卷積神經網絡:下面要說的這個網絡,由下面三層所組成 卷積網絡:卷積層 + 激活層relu+ 池化層max_pool組成 神經網絡:線性變化 + 激活層relu 神經網絡: 線性變化(獲得得分值) 代碼說明: 代碼主要有三部分組成 第一部分: 數據讀入 第二部分:模型的構建,用於生成 ...
這是pytorch官方的一個例子 官方教程地址:http: pytorch.org tutorials beginner blitz cifar tutorial.html sphx glr beginner blitz cifar tutorial py 代碼如下 View Code .由於windows平台的pytorch存在很多問題,例如多線程無法正常工作,所以DataLoader中的num ...
2018-03-02 13:20 0 1382 推薦指數:
卷積神經網絡:下面要說的這個網絡,由下面三層所組成 卷積網絡:卷積層 + 激活層relu+ 池化層max_pool組成 神經網絡:線性變化 + 激活層relu 神經網絡: 線性變化(獲得得分值) 代碼說明: 代碼主要有三部分組成 第一部分: 數據讀入 第二部分:模型的構建,用於生成 ...
使用的數據集是MNIST,預期可以達到98%左右的准確率。 該神經網絡由一個輸入層,一個全連接層結構的隱含層和一個輸出層構建。 1.配置庫和配置參數 2.加載MNIST數據 3.數據的批處理一 4.創建DNN模型 ...
之前我們在使用cnn做圖片分類的時候使用了CIFAR-10數據集 其他框架對於CIFAR-10的圖片分類是怎么做的 來與TensorFlow做對比。 Caffe Keras 安裝 官方安裝文檔: https://github.com/IraAI ...
一、深度學習概念 1.什么是深度學習 深度學習(Deep Learning)是機器學習的一種形式,概念源於人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發現數據的分布式特征表示。它是機器學習研究中的一個新的領域 ...
深度學習引言 AI是最新的電力 大約在一百年前,我們社會的電氣化改變了每個主要行業,從交通運輸行業到制造業、醫療保健、通訊等方面,我認為如今我們見到了AI明顯的令人驚訝的能量,帶來了同樣巨大的轉變。 什么是神經網絡? 神經網絡的一部分神奇之處在於,當你實現它之后,你要做的只是輸入x,就能 ...
這個人總結的太好了 , 忍不住想學習一下,放到這里。 為了尊重原創作者,說明一下是轉載於:http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 學習總結 1. 簡介 神經網絡和深度學習是由Michael Nielsen所寫 ...
1、計算神經網絡的輸出(正向傳播): 矩陣表示: 向量化: 2、多個樣本的向量化(正向傳播): 3、激活函數: (1)sigmoid函數僅用於二分分類的情況,較少使用; a = 1 / (1 + e-z) g'(z) = g(z ...
前面一章我們詳細講解了神經網絡的組成,工作原理,信號在網絡中如何流動,以及如何求解每一個輸入信號賦予的權重等計算過程;同時我們還構建了一個邏輯回歸網模型來解決鳶尾花分類問題,很明顯,這種網絡很“淺”,但它對於分類鳶尾花數據還是非常有效的,而且不僅僅是鳶尾花,對於有需要的其他二分類問題,該模型 ...