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头疼!卷积神经网络是什么?CNN结构、训练与优化一文全解
本文全面探讨了卷积神经网络CNN,深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化,详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层,最后列出其训练与优化的多项 ......
卷积
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支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)
支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 作者:July 。致谢:pluskid、白石、JerryLead。 说明:本文最初写于2012年6月,而后不断反反复复修改&优化,修改次数达上百 ......
SVM
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Pytorch优化器全总结(二)Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、SparseAdam(重置版)
目录 写在前面 一、torch.optim.Adadelta Adadelta代码 Adadelta算法解析 Adadelta总结 二、torch.optim.RMSprop RMSprop代码 RMSprop算法解析 RMSprop总 ......
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利用pytorch自定义CNN网络(四):损失函数和优化器
本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第四篇,主要介绍如何训练一个CNN网络,关于本系列的全文见这里。 笔者的运行设备与软件:CPU (AMD Ryzen 5 4600U) + pytorch ......
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tSNE算法在自然语言处理中的应用:文本降维和可视化
目录 技术原理及概念 t-SNE(Toeplitz-Stochastic Neural Network)是一种常用的文本降维和可视化算法,它的核心思想是将高维文本数据映射到低维空间,同时保持数 ......
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了解基于模型的元学习:Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM
摘要:本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]:基于模型的元学 ......
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MultiscaleResNet50:AnEfficientandAccurateApproachforIma
目录 标题:《51. Multi-scale ResNet-50: An Efficient and Accurate Approach for Image Recognition》 背景介绍 在人工智能领域,图像识别是一项非常重要的任务。 ......
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ResNet:RevolutionizingDeepLearningforImageRecognition
目录 1. 引言 2. 技术原理及概念 3. 实现步骤与流程 3.1 准备工作:环境配置与依赖安装 3.2 核心模块实现 3.3 集成与测试 3.4 优化与改进 4. 示例与应用 ResNet: ......
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ResNet
卷积
add
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利用pytorch准备数据集、构建与训练、保存与加载CNN模型
本文的主要内容是利用pytorch框架与torchvision工具箱,进行准备数据集、构建CNN网络模型、训练模型、保存和加载自定义模型等工作。本文若有疏漏、需更正、改进的地方, ......
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BGