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keras中的一些小tips（一）
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2023年4月6日
基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ
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对抗机器学习：Generating Adversarial Malware Examples for Black-box Attacks Based on GAN
论文url https://arxiv.org/pdf/1702.05983.pdf @article{hu2017generating,title={Generating adversarial malware examples for black-box attacks based on GAN},author={Hu, Weiwei and Tan, …
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循环神经网络之LSTM和GRU
看了一些LSTM的博客，都推荐看colah写的博客《Understanding LSTM Networks》 来学习LSTM，我也找来看了，写得还是比较好懂的，它把LSTM的工作流程从输入到输出整个撸了一遍，清晰地展示了整个流程，不足之处就是那个语言模型的例子不知道到底在表达什么。 But！ 我觉得邱锡鹏老师的书写得更好！我又要开始推荐这本免费的书了：《神经…
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AI科学家带你从零开始学习：循环神经网络 ！
前面的教程里我们使用的网络都属于前馈神经网络。为什么叫前馈是整个网络是一条链（回想下gluon.nn.Sequential），每一层的结果都是反馈给下一层。这一节我们介绍循环神经网络，这里每一层不仅输出给下一层，同时还输出一个隐藏状态，给当前层在处理下一个样本时使用。下图展示这两种网络的区别。 循环神经网络的这种结构使得它适合处理前后有依赖关系的样本。我们拿…
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pytorch中model.modules()和model.children()的区别
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安装caffe-ssd或者caffe时make all，make pycaffe，make test运行慢的问题
之所有运行慢，是因为没有在这三条语句后面加上 -j，即没用全部的进程运行，不加-j 表示用单一进程运行，加上-j5表示用5个进程，-j不带数字表示用所有进程
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深度学习Keras框架笔记之激活函数详解
激活函数也是神经网络中一个很重的部分。每一层的网络输出都要经过激活函数。比较常用的有linear，sigmoid，tanh，softmax等。Keras内置提供了很全的激活函数，包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数。 一、激活函数的使用 常用的方法在Activation层中可以找到。看代码。 from ker…
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什么是卷积convolution
定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果 ， 其中星号*表示卷积。 当时序n=0时，序列h(-i)是h(i)的时序i取反的结果；时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度，所以这种相乘后求和的计算法称为卷积和，简称卷积。 另外，n是使h(-i)位移的量，不同的n对应不同的卷积结果。 如果卷积的…
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CNN中卷积层 池化层反向传播
参考：https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播： 1，CNN的前向传播 a）对于卷积层，卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和，作为输出矩阵对应位置的值。如果输入矩阵inputX为M*N大小，卷积核为a*b大小，那么输出Y为（M-a+1）*（N-b+1）大小。 …
