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(pytorch-深度学习系列)卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride)

卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride)之前写过一篇blog,描述CNN网络层的输入和输入尺寸的计算关系,但是并没有描述的很全面,这里全面描述了影响输出尺寸的两个超参数padding和stride,查阅了相关资料,编码理解了pytorch中CNN网络的输入输出关系。对于CNN网络,一般来说,假设输入形状是nh×nwn_h\times n_wnh​×nw​,卷积核窗口形状是kh×

#神经网络#深度学习
深度学习-计算机视觉--图像增广

图像增广大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广(image augmentation)技术通过对训练图像做一系列随机改变,来产生相似但又不同的训练样本,从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是,随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖,从而提高模型的泛化能力。例如,我们可以对图像进行不同方式的裁剪,使感兴趣的物体出现在不同位置,从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也可以

#深度学习
深度学习优化算法-Adam算法

Adam算法Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均。Adam算法可以看做是RMSProp算法与动量法的结合。算法内容Adam算法使用了动量变量vt\boldsymbol{v}_tvt​和RMSProp算法中小批量随机梯度按元素平方的指数加权移动平均变量st\boldsymbol{s}_tst​,并在时间步0将它们中每个元素初始化为0。给定超参数0≤β1<

#深度学习#算法
(pytorch-深度学习系列)pytorch使用GPU计算-学习笔记

pytorch使用GPU计算在之前的blog中早已经讲过如何配置pytorch的GPU加速环境查看GPU加速是否可用:import torchfrom torch import nnprint(torch.duda.is_available()) # true 查看GPU是否可用print(torch.cuda.device_count()) #GPU数量, 1torch.cuda.current

#python#深度学习
Acquiring lock on /*/*/.vscode-server/bin/f80445acd5a3dadef24aa20916 vscode远程linux 服务器无法建立连接

1 删除 C:\Users\用户名.ssh 下的 know_hosts文件2 使用其他的ssh工具(MobaXterm)远程连接目标服务器首先使用指令:ps -aux |grep ‘自己的用户名’ 列出自己所有的运行的程序找到正在使用报错的文件/*/*/.vscode-server/bin/f80445acd5a3dadef24aa20916的进程使用kill ‘进程id’指令杀掉改进程然后使用

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#vscode#linux#服务器
(pytorch-深度学习系列)卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride)

卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride)之前写过一篇blog,描述CNN网络层的输入和输入尺寸的计算关系,但是并没有描述的很全面,这里全面描述了影响输出尺寸的两个超参数padding和stride,查阅了相关资料,编码理解了pytorch中CNN网络的输入输出关系。对于CNN网络,一般来说,假设输入形状是nh×nwn_h\times n_wnh​×nw​,卷积核窗口形状是kh×

#神经网络#深度学习
(pytorch-深度学习系列)pytorch实现多层感知机(手动定义模型)对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记

pytorch实现多层感知机对Fashion-MNIST数据集进行分类(手动定义模型)多层感知机:多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。隐藏层位于输入层和输出层之间。输入和输出个数分别为4和3,中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元,输入层不涉及计算,多层感知机的层数为2,隐藏层中的神经元和输入层中各个输入完全连接,输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也完全

#深度学习#神经网络#python +1
(pytorch-深度学习)循环神经网络的从零开始实现

循环神经网络的从零开始实现首先,我们读取周杰伦专辑歌词数据集:import timeimport mathimport numpy as npimport torchfrom torch import nn, optimimport torch.nn.functional as Fimport syssys.path.append("..")device = torch.device('cuda'

#深度学习#python#算法 +1
(pytorch-深度学习)使用pytorch框架nn.RNN实现循环神经网络

使用pytorch框架nn.RNN实现循环神经网络首先,读取周杰伦专辑歌词数据集。import timeimport mathimport numpy as npimport torchfrom torch import nn, optimimport torch.nn.functional as Fimport syssys.path.append("..")import d2lzh_pytor

#神经网络#深度学习#python
(pytorch-深度学习系列)pytorch避免过拟合-dropout丢弃法的实现-学习笔记

pytorch避免过拟合-dropout丢弃法的实现对于一个单隐藏层的多层感知机,其中输入个数为4,隐藏单元个数为5,且隐藏单元hih_ihi​(i=1,…,5i=1, \ldots, 5i=1,…,5)的计算表达式为:hi=ϕ(x1w1i+x2w2i+x3w3i+x4w4i+bi) h_i = \phi\left(x_1 w_{1i} + x_2 w_{2i} + x_3 w_{3i} + x_

#深度学习#神经网络
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