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《Python深度学习》第五章-6(可视化类激活图)读书笔记

《Python深度学习》第五章-6(可视化类激活图)读书笔记卷积神经网络学到的表示非常适合可视化,很大程度上是因为它们是视觉概念的表示\color{red}视觉概念的表示视觉概念的表示。接下来介绍3种可视化方法。事中\color{blue}事中事中:可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活)\color{red}可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活)可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活):有助于

#python#人工智能#计算机视觉 +2
用PyTorch对以MNIST数据集进行卷积神经网络

1. PyTorch构建深度学习网络一般步骤加载数据集\color{red}加载数据集加载数据集;定义网络结构模型\color{red}定义网络结构模型定义网络结构模型;定义损失函数\color{red}定义损失函数定义损失函数;定义优化算法\color{red}定义优化算法定义优化算法;迭代训练\color{red}迭代训练迭代训练;在训练阶段主要分为四个部分。前向过程,计算输入到输出的结果。由

#pytorch#cnn#深度学习
windows10下CUDA11.1、CUDNN11.1、tensorflow-gpu 2.4.1和torch安装教程

1. 如何彻底的卸载anaconda(包括配置文件)安装 Anaconda-Clean package打开 Anaconda Prompt, 输入如下命令:conda install anaconda-clean输入如下命令卸载anaconda-clean --yes直接运行安装目录下的 Uninstall-Anaconda3.exe 即可,但是这样卸载并没有完全卸载。2. windows10下C

#python#tensorflow#windows
matlab为图像加运动模糊和散焦模糊

运动模糊I = imread('Fig0525(a)(aerial_view_no_turb).tif');figure,subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图像');%T = rgb2gray(M);figure;imshow(I);PSF = fspecial('motion',20,15);J = imfilter(I,PSF,'co

#matlab
pytorch学习-1:Torch vs Numpy

Torch vs Numpy1. numpy, torch 之间的转换Torch 自称为神经网络界的 Numpy, 因为他能将 torch 产生的 tensor 放在 GPU 中加速运算 (前提是你有合适的 GPU), 就像 Numpy 会把 array 放在 CPU 中加速运算. 所以神经网络的话, 当然是用 Torch 的 tensor 形式数据最好咯. 就像 Tensorflow 当中的 t

#pytorch#深度学习#python
pytorch学习-7:RNN 循环神经网络 (分类)

pytorch学习-7:RNN 循环神经网络(分类)1. 加载MNIST手写数据1.1 数据预处理2. RNN模型建立3. 训练4. 预测参考循环神经网络让神经网络有了记忆, 对于序列话的数据,循环神经网络能达到更好的效果.1. 加载MNIST手写数据import torchfrom torch import nnimport torchvision.datasets as dsetsimport

#pytorch#rnn
《Python深度学习》第五章-6(可视化类激活图)读书笔记

《Python深度学习》第五章-6(可视化类激活图)读书笔记卷积神经网络学到的表示非常适合可视化,很大程度上是因为它们是视觉概念的表示\color{red}视觉概念的表示视觉概念的表示。接下来介绍3种可视化方法。事中\color{blue}事中事中:可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活)\color{red}可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活)可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活):有助于

#python#人工智能#计算机视觉 +2
《Python深度学习》第五章-4(可视化中间激活层)读书笔记

5.4 卷积神经网络的可视化卷积神经网络学到的表示非常适合可视化,很大程度上是因为它们是视觉概念的表示\color{red}视觉概念的表示视觉概念的表示。接下来介绍3种可视化方法。可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活)\color{red}可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活)可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活):有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网

#python#神经网络
机器学习-白板推导系列(七)-核方法(Kernel Method)

7. 核方法(Kernel Method)7.1 背景介绍7.1.1 概述问题引出线性可分的数据有时夹杂一点噪声,可以通过改进算法来实现分类,比如感知机的口袋算法和支持向量机的软间隔。但是有时候数据往往完全不是线性可分的,比如下面这种情况:在异或问题中数据往往不是线性可分的,但通过将数据映射到高维空间后就可以实现线性可分。可以认为高维空间中的数据比低维空间的数据更易线性可分。因此,对于异或问题,我

#机器学习#支持向量机
机器学习-白板推导系列(八)-指数族分布

8. 指数族分布8.1 背景8.1.1 指数族分布的基本形式

#机器学习#算法
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