1.文章原文地址 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.文章摘要 在这项工作中,我们研究了在大规模的图像识别数据集上卷积神经网络的深度对准确率的影响.我们主要贡献是使用非常小(3×3)卷积核的架构对深度增加的网络进行全面的评估,其结果表明将深度增大到16-19层时网络的性能会显著提升.这些发现是基于我们在ImageNet Challenge 2014的目标检测和分类任务分别获得了第一名和第二名的成

MNIST 手写数字识别 卷积神经网络 Pytorch框架 谨此纪念刚入门的我在卷积神经网络上面的摸爬滚打 说明 下面代码是使用pytorch来实现的LeNet,可以正常运行测试,自己添加了一些注释,方便查看. 代码实现 import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration #这里是个python的三元表达式,

简介 Graph Neural Networks 简称 GNN,称为图神经网络,是深度学习中近年来一个比较受关注的领域.近年来 GNN 在学术界受到的关注越来越多,与之相关的论文数量呈上升趋势,GNN 通过对信息的传递,转换和聚合实现特征的提取,类似于传统的 CNN,只是 CNN 只能处理规则的输入,如图片等输入的高.宽和通道数都是固定的,而 GNN 可以处理不规则的输入,如点云等. 可查看[GNN]万字长文带你入门 GCN. 而 PyTorch Geometric Library (简称 Py

""" 利用numpy实现一个两层的全连接网络 网络结构是:input ->(w1) fc_h -> relu ->(w2) output 数据是随机出的 """ import numpy as np #维度和大小参数定义 batch_size = 64 input_dim = 1000 output_dim = 10 hidden_dim = 100 # 数据虚拟 (x,y) # 每行是一条数据 输入是64*1000,1000

参考:https://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html 具体的理论就不解释了,这里主要是解释代码: ⚠️使用的是python2.7 1.导入包和选择设备 下面是需要用来实现神经迁移的包列表: torch, torch.nn, numpy (使用pytorch实现神经网络必不可少的包) torch.optim (有效梯度下降) PIL, PIL.Image, matplotlib.pyplot (下载和显示图像) t

第1章 PyTorch与深度学习 深度学习的应用 接近人类水平的图像分类 接近人类水平的语音识别 机器翻译 自动驾驶汽车 Siri.Google语音和Alexa在最近几年更加准确 日本农民的黄瓜智能分拣 肺癌检测 准确度高于人类的语言翻译 读懂图片中的图像含义 现今深度学习应用中最受欢迎的技术和出现的时间点 技术 年份 神经网络 1943 反向传播 20世纪60年代初期 卷积神经网络 1979 循环神经网络 1980 长短期记忆网络 1997 深度学习过去的叫法 20世纪70年代叫控制论(cyb

2017 年初,Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上,针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch. 因其在灵活性.易用性.速度方面的优秀表现,经过2年多的发展,目前 PyTorch 已经成为从业者最重要的研发工具之一. 现在为大家奉上出 60 分钟极速入门 PyTorch 的小教程,助你轻松上手 PyTorch!大家也可直接在实验楼学习:PyTorch 深度学习基础课程. PyTorch 基础 PyTorch 使用一种称之为 imperat

欢迎关注磐创博客资源汇总站: http://docs.panchuang.net/ 欢迎关注PyTorch官方中文教程站: http://pytorch.panchuang.net/ 专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的神经网络章节的笔记. 八.神经网络:表述(Neural Networks: Representation) 本节主要讨论一种叫做神经网络的机器学习算法.首先讨论神经网络的表层结构,在后续的课程中再讨论具体的学习算法.神经网络其实是一个比较古老的算法,它沉寂过一点时间,但现在又成为了许多机器学习的首选技术. 8.1 非线性假设 参考视频: 8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mkv

