目录 前言 核心概念 整体架构 主要功能 核心类 架构图 设计约束 LayerParam 属性: Layer 属性 方法 ...
目标 完成框架设计文档中列出的基础类和需要在基础类中实现的接口。使用最简的单多层感知机 Multi Layer Perceptron 模型对框架进行初步验证, 因此, 除了框架的核心部分外, 还要实现一个全连接层,一个激活函数,一个优化器和一个损失函数。 框架代码简介 我把这个框架命名为cute dl, 已经上传到github上: https: github.com brandonlyg cute ...
2020-04-13 11:55 0 1047 推荐指数:
目录 前言 核心概念 整体架构 主要功能 核心类 架构图 设计约束 LayerParam 属性: Layer 属性 方法 ...
目标 这个阶段会给cute-dl添加循环层,使之能够支持RNN--循环神经网络. 具体目标包括: 添加激活函数sigmoid, tanh. 添加GRU(Gate Recurrent Unit)实现. 添加LSTM(Long Short-term Memory)实现 ...
在上个阶段,我们使用固定学习率优化器训练识别MNIST手写数字模型。在后面的示例中将会看到: 如果学习 ...
代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目标 上阶段cute-dl已经可以构建基础的RNN模型。但对文本相模型的支持不够友好, 这个阶段的目标是, 让框架能够友好地支持文本分类和本文生成任务。具体包括: 添加嵌入层 ...
代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl (转载请注明出处!) 目标 上个阶段使用MLP模型在在MNIST数据集上实现了92%左右的准确率,达到了tensorflow同等模型的水平。这个阶段要让cute-dl框架支持最简单的卷积 ...
代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目标 增加交叉熵损失函数,使框架能够支持分类任务的模型。 构建一个MLP模型, 在mnist数据集上执行分类任务准确率达到91%。 实现交叉熵损失函数 数学原理 分解交叉熵损失函数 ...
代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目标 为Session类增加自动分批训练模型的功能, 使框架更好用。 新增缓解过拟合的算法: L2正则化, 随机丢弃。 实现自动分批训练 设计方案 增加Dataset类负责管理 ...
转自:http://www.cnblogs.com/rjzheng/p/8971629.html#3977269 担心后面忘了,先转了,后面借鉴实现一下RPC ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- ...