nn…
http://www.toutiao.com/i6414029277641048577/
作者|NageshSinghChauhan编译|Flin来源|towardsdatascience越来越多的应用程序与年龄和性别的自动分类相关,特别是自从社交平台和社交媒体兴起以来。尽管如此,现有的方法在真实图像上的性能仍然明显不足,特别是…
网络参数#测试总数/batchsizetest_iter:100#测试间隔test_interval:500#开始的学习率base_lr:0.01#冲量单元,用于加速收敛,v(t+1)=momentum*v(t)-lr*grad;w(t+1…
Title:VisualizingandunderstandingconvolutionalnetworksAbstract:LargeConvolutionalNetworkmodelshaverecentlydemonstratedim…
神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。(扯一个不相关的:由于计算技…
1.<MATLAB神经网络原理与实例精解>2.B站:https://search.bilibili.com/all?keyword=matlab&from_source=nav_search3.博客:https://ww…
1.原理CNN的资料特别多,这里不再赘述,仅收集相关的资料供大家参考:a.Deeplearning:五十一(CNN的反向求导及练习)b.DeepLearning2.实现我们使用keras实现CNN,Keras的使用文档请参考a.Keras中…
本文内容来自名为convolutionalnetworksforimages,speech,andtime-series的论文作者:YannLeCun,YoshuaBengio由于BP网络在复杂、高维、非线性上强大的学习分类能力,被广泛应用…
本文是根据WildML的RecurrentNeuralNetworksTutorial写的学习笔记。原文的例子原文中计划实现一个循环神经网络,用于发现自然语言句子中单词出现的模式,最终可以生成一些合理的句子。数据来源原文中,从网上下载了很多…
在使用kears训练model的时候,一般会将所有的训练数据加载到内存中,然后喂给网络,但当内存有限,且数据量过大时,此方法则不再可用。此博客,将介绍如何在多核(多线程)上实时的生成数据,并立即的送入到模型当中训练。本篇文章由圆柱模板博主发…