Python 张量与动态神经网络 PyTorch 1.0 发布了. 此版本的主要亮点包括 JIT 编译.全新并且更快的分布式库与 C++ 前端等. JIT 编译器 JIT(Just-In-Time)是一组编译工具,用于弥合 PyTorch 研究与生产之间的差距. 它允许创建可以在不依赖 Python 解释器的情况下运行的模型,并且可以更积极地进行优化.使用程序注解可以将现有模型转换为 PyTorch 可以直接运行的 Python 子集 Torch Script.模型代码仍然是有效的 Python

8.1  非线性假设 8.2  神经元和大脑 8.3  模型表示 1 8.4  模型表示 2 8.5  特征和直观理解 1 8.6  样本和直观理解 II 8.7  多类分类 8.1  非线性假设 无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点,即当特征太多时,计 算的负荷会非常大. 下面是一个例子: 之前已经看到过,使用非线性的多项式项,能够帮助我们建立更好的分类模型. 假设我们有非常多的特征,例如大于 100 个变量,想用这 100 个特征来构建一个非线性的多项式模型,结果将是数量非常惊人的特征

神经网络的结构 神经网络的网络结构由输入层,隐含层,输出层组成.隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数,也就是说神经网络的层数不包括输入层.下面是一个三层的神经网络,包含了两层隐含层,一个输出层.其中第一层隐含层的节点数为3,第二层的节点数为2,输出层的节点数为1:输入层为样本的两个特征X1,X2. 图1 三层神经网络 在神经网络中每一个节点的都与上一层的所有节点相连,称为全连接.神经网络的上一层输出的数据是下一层的输入数据.在图中的神经网络中,原始的输入数据,通过第一层隐含层的计算得出的输

本文分为四个部分,第一部分简要介绍LSTM的应用现状:第二部分介绍LSTM的发展历史,并引出了受众多学者关注的LSTM变体——门控递归单元(GRU):第三部分介绍LSTM的基本结构,由基本循环神经网络结构引出LSTM的具体结构.第四部分,应用Keras框架提供的API,比较和分析简单循环神经网络(SRN).LSTM和GRU在手写数字minist数据集上的表现. 应用现状 长短期记忆神经网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN).原始的RNN在训练中,随着训练时间的加长以及网络层数的增多,

神经网络的结构 神经网络的网络结构由输入层,隐含层,输出层组成.隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数,也就是说神经网络的层数不包括输入层.下面是一个三层的神经网络,包含了两层隐含层,一个输出层.其中第一层隐含层的节点数为3,第二层的节点数为2,输出层的节点数为1:输入层为样本的两个特征X1,X2. 图1 三层神经网络 在神经网络中每一个节点的都与上一层的所有节点相连,称为全连接.神经网络的上一层输出的数据是下一层的输入数据.在图中的神经网络中,原始的输入数据,通过第一层隐含层的计算得出的输

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模

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目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,有 TensorFlow .PyTorch.Keras等.这些深度学习框架被应用于计算机视觉.语音识别.自然语言处理与生物信息学等领域,并获取了极好的效果.其中,PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架,当前开源的框架中,没有哪一个框架能够在灵活性.易用性.速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch. 基于此,磐小仙邀请到了作者 News(CS硕士) ,在接下来的这段时间里,他将会给大家带来关于PyTorch的一个专栏. 这个专栏主要针对想

之前讲解了图注意力网络的官方tensorflow版的实现,由于自己更了解pytorch,所以打算将其改写为pytorch版本的. 对于图注意力网络还不了解的可以先去看看tensorflow版本的代码,之前讲解的地址: 非稀疏矩阵版:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html 稀疏矩阵版:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13623989.html 以下改写后的代码我已经上传到gihub上,地址为: ht

RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 作者:elfin   资料来源:RepVGG论文解析 目录 1.摘要 2.背景介绍 3.相关工作 3.1 单分支到多分支 3.2 单分支模型的高效训练 3.3 模型参数重构 3.4 Winograd(威诺格拉德)卷积 4.由结构参数重构技术构建RepVGG 4.1 简单即快速.内存使用经济.灵活 4.2 训练时的多分支结构 4.3 推理时的模型参数重构 4.4 结构规格 Top  ---  Bottom