.RNN简介 rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。 虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn不能够处理序列问题，因为它没有记忆能力，那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力呢 首先简单介绍一下rnn以及lstm的背景，这里给出两个链接，链接 ，链接 以最简单的rnn为例，如下图 上面是rnn ...
2018-01-25 19:35 1 8708 推荐指数：
pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类 导入所需模块： 对数据集的操作（读取数据集）： 由于像素值为0到255的整数，所以刚好是uint8所能表示的范围，包括transforms.ToTensor()在内的一些关于图片的函数就默认输入的是uint8型，若不是 ...
在上一篇博客中，我们实现了用LSTM对单词进行词性判断，本篇博客我们将实现用LSTM对MNIST图片分类。MNIST图片的大小为28*28，我们将其看成长度为28的序列，序列中的每个数据的维度是28，这样我们就可以把它变成一个序列数据了。代码如下，代码中的模型搭建参考了文末的参考资料 ...
本次分类问题使用的数据集是MNIST，每个图像的大小为\(28*28\)。 编写代码的步骤如下 载入数据集，分别为训练集和测试集 让数据集可以迭代 定义模型，定义损失函数，训练模型 代码 输出如下 ...
mnist实战 开始使用简单的全连接层进行mnist手写数字的识别，识别率最高能到95%，而使用两层卷积后再全连接，识别率能达到99% 全连接： 加入卷积： ...
前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html 系列教程总目录传送门：我是一个传送门 本系列教程对应 ...
LeNet-5实现MNIST分类 本人水平有限，如有错误，欢迎指出！ 1. LeNet-5 1.1 简介 LeNet-5是由“深度学习三巨头”之一、图灵奖得主Yann LeCun在一篇名为"Gradient-Based Learning Applied to Document ...
