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动手学深度学习v2__26 网络中的网络 NiN（草稿待补充）
一、NIN 二、代码实现 三、QA网络中的网络（NiN）
NiN使用窗口形状为 11×1111×11、5×55×5 和 3×33×3的卷积层，输出通道数量与 AlexNet 中的相同。 每个 NiN 块后有一个最大汇聚层，池化窗口形状为 3×33×3，步幅为 2 NiN 和 AlexNet 之间的一个显著区别是 NiN 完全取消了全连接层。 相FPGA学习-6：简单的组合电路
数字电路可分为2大类： 组合电路和时序电路 组合电路的输出只取决于它的输入 并能够在一瞬间完成，与之前状态无关 时序电路则是在时钟控制下有条理的运行 受时钟信号和输入的控制，与之前状态有关 之前的点灯程序就是时序电路 现在我们先从组合电路开始学习 写一个简单的3-8译码器 我(预)简单快捷使用你的linux
简单快捷使用你的linux 1 开始接触linux 当你刚接触到linux系统的时候,接触到神秘的命令行,发现这与平日中接触的图形化界面完全不一样,你懵了。看了这篇文章,可以教会你一些简单的linux常用命令. 方便你的操作. 2 开始linux命令 2.1 打开目录 在Windows系统中,我们最常用的《Network In Network》翻译
N e t w oPytorch之经典神经网络(五) —— NIN
2014年新加坡国立大学提出的 在GoogLeNet之前，该设计后来为GoogLeNet(Inception)和 ResNet 等网络模型所借鉴 NIN——Network In Network 网络中的网络 前面的的LeNet、 AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来论文笔记_Network in Network
文章目录摘要1.介绍2.卷积神经网络3.Network in Network3.1 MLP 卷积层3.2 全局平均池化3.3 NIN网络架构4.实验4.1 实验概述4.2 CIFAR-104.3 CIFAR-1004.4 Street View House Numbers数据集4.5 MNIST4.6 全局平均池化作为正则化项4.7 NIN的可视化5.总结延伸参考文献： 摘要网络结构解读之inception系列一：Network in Network
网络结构解读之inception系列一：Network in Network 网上有很多的网络结构解读，之前也是看他人博客的介绍，但当自己看论文的时候，发现存在很多的细节和动机解读，而这部分能加深对网络结构设计的理解。因此记录下来。 为什么把NIN放入inception系列，因为inception的灵感部分