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深度学习：卷积神经网络（下）【一些经典的神经网络模型】

1、深度卷积神经网络（AlexNet）

AlexNet实现

端到端：神经网络可以直接基于图像的原始像素进行分类。这种称为端到端（end-to-end）的方法节省了很多中间步骤特征分级表示：多层神经网络中，图像的第一级的表示可以是在特定的位置和⻆度是否出现边缘；而第二级的表示说不定能够将这些边缘组合出有趣的模式，如花纹；在第三级的表示中，也许上

机器学习---神经网络(Neural Network)

1. 神经网络的基本概念神经网络的分层：神经网络由输入层、隐藏层、输出层组成。神经元之间的连接：层与层之间有神经元连接、而层内之间没有神经元连接。连接的神经元都有对应的权重。输入层：负责接收输入的数据。输出层：从这层获取神经网络输出数据。隐藏层：输入层与输出层之间的

ReLU、LeakyReLU

https://blog.csdn.net/weixin_37724529/article/details/109623344?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~Rate-1-109623344-blog-90210041.pc_relevant_antiscanv3&depth_1-utm_source=distribute.pc_rel

NF-ResNet：去掉BN归一化，值得细读的网络信号分析 | ICLR 2021

论文提出NF-ResNet，根据网络的实际信号传递进行分析，模拟BatchNorm在均值和方差传递上的表现，进而代替BatchNorm。论文实验和分析十分足，出来的效果也很不错。一些初始化方法的理论效果是对的，但实际使用会有偏差，论文通过实践分析发现了这一点进行补充，贯彻了实践出真知的道理来源：晓飞

pytorch + tensorflow VGG猫狗识别

pytorch import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution # kerne

vgg和pytorch

import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution # kernel self.conv1 =

pytorch

pytorch import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution # kernel self

【吴恩达深度学习】L1W1 学习笔记

1.2 什么是神经网络卷积神经网络（CNN）——图像循环神经网络（RNN）,全称是长短期记忆网络（LSTM）——自然语言处理（NLP） ReLU 函数线性整流函数（Linear rectification function），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activation function），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的

深度学习之激活函数小结

深度学习之激活函数小结激活函数的作用和意义：引入非线性，增加网络表达能力；基本激活函数介绍首先看一下一些常见的激活函数： Sigmoid：总结：第一个出现的激活函数，存在以下问题，所以后面基本不使用了 1、梯度消失的情况 2、不是以0为对称中心（梯度下降比较慢） 3、计算公式相对复杂

代码分析--模型的创建

https://blog.csdn.net/Dear_learner/article/details/122920181 构建模型的两大要素： ● 构建子模块（比如网络结构中的卷积层、池化层、激活层、全连接层）； ● 拼接子模块（将子模块按照一定的顺序拼接起来，最终得到想到的网络结构）。 LeNet类继承了nn.Module,并且在__init__方法中

人工智能面试总结-激活函数

目录说说激活函数作用？说说激活函数为什么需要非线性函数？说说你知道的激活函数以及各自特点、适用场景？说说ReLU6? 说说ELU指数线性单元特点？说说Sigmoid的缺点，以及如何解决？说说ReLU在零点可导吗，如何进行反向传播？ Sigmoid求导推导一下？ Softmax求导推导一下？说说Softmax

深度学习及图像分类阶段作业与阶段总结

这目录深度学习及图像分类阶段作业与阶段总结深度学习作业问题1：神经网络构建问题1代码用function API构建通过sequential的方式进行构建通过model的子类构建问题2：特征图大小计算问题2答案问题3：特征图计算问题3答案：图像分类作业问题：ResNet34代码模型构建利用fashionmnist

激活函数简介

1、什么是激活函数？单一神经元模型展示：神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传入下一层，输入层神经元节点会将属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数

深度学习调参经验总结

深度学习调参技巧总结关于deep learning（rnn、cnn） σ′(⋅)=σ(⋅)(1−σ(⋅))，tanh′=1−tanh2 batch_size：将数据集划分为不同的 batch，是为了限制 RAM 的使用，防止内存溢出； batch_size = 256; ℓ 层的神经网络，对于着 ℓ−1 个层间权值矩阵；简单参数 hyperparameters： learnin

反向传播过程中不可导情况处理

参考这篇文章： https://blog.csdn.net/weixin_42720875/article/details/105936398 《神经网络反向求导不可导情况处理》写的蛮好，主要写了Relu函数、平均池化、最大池化的处理方式。 Relu函数次梯度方法(subgradient method)是传统的梯度下降方法的拓展，用来处理不可导

Pytorch使用 nn.ModuleList() 和nn.Sequential()编写神经网络模型

一、使用传统方法创建模型 import numpy as np import torch import torch.nn as nn #准备数据 data=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,400) # -2PI 到 2PI 区间分成400份的所有点 x=torch.tensor(data.reshape(400,-1),dtype=torch.float) y=torch.tensor(np.sin(data.reshap

AlexNet pytorch代码实现

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net=nn.Sequential( nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding=1),nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2), nn.Conv2d(96,128*2,kernel_size=5,padding=2),nn.ReLU(),

CCF 202012-1 期末预测之安全指数

#include<stdio.h> int main(){ int n; scanf("%d",&n); int w,score,y=0; for(int i=0;i<n;i++){ scanf("%d%d",&w,&score); y+=w*score; } if(y<0){ y=0; } printf("%d",y); return 0; } 试题编号：202012

ml2

1、elu ELU函数是针对ReLU函数的一个改进型，相比于ReLU函数，在输入为负数的情况下，是有一定的输出的

全连接神经网络 -2

搭建网络并可视化在数据准备、探索和可视化分析后，下面搭建需要使用的全连接神经网络分类器。网络的每个全连接隐藏层由nn.Linear()函数和nn.ReLU()函数构成，其中nn.ReLU()表示使用激活函数ReLU。构建全连接层分类网络的程序如下所示： ## 全连接网络 class MLPclassifica(nn.Mo

Pytorch入门

目录环境配置查看cuda是否安装完成 sigmod与relu函数环境配置查看cuda是否安装完成查看在该目录下是否存在该文件。在cmd命令行输入nvcc- V可以查看你的cuda版本。查看Pytorch版本以及GPU是否可用 import torch print(torch.__version__) print('gpu:',torch.cu

人工智能导论实验四：深度学习算法及应用

实验四：深度学习算法及应用一、实验目的　　1、了解深度学习的基本原理；　　2、能够使用深度学习开源工具；　　3、应用深度学习算法求解实际问题。二、实验要求　　1、解释深度学习原理；　　2、对实验性能进行分析；　　3、回答思考题。三、实验平台 1、https://www.educo

sigmoid/ReLu

神经元和激活函数

教材 https://www.bilibili.com/video/BV13b4y1177W 符号含义 \(d\) 维数 \(b\) 偏置项 1.神经元模型 \(z=\sum_{i=1}^{d}w_ix_i +b = w^T x +b\) 2.激活函数性质连续并可导（允许少数点上不可导）的非线性函数。可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络