深度学习Lambda层
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Keras 使用 Lambda层详解
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! from tensorflow.python.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.py ...
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Python深度学习pytorch神经网络汇聚层理解
目录 最大汇聚层和平均汇聚层 填充和步幅 多个通道 我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关(例如,"图像是否包含一只猫呢?"),所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏 ...
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python深度学习tensorflow卷积层示例教程
目录 一.旧版本(1.0以下)的卷积函数:tf.nn.conv2d 二.1.0版本中的卷积函数:tf.layers.conv2d 一.旧版本(1.0以下)的卷积函数:tf.nn.conv2d 在tf1 ...
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Tensorflow深度学习使用CNN分类英文文本
目录 前言 源码与数据 源码 数据 train.py 源码及分析 data_helpers.py 源码及分析 text_cnn.py 源码及分析 前言 Github源码地址 本文同时也是学习唐宇迪老师 ...
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13个最常用的Python深度学习库介绍
如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助. 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库. 这个名单并不详尽,它 ...
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TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN
一.卷积神经网络的概述 卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如 ...
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理解深度学习之深度学习简介
机器学习 在吴恩达老师的课程中,有过对机器学习的定义: ML:<P T E> P即performance,T即Task,E即Experience,机器学习是对一个Task,根据Experi ...
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Python深度学习之简单实现猫狗图像分类
一.前言 本文使用的是 kaggle 猫狗大战的数据集 训练集中有 25000 张图像,测试集中有 12500 张图像.作为简单示例,我们用不了那么多图像,随便抽取一小部分猫狗图像到一个文件夹里即可. ...
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机器深度学习二分类电影的情感问题
二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题.今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面. 一.数据集来源 我们使用的是IMDB数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的50000条严 ...
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深度学习小工程练习之tensorflow垃圾分类详解
介绍 这是一个基于深度学习的垃圾分类小工程,用深度残差网络构建 软件架构 使用深度残差网络resnet50作为基石,在后续添加需要的层以适应不同的分类任务 模型的训练需要用生成器将数据集循环写入内存, ...
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深度学习tensorflow基础mnist
软件架构 mnist数据集的识别使用了两个非常小的网络来实现,第一个是最简单的全连接网络,第二个是卷积网络,mnist数据集是入门数据集,所以不需要进行图像增强,或者用生成器读入内存,直接使用简单的f ...
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Python深度学习之实现卷积神经网络
一.卷积神经网络 Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络,也称为卷积网络或CNN.CNN是一种特殊的多层神经网络,用于处理具有明显网格状拓扑的数据.其网络的基 ...
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pyTorch深度学习多层感知机的实现
目录 激活函数 多层感知机的PyTorch实现 激活函数 前两节实现的传送门 pyTorch深度学习softmax实现解析 pyTorch深入学习梯度和Linear Regression实现析 前两节 ...
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Python深度学习pytorch卷积神经网络LeNet
目录 LeNet 模型训练 在本节中,我们将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一.这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识 ...
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Python深度学习pytorch神经网络块的网络之VGG
目录 VGG块 VGG网络 训练模型 与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似,神经网络结构的设计也逐渐变得更加抽象.研究人员开始从单个神经元的角度思考问题,发展到整个层次,现在又 ...
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Python深度学习神经网络残差块
目录 ResNet模型 训练模型 ResNet沿用VGG完整的KaTeX parse error: Undefined control sequence: \time at position 2: 3 ...
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Python深度学习理解pytorch神经网络批量归一化
目录 训练深层网络 为什么要批量归一化层呢? 批量归一化层 全连接层 卷积层 预测过程中的批量归一化 使用批量归一化层的LeNet 简明实现 争议 训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使 ...
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Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解
目录 扰动的鲁棒性 实践中的dropout 简洁实现 扰动的鲁棒性 在之前我们讨论权重衰减(L2正则化)时看到的那样,参数的范数也代表了一种有用的简单性度量.简单性的另一个有用角度是平滑性,即函数不 ...
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Python深度学习pytorch神经网络图像卷积运算详解
目录 互相关运算 卷积层 特征映射 由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据,本节我们将以图像为例. 互相关运算 严格来说,卷积层是个错误的叫法,因为它所表达的运算其实是互相关运算(cross-cor ...
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Python深度学习pytorch神经网络多输入多输出通道
目录 多输入通道 多输出通道 1 × 1 1\times1 1×1卷积层 虽然每个图像具有多个通道和多层卷积层.例如彩色图像具有标准的RGB通道来指示红.绿和蓝.但是到目前为止,我们仅展示了单个输入和 ...
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Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现
我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机. import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 模型 与softmax回归 ...