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    神經網絡

    聊聊 神經網絡模型 示例程序——數字的推理預測

    之前學習了解過了神經網絡、CNN、RNN、Transformer的內容,但出了在魔塔上玩過demo,也沒有比較深入的從示例去梳理走一遍神經網絡的運行流程。從數字推測這個常用的示例走一遍主流程。 MNIST數據集 MNIST是機器學習領域 最有名的數據集之一,被應用于從簡單的實驗到發表的論文研究等各種 ... ?

    zhiyong-ITNote

    聊聊卷積神經網絡CNN

    卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)是一種被廣泛應用于圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域的深度學習模型。與RNN、Transformer模型組成AI的三大基石。 在卷積神經網絡中,相比較普通的神經網絡,增加了卷積層(Convolution)和池化層(P ... ?

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    神經網絡入門篇:詳解隨機初始化(Random+Initialization)

    當訓練神經網絡時,權重隨機初始化是很重要的。對于邏輯回歸,把權重初始化為0當然也是可以的。但是對于一個神經網絡,如果把權重或者參數都初始化為0,那么梯度下降將不會起作用。 來看看這是為什么。 有兩個輸入特征,\(n^{[0]} = 2\),2個隱藏層單元\(n^{[1]}\)就等于2。 因此與一個隱 ... ?

    神經網絡入門篇:激活函數(Activation functions)

    激活函數 使用一個神經網絡時,需要決定使用哪種激活函數用隱藏層上,哪種用在輸出節點上。到目前為止,之前的博客只用過sigmoid激活函數,但是,有時其他的激活函數效果會更好。 在神經網路的前向傳播中,\(a^{[1]} = \sigma(z^{[1]})\)和\(a^{[2]} =\sigma(z^ ... ?

    神經網絡入門篇:詳解多樣本向量化(Vectorizing across multiple examples)

    多樣本向量化 與上篇博客相聯系的來理解 邏輯回歸是將各個訓練樣本組合成矩陣,對矩陣的各列進行計算。神經網絡是通過對邏輯回歸中的等式簡單的變形,讓神經網絡計算出輸出值。這種計算是所有的訓練樣本同時進行的,以下是實現它具體的步驟: 圖1.4.1 上篇博客中得到的四個等式。它們給出如何計算出\(z^{[1 ... ?

    神經網絡入門篇:詳解計算一個神經網絡的輸出(Computing a Neural Network's output)

    一個神經網絡的輸出 首先,回顧下只有一個隱藏層的簡單兩層神經網絡結構: 圖1.3.1 其中,\(x\)表示輸入特征,\(a\)表示每個神經元的輸出,\(W\)表示特征的權重,上標表示神經網絡的層數(隱藏層為1),下標表示該層的第幾個神經元。這是神經網絡的符號慣例,下同。 神經網絡的計算 關于神經網絡 ... ?

    神經網絡入門篇:詳解神經網絡概述和表示

    神經網絡概述(Neural Network Overview) 先開始快速瀏覽一下如何實現神經網絡。上篇博客了解了邏輯回歸,了解了這個模型(見圖1.1.1)如何與下面公式1.1建立聯系。 圖1.1.1 : 公式1.1: \[\left. \begin{array}{l} x\\ w\\ b \end ... ?

    神經網絡基礎篇:Python 中的廣播(Broadcasting in Python)

    Python 中的廣播 這是一個不同食物(每100g)中不同營養成分的卡路里含量表格,表格為3行4列,列表示不同的食物種類,從左至右依次為蘋果,牛肉,雞蛋,土豆。行表示不同的營養成分,從上到下依次為碳水化合物,蛋白質,脂肪。 那么,現在想要計算不同食物中不同營養成分中的卡路里百分比。 現在計算蘋果中 ... ?

    umich cv-6-1 循環神經網絡基本知識

    這節課中介紹了循環神經網絡的第一部分,主要介紹了循環神經網絡的基本概念,vanilla循環網絡架構,RNN的一些應用,vanilla架構的問題,更先進的rnn架構比如GRU和LSTM 循環神經網絡基本知識 vanilla循環網絡架構 應用與理解 vanilla架構的問題 LSTM vanilla循環 ... ?

    umich cv-5-2 神經網絡訓練2

    這節課中介紹了訓練神經網絡的第二部分,包括學習率曲線,超參數優化,模型集成,遷移學習 訓練神經網絡2 學習率曲線 超參數優化 模型集成 遷移學習 學習率曲線 在訓練神經網絡時,一個常見的思路就是剛開始迭代的時候學習率較大,然后隨著迭代次數的增加,學習率逐漸下降,下面我們就來介紹幾種學習率下降的方法: ... ?

    umich cv-5-1 神經網絡訓練1

    這節課中介紹了訓練神經網絡的第一部分,包括激活函數的選擇,權重初始化,數據預處理以及正則化方法 訓練神經網絡1 激活函數 數據預處理 權重初始化 正則化方法 激活函數 這部分主要討論我們之前提到的幾種激活函數的利弊: 首先我們看sigmoid函數,這種激活函數有著激活函數中常見的優點與缺點: 優點方 ... ?

    umicv cv-summary1-全連接神經網絡模塊化實現

    全連接神經網絡模塊化實現 Linear與Relu單層實現 LossLayer實現 多層神經網絡 不同梯度下降方法 Dropout層 今天這篇博文針對Assignment3的全連接網絡作業,對前面學習的內容進行一些總結 在前面的作業中我們建立神經網絡的操作比較簡單,也不具有模塊化的特征,在A3作業中, ... ?

    圖神經網絡綜述:模型與應用

    圖神經網絡綜述:模型與應用 引言 圖是一種數據結構,它對一組對象(節點)及其關系(邊)進行建模。近年來,由于圖結構的強大表現力,用機器學習方法分析圖的研究越來越受到重視。圖神經網絡(GNN)是一類基于深度學習的處理圖域信息的方法。由于其較好的性能和可解釋性,GNN 最近已成為一種廣泛應用的圖分析方法 ... ?

    使用人工神經網絡訓練手寫數字識別模型

    博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 下載數據集(共四個) http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 目錄結構 整體流程圖 dataloader.py import numpy as np import struct imp ... ?

    zylyehuo

    使用TorchLens可視化一個簡單的神經網絡

    TorchLens:可用于可視化任何PyTorch模型,一個包用于在一行代碼中提取和映射PyTorch模型中每個張量運算的結果。TorchLens功能非常強大,如果能夠熟練掌握,算是可視化PyTorch模型的一把利劍。本文通過TorchLens可視化一個簡單神經網絡,算是拋磚引玉吧。 一.定義一個簡 ... ?

    shengshengwang

    聊聊神經網絡的基礎知識

    來自《深度學習入門:基于Python的理論與實現》 張量 Numpy、TensorFlow、Pytorch等框架主要是為了計算張量或是基于張量計算。 標量:0階張量;12,4,3, 向量:一階張量;[12,4,3] 矩陣:二階張量;[ [12,4,3], [11,2,3] ] 多階張量:多維數組; ... ?

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