原文:基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结

这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN LSTM BiLSTM GRU以及CNN与LSTM BiLSTM的结合还有多层多通道CNN LSTM BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题 处理方法和相关策略,以及经验 其实并没有什么经验 等,白菜一枚。 Demo Site: https: github.com bamt ...

2020-04-10 11:17 0 1007 推荐指数:

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基于pytorchCNNLSTM神经网络模型小结

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNNLSTM、BiLSTM、GRU以及CNNLSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNNLSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法 ...

Sun Sep 03 23:34:00 CST 2017 2 58227
CNN-1: LeNet-5 卷积神经网络模型

1、LeNet-5模型简介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络 ...

Thu Jun 27 18:55:00 CST 2019 0 3056
CNN-4: GoogLeNet 卷积神经网络模型

1、GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构,该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军。 2、GoogLeNet 模型的提出 1)在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好 ...

Fri Jun 28 06:57:00 CST 2019 0 452
PyTorch搭建神经网络模型的4种方法

PyTorch有多种方法搭建神经网络,下面识别手写数字为例,介绍4种搭建神经网络的方法。 方法一:torch.nn.Sequential() torch.nn.Sequential类是torch.nn中的一种序列容器,参数会按照我们定义好的序列自动传递下去。 import ...

Sat May 02 20:19:00 CST 2020 0 1135
常用的神经网络模型pytorch实现(一)

BasicModule 程序实现的时候所有模型继承自定义的basicmoudle,主要重写了模型加载和保存等方法 View Code Lenet5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构,主要是用于手写字体的识别,也是刚入门需要 ...

Wed Sep 02 20:06:00 CST 2020 0 1378
pytorch(二) 自定义神经网络模型

一、nn.Modules 我们可以定义一个模型,这个模型继承自nn.Module类。如果需要定义一个比Sequential模型更加复杂的模型,就需要定义nn.Module模型。 定义了__init__和 forward 两个方法,就实现了自定义的网络模型。 _init_(),定义模型架构,实现 ...

Fri Jul 03 23:32:00 CST 2020 0 1255
Pytorch实现神经网络模型求解线性回归

autograd 及Variable Autograd: 自动微分   autograd包是PyTorch神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不 ...

Tue Sep 15 08:43:00 CST 2020 0 443
使用PyTorch简单实现卷积神经网络模型

  这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型:LeNet 、AlexNet 、VGGNet,首先我们需要了解三大基础数据集:MNIST 数据集、Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集   MNIST数据集是用作手写体识别的数据集 ...

Wed Sep 18 00:26:00 CST 2019 0 728
 
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