原文:4. 神經網絡的簡單搭建、卷積操作與卷積層

在前 篇博客介紹完pytorch的基礎知識之后,我這里我們接着介紹簡單網絡的搭建,詳述卷積操作,最后根據卷積操作搭建 神經網絡的卷積層。 . nn.Module的簡單使用 官方幫助文檔 首先,我們還是要從幫助文檔看起,進入 pytorch 官網,查看 Pytorch 的官方幫助文檔 然后進入 torch.nn 部分 nn 是神經網絡 neural network 的簡稱 ,查看 container ...

2021-11-11 15:38 0 106 推薦指數:

查看詳情

簡單卷積神經網絡(CNN)的搭建

卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡,它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元,對於大型圖像處理有出色表現。與普通神經網絡非常相似,它們都由具有可學習的權重和偏置常量(biases)的神經元組成。每個神經元都接收一些輸入,並做 ...

Sun May 13 08:13:00 CST 2018 0 4103
卷積神經網絡_(1)卷積和池化學習

卷積神經網絡(CNN)由輸入卷積、激活函數、池化、全連接組成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積:用它來進行特征提取,如下: 輸入圖像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷積是一個5*5*3的filter(感受野),這里注意:感受野的深度 ...

Fri Nov 18 05:26:00 CST 2016 6 98094
卷積神經網絡卷積和池化

卷積神經網絡卷積和池化 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 為什么要使用卷積呢?   在傳統的神經網絡中,比如多層感知機(MLP),其輸入通常是一個特征向量,需要人工設計特征,然后將這些特征計算的值組成特征向量,在過去幾十年的經驗 ...

Wed Sep 12 01:51:00 CST 2018 0 5129
卷積神經網絡卷積和池化

Mnist是針對小圖像塊處理的,這篇講的是針對大圖像進行處理的。兩者在這的區別還是很明顯的,小圖像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全連接的方式(即輸入和隱含直接相連)。但是大圖像,這個將會變得很耗時:比如96*96的圖像,若采用全連接方式,需要96*96個輸入單元,然后如果要訓練 ...

Tue May 09 22:52:00 CST 2017 2 9095
卷積神經網絡】對BN的解釋

Shift 個人覺得BN的作用是加快網絡學習速率,論文中提及其它的優點都是這個優點的副產品。 網上對BN解釋 ...

Mon Sep 24 03:03:00 CST 2018 1 8596
卷積神經網絡

簡單理解一下卷積這個東西。 (以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西) 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...

Tue May 08 01:17:00 CST 2018 0 1091
卷積神經網絡

的全部(全像素全連接),並且只是簡單的映射,並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢?卷積神經網絡(C ...

Thu Mar 19 09:51:00 CST 2015 5 3398
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM