原文:基於pytorch的CNN、LSTM神經網絡模型調參小結

這是最近兩個月來的一個小總結,實現的demo已經上傳github,里面包含了CNN LSTM BiLSTM GRU以及CNN與LSTM BiLSTM的結合還有多層多通道CNN LSTM BiLSTM等多個神經網絡模型的的實現。這篇文章總結一下最近一段時間遇到的問題 處理方法和相關策略,以及經驗 其實並沒有什么經驗 等,白菜一枚。 Demo Site: https: github.com bamt ...

2020-04-10 11:17 0 1007 推薦指數:

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基於pytorchCNNLSTM神經網絡模型調小結

(Demo) 這是最近兩個月來的一個小總結,實現的demo已經上傳github,里面包含了CNNLSTM、BiLSTM、GRU以及CNNLSTM、BiLSTM的結合還有多層多通道CNNLSTM、BiLSTM等多個神經網絡模型的的實現。這篇文章總結一下最近一段時間遇到的問題、處理方法 ...

Sun Sep 03 23:34:00 CST 2017 2 58227
CNN-1: LeNet-5 卷積神經網絡模型

1、LeNet-5模型簡介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授於 1998 年在論文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的,它是第一個成功應用於數字識別問題的卷積神經網絡 ...

Thu Jun 27 18:55:00 CST 2019 0 3056
CNN-4: GoogLeNet 卷積神經網絡模型

1、GoogLeNet 模型簡介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一種全新的深度學習結構,該模型獲得了ImageNet挑戰賽的冠軍。 2、GoogLeNet 模型的提出 1)在這之前的AlexNet、VGG等結構都是通過增大網絡的深度(層數)來獲得更好 ...

Fri Jun 28 06:57:00 CST 2019 0 452
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 ...

Sat May 02 20:19:00 CST 2020 0 1135
常用的神經網絡模型pytorch實現(一)

BasicModule 程序實現的時候所有模型繼承自定義的basicmoudle,主要重寫了模型加載和保存等方法 View Code Lenet5 這個是n多年前就有的一個CNN的經典結構,主要是用於手寫字體的識別,也是剛入門需要 ...

Wed Sep 02 20:06:00 CST 2020 0 1378
pytorch(二) 自定義神經網絡模型

一、nn.Modules 我們可以定義一個模型,這個模型繼承自nn.Module類。如果需要定義一個比Sequential模型更加復雜的模型,就需要定義nn.Module模型。 定義了__init__和 forward 兩個方法,就實現了自定義的網絡模型。 _init_(),定義模型架構,實現 ...

Fri Jul 03 23:32:00 CST 2020 0 1255
Pytorch實現神經網絡模型求解線性回歸

autograd 及Variable Autograd: 自動微分   autograd包是PyTorch神經網絡的核心, 它可以為基於tensor的的所有操作提供自動微分的功能, 這是一個逐個運行的框架, 意味着反向傳播是根據你的代碼來運行的, 並且每一次的迭代運行都可能不 ...

Tue Sep 15 08:43:00 CST 2020 0 443
使用PyTorch簡單實現卷積神經網絡模型

  這里我們會用 Python 實現三個簡單的卷積神經網絡模型:LeNet 、AlexNet 、VGGNet,首先我們需要了解三大基礎數據集:MNIST 數據集、Cifar 數據集和 ImageNet 數據集 三大基礎數據集 MNIST 數據集   MNIST數據集是用作手寫體識別的數據集 ...

Wed Sep 18 00:26:00 CST 2019 0 728
 
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