pytorch group 分组卷积 2023年4月5日 下午11:34 • 卷积神经网络 https://www.jianshu.com/p/20ba3d8f283c 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:pytorch group 分组卷积 - Python技术站 人工智能卷积神经网络 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 用CNN对文本处理,句子分类(简单理解卷积原理) 上一篇 2023年4月5日 下午10:53 1*1卷积核作用 下一篇 2023年4月5日 下午11:35 相关文章 机器学习:数据处理、算法选择、算法验证 1. 数据处理 转换数据格式 比如将名称用数字表示、浮点数转为整数 特征值的类型 离散型还是连续型,这会影响算法的选择 特征值的提取 去掉没用的数据比如 ID 值 去掉发生频率太低的特征 直接提取有用的特征 需要的话整合特征,比如 取一段时间内的均值做特征值 取两列数据的和做特征值 取两列数据的皮尔逊相关系数 (Pearson … 机器学习 2023年4月10日 000 tensorflow TeanorBoard可视化Tensorflow计算图步骤 或者显示No dashboards are active for the current data set.表示路径不对,不是计算图所在的文件夹,或者说没有生成日志文件。 1.写入一段代码 %matplotlib notebook import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import n… 2023年4月8日 000 tensorflow Ubuntu16.04搭建深度学习框架——TensorFlow TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库,说白了,就是一个库。 小编自己在Ubuntu搭建了深度学习框架TensorFlow,感觉挺简单,现在总结如下。 1.安装Anaconda 在ubuntu系统版本的Anaconda3已经集成了3.6版本的Python,安装步骤如下: a.下载Anoconda3… 2023年4月8日 000 循环神经网络 深度学习笔记(30):RNN循环神经网络模型总结 本周的深度学习课程进入了第五课,也就是最后一课。学完这一段,我们应该就会开组会然后讨论下一步的安排了。。。无论如何,该将重心重新挪回到算法,软构,自动机等考试的准备上了。 前言 RNN循环神经网络实际上是一种处理序列的专用网络结构,比如语言等,因为词汇之间的联系和关系以及其所在的位置对实际上的意思是有直接影响的,如果这件事情用神经网络来做的话无法捕捉到具体位… 2023年4月7日 000 卷积神经网络 图卷积网络GCN代码分析(Tensorflow版) 2019年09月08日 18:27:55 yyl424525 阅读数 267更多 分类专栏: 深度学习 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https://blog.csdn.net/yyl424525/article/details/100634211 文章目录 代码分析 `… 2023年4月6日 000 kaggle——猫狗识别(pytorch) 数据下载 一、下载数据集并创建以下形式文件目录 train.py: 用于创建并训练模型,并生成训练完成的参数文件。 setting.py: 用于存放训练配置、超参数,包括学习率,训练次数,裁剪图片大小,每次训练图片数量,参数保存地址。 train: 存放下载的数据集(共25000张图片,其中猫狗各12500张)。 func: 自定义包,存放部… PyTorch 2023年4月7日 000 GAN生成对抗网络 深度学习:用生成对抗网络(GAN)来恢复高分辨率(高精度)图片 (附源码,模型与数据集) 文章目录 前言 Demo效果 链接 原理分析 系统模型 损失函数 实验 结束 前言 平时生活中,我们经常碰到一些自己喜欢的图片却苦于分辨率很低,而原图又找不太到。 现在,神经网络可以帮助我们从一张给定的低分辨率图片恢复出高分辨率的图片。 这个功能听上去既炫酷又实用,具体是怎么做的呢,详见下文! Demo效果 上图就是训练了2000次后的模型的效果,只需要输入… 2023年4月5日 000 卷积的本质及物理意义(全面理解卷积) 卷积的本质及物理意义(全面理解卷积) 卷积的本质及物理意义 提示:对卷积的理解分为三部分讲解1)信号的角度2)数学家的理解(外行)3)与多项式的关系 1 来源 卷积其实就是为冲击函数诞生的。“冲击函数”是狄拉克为了解决一些瞬间作用的物理现象而提出的符号。古人曰:“说一堆大道理不如举一个好例子”,冲量这一物理现象很能说明“冲击函数”。在t时间内对一物体作用F的… 卷积神经网络 2023年4月8日 000