深度学习PyTorch笔记（12）：线性神经网络——softmax回归 6 线性神经网络——softmax回归 6.1 softmax回归 6.1.1 概念 6.1.2 softmax运算 6.2 图像分类数据集（Fashion-MNIST） 6.2.1 读取数据集 6.2.2 读取小批量 6.2.3 整合所有组件 6.3 softmax回归的
深度学习计算机视觉理论基础（PyTorch） 1 神经网络与cv 1.1 经典的人工神经元模型：M-P 模型 1.2 感知机（Perceptron）的诞生 1.3 计算机视觉 2 深度神经网络基础 2.1 监督学习和无监督学习 2.1.1 监督学习（Supervised Learning） 2.1.2 无监督学习（Unsupervised Learnin
深度学习PyTorch笔记（13）：多层感知机 7 多层感知机 7.1 隐藏层 7.2 激活函数（activation function） 7.2.1 ReLU函数（修正线性单元Rectified linear unit，ReLU） 7.2.1.1 pReLU 7.2.2 sigmoid函数（挤压函数，squashing function）
torch.nn 包中常用的损失函数 1、torch.nn.MSELoss：均方误差 2、torch.nn.L1Loss：平均绝对误差 3、torch.nn.CrossEntropyLoss ：计算交叉熵 1、torch.nn.MSELoss：均方误差 import torch from torch.autograd
用numpy、PyTorch自动求导、torch.nn库实现两层神经网络 1 用numpy实现两层神经网络 2 用PyTorch自动求导实现两层神经网络 2.1 手动求导 2.2 gradient自动求导 3 用torch.nn库实现两层神经网络 3.1 参数未标准化 3.2 参数标准化 3.3 optim方法 3.4自己定义模型 4 总结
2021李宏毅机器学习（3）：类神经网络训练不起来怎么办 1 任务攻略 1.1 如果在训练集上的 loss 始终不够小 1.2 如果 loss 在训练集上小，在测试集上大 1.3 任务攻略的示意图 2 局部最小值 (local minima) 与鞍点 (saddle point) 3 批次（batch）与动量（momentum） 3.1 批
周志华机器学习（6）：支持向量机 6 支持向量机 6.1 间隔与支持向量 6.2 对偶问题（dual problem） 6.3 核函数 6.4 软间隔与正则化 基本是大段摘录西瓜书加上一些自己的解释补充，去除了冗余的话。 6 支持向量机 6.1 间隔与支持向量 给定训练样本集 D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,
深度学习计算机视觉理论基础（PyTorch） 1 神经网络与cv 1.1 经典的人工神经元模型：M-P 模型 1.2 感知机（Perceptron）的诞生 1.3 计算机视觉 2 深度神经网络基础 2.1 监督学习和无监督学习 2.1.1 监督学习（Supervised Learning） 2.1.2 无监督学习（Unsuperv
2021李宏毅机器学习（5）：Domain Adaptation 1 Domain Shift 2 Domain Adaptation 2.1 Basic Idea——寻找 Feature Extractor 2.2 Domain Adversarial Training 2.2.1 Feature Extractor 2.2.2 Domain Cl
2021李宏毅机器学习（4）：卷积神经网络CNN 1 前言 2 观察1 2.1 简化方法1：Receptive field（感受野） 2.2 最经典的 Receptive Field 的安排方式（Typical Setting） 2.2.1 考虑stride和padding 3 观察2 3.1 简化方法2：共享参数 3.2
前文关于迁移学习的入门及自定义模型的方法看这里：迁移学习——猫狗分类（PyTorch：自定义 VGGNet 方法）。参考了唐进民的《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》7 部分，及这里的代码。 另外一个迁移学习的方法：迁移学习——猫狗分类（PyTorch：迁移 VGG16 方法） 3.3 迁移 ResNet50 3.3.1 通过代码自动下载模型并直接调用 和迁移
参考的是唐进民的《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》6.4部分，代码部分按照原书的来会有报错，本文给出的是修改后的可以完整编译的代码。参考书本学习过程中出现的一些报错以及修改思路可以参考PyTorch实战手写数字识别。 现在来进行一个基于 PyTorch 框架使用神经网络实战手写数字识别的实例： 使用提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化； 使用优化好的模型对测
参考了唐进民的《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》7 部分，及这里的代码。 用两种方法来通过搭建卷积神经网络模型对生活中的普通图片进行分类： 自定义结构的卷积神经网络模型 通过使用迁移学习方法得到的模型通过这两种方法，解决同样的问题，以此来看看在效果上是传统的方法更出色，还是迁移学习方法更出色。 1 迁移学习入门 出现诱因：希望用耗费很多资源训练出来
搭建复杂神经网络同时优化参数 1 PyTorch 之 torch.nn 2 PyTorch 之 torch.optim 前面已经搭建了一个简易神经网络，并且使用自动梯度搭建一个二层结构的神经网络模型，现在我们基于 PyTorch 深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型，同时让模型参数的优化方法趋于高效。 1 PyTorch 之 torch.nn PyTorch 中的
搭建一个简易神经网络（PyTorch） 就是通过对 权重参数（w1，w2） 的更新来优化模型。 一个批次的数据从输入到输出的完整过程是： 先输入 100 个具有 1000 个特征的数据； 经过隐藏层后变成 100 个具有 100 个特征的数据； 再经过输出层后输出 100 个具有 10 个分类结果值的数据； 在得到输出结果之后计算损失并进行后向传播，这样一次模型的训练就完成了。
积分
粉丝
勋章
TA还没有专栏噢
第三方账号登入
看不清？点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信