原文:0603-常用的神经网络层

常用的神经网络层 目录 一 图像相关层 二 激活函数 . ReLU 函数 . 通过Sequential 构建前馈传播网络 . 通过 ModuleList 构建前馈传播网络 三 循环神经网络层 四 损失函数 pytorch完整教程目录:https: www.cnblogs.com nickchen p .html 一 图像相关层 图像相关层主要包括卷积层 Conv 池化层 Pool 等 这些层在实 ...

2021-04-25 09:02 0 356 推荐指数:

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Keras学习系列——神经网络层组件

对Keras提供的对各种的抽象进行相对全面的概括 1 基础常用 名称 作用 原型参数 Dense 实现全连接 Dense(units,activation,use_bias=True ...

Thu Mar 14 23:51:00 CST 2019 0 537
深度学习之TensorFlow构建神经网络层

深度学习之TensorFlow构建神经网络层 基本法 深度神经网络是一个多层次的网络模型,包含了:输入,隐藏和输出,其中隐藏是最重要也是深度最多的,通过TensorFlow,python代码可以构建神经网络层函数,比如我们称之为add_layer()函数,由于神经网络层的工作原理是一 ...

Tue Mar 27 06:12:00 CST 2018 0 6420
pytorch神经网络层搭建方法

神经网络层的搭建主要是两种方法,一种是使用类(继承torch.nn.Moudle),一种是使用torch.nn.Sequential来快速搭建。 1)首先我们先加载数据: 2)两种方法的模板: 2.1: 类(class):这基本就是 ...

Mon Aug 19 03:22:00 CST 2019 0 429
keras常用网络层

一、常用 常用对应于core模块,core内部定义了一系列常用网络层,包括全连接、激活等。 1.Dense Dense:全连接。 keras.layers.core.Dense(output_dim, init='glorot_uniform', activation ...

Wed May 23 06:56:00 CST 2018 0 1343
神经网络之dropout

一:引言   因为在机器学习的一些模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少的话,这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。在训练bp网络时经常遇到的一个问题,过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小,预测准确率较高(如果通过画图来表示的话,就是拟合曲线比较尖,不平滑,泛化能力不好),但是在 ...

Mon May 08 22:36:00 CST 2017 1 9004
常用神经网络的分类

KNN DNN SVM DL BP DBN RBF CNN RNN ANN 概述 本文主要介绍了当前常用神经网络,这些神经网络主要有哪些用途,以及各种神经网络的优点和局限性。 1 BP神经网络 BP (Back Propagation ...

Tue Mar 06 00:05:00 CST 2018 0 2334
神经网络中concatenate和add的不同

网络结构的设计上,经常说DenseNet和Inception中更多采用的是concatenate操作,而ResNet更多采用的add操作,那么这两个操作有什么异同呢? concatenate操作是网络结构设计中很重要的一种操作,经常用于将特征联合,多个卷积特征提取框架提取的特征融合或者是将输出 ...

Sun Oct 25 22:54:00 CST 2020 0 609
 
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