卷积神经网络 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。 卷积层 卷积:在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是,在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。 直观的理解卷积 以上图为...
卷积神经网络 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。 卷积层 卷积:在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是,在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。 直观的理解卷积 以上图为...
– 卷积神经网络基础 – 卷积层 – 1×\boldsymbol\times× 1 卷积层 形状为1×11 \times 11×1的卷积核,我们通常称这样的卷积运算为1×11 \times 11×1卷积,称包含这种卷积核的卷积层为1×11 \times 11×1卷积层...
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动手学深度学习-笔记-跟李沐学AI Pytorch
深度学习 课件深度学习基础-卷积神经网络.pdf
动手学深度学习(2) 过拟合和欠拟合 接下来,我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题: 一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting); 另一类是模型的训练误差远小于它在...
动手学深度学习:卷积神经网络,LeNet,卷积神经网络进阶 卷积神经网络基础 目录: 1、卷积神经网络的基础概念 2、卷积层和池化层 3、填充、步幅、输入通道和输出通道 4、卷积层的简洁实现 5、池化层的简洁实现 1、...
深度学习的资料合集(迁移学习、卷积神经网络、多层感知器).zip深度学习的资料合集(迁移学习、卷积神经网络、多层感知器).zip深度学习的资料合集(迁移学习、卷积神经网络、多层感知器).zip深度学习的资料合集...
参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记 原文链接:https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/video/whY-8BhPmsle8wyEEyTST 感谢伯禹平台,Datawhale,和鲸,AWS给我们提供的...
含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 实现。被全球 70 多个国家 500 多所大学用于教学。下面是整理好的,可以直接运行的notebook。面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书。
卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶卷积神经网络基础二位互相关运算二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅填充:在输入的高宽两侧填充元素,通常填充0。步幅:卷积核在输入数组上每次滑动...
因此,本项目旨在利用大数据和深度学习技术,构建一个基于 TensorFlow 深度学习的神经网络 CNN(Convolutional Neural Network)算法垃圾分类识别系统,以实现自动化高效的垃圾分类。该系统将利用大数据集进行训练,...
1.背景介绍 增强学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能技术,它通过与环境的互动学习,以最小化或最大化某种奖励信号来实现...深度学习(Deep Learning, DL)是一种人工智能技术,它通过多层神经网络学习复...
卷积神经网络基础 需要理解卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层、填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 几个经典的模型 LeNet AlexNet VGG NiN GoogLeNet 1×1卷积核作用 放缩通道数:通过控制卷积核的...
Task5——卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶 10.1 卷积神经网络(CNN)基础 卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构,被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域,因为图像...
教程简单易操作,代码完善 结合readme.md看readme_qhy.md
DenseBlock中的非线性组合函数采用的是BN+ReLU+3x3Conv的结构。
本文的主要内容有::卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶 一、卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本...
文章目录动手学深度学习之深度学习基础1、过拟合、欠拟合及其解决方案2、梯度消失、梯度爆炸3、循环神经网络进阶4、机器翻译及相关技术5、注意力机制与Seq2seq模型6、Transformer7、卷积神经网络基础8、LeNet9、卷积...
通过逐渐聚合信息,生成越来越粗糙的映射,最终实现学习全局表示的目标,同时将卷积图层的所有优势保留在中间层。下图是使用1x1卷积核与3个输入通道和2个输出通道的互相关计算,这里的输入和输出具有相同的高度和...
书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容,同时也是对之前知识的查漏补缺
伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记 Task 05:卷积神经网络基础;LeNet;卷积神经网络进阶 微信昵称:WarmIce 昨天打了一天的《大革命》,真挺好玩的。不过讲道理,里面有的剧情有点为了“动作...
卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据。 二维互相关运算 ...
卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。 图例:阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及...
卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶 一、卷积神经网络基础 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组...
第二次打卡内容(2月15日-18日) Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶(1天) Task04:机器翻译及相关技术...b站上动手学深度学习 开学前要学完哦!!加油!! 作者:poppy917
动手学深度学习(二)Day 3过拟合&欠拟合及其解决方案一些概念高维线性回归实验从零开始的实现丢弃法梯度消失&梯度爆炸一些理论Kaggle房价预测实战循环神经网络进阶代码实现Day 4机器翻译及相关技术定义代码实现注意...
卷积神经网络 神经网络结构: 卷积神经网络是神经网络模型的改进版本,依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,如: 卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ...
《动手学深度学习》PyTorch版本和TendorFlow版本(内有所有代码和PDF版下载地址)
深入探究深度学习、神经网络与卷积神经网络以及它们在多个领域中的应用