『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 # Author : Hellcat # Time : 2018/2/11 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional ...
.神经网络的起源 在传统的编程方法中,我们通常会告诉计算机该做什么,并且将一个大问题分解为许多小的 精确的 计算机可以轻松执行的任务。相反,在神经网络中,我们不告诉计算机如何解决问题,而是让计算机从观测数据中学习,自己找出解决方法。 自动从数据中学习听起来不错,然而, 年之前我们都仍然不清楚如何训练神经网络使其优于大多数传统方法,除了一些有专门解决方法的问题。在 年,深度神经网络出现了,这些技术 ...
2017-06-12 16:06 0 1366 推荐指数:
『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 # Author : Hellcat # Time : 2018/2/11 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional ...
- 神经网络模块,便捷的数据封装,能够将运算移往GPU,还包括一些输入输出的东西 nn.Parame ...
一、神经元 神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型。(多个输入对应一个输出) 一个神经网络的训练算法就是让权重(通常用w表示)的值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。 事实上,在神经网络的每个层次中,除了输出层以外,都会含有这样一个偏置单元。这些节点是默认存在的。它本质上 ...
本文来自于 [1] BP神经网络 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感谢原文作者! 1- M-P模型 按照生物神经元,我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单,以便于进行形式化表达,我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素,并把 ...
一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入,它将深度学习的思想引入到了神经网络当中,通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征,而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数,从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象,我尽量在下面描述细致一些 ...
在前面的博客人工神经网络入门和训练深度神经网络,也介绍了与本文类似的内容。前面的两篇博客侧重的是如何使用TensorFlow实现,而本文侧重相关数学公式及其推导。 1 神经网络基础 1.1 单个神经元 一个神经元就是一个计算单元,传入$n$个输入,产生一个输出,再应用于激活函数。记$n$维 ...
卷积神经网络这个词,应该在你开始学习人工智能不久后就听过了,那究竟什么叫卷积神经网络,今天我们就聊一聊这个问题。 不用思考,左右两张图就是两只可爱的小狗狗,但是两张图中小狗狗所处的位置是不同的,左侧图片小狗在图片的左侧,右侧图片小狗在图片的右下方,这样如果去用图片特征识别出来的结果,两张图 ...
神经网络概述 这部分内容已经有很多人讲的很清楚了,我就不再重复了,只是在这里简单梳理一下详细可见http://m.blog.csdn.net/article/details?id=7681000 对神经网络的发展历史感兴趣的还可以看下http ...