PyTorch搭建神經網絡模型的4種方法
PyTorch有多種方法搭建神經網絡，下面識別手寫數字為例，介紹4種搭建神經網絡的方法。 方法一：torch.nn.Sequential() torch.nn.Sequential類是torch.nn中的一種序列容器，參數會按照我們定義好的序列自動傳遞下去。 import ...
原文：介紹一個快速確定神經網絡模型中各層矩陣維度的方法
深度學習在設計神經網絡結構時需要指定每個隱藏層權重矩陣 偏置項的維度，有的時候容易搞混淆，導致運行時產生維度不對的錯誤，特別是對於隱藏層既深又寬的網絡，更容易出錯。下面以一個實例來說明怎么簡單快速確定每一層各個矩陣的維度。 假設需要擬合的函數為：y f x WX b。 損失函數：J W,b 其中 X：輸入特征，W：權重，b：偏置項 正 前 向傳播的計算公式 a X，z i w i a i b i ...
2018-12-05 13:03 0 2773 推薦指數：
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1、本次搭建的神經網絡模型具有一個隱藏層的二分類 2、需要的激活函數有tanh,sigmoid 3、用了正向傳播和反向傳播。 4、計算交叉熵損失。 模型如下： 用到的數學公式： 建立神經網絡的一般方法是: 1、定義神經網絡結構（比如輸入單元、隱藏單元 ...
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神經網絡模型(Backbone)
自己搭建神經網絡時，一般都采用已有的網絡模型，在其基礎上進行修改。從2012年的AlexNet出現，如今已經出現許多優秀的網絡模型，如下圖所示。 主要有三個發展方向： Deeper：網絡層數更深，代表網絡VggNet Module： 采用模塊化的網絡結構（Inception ...
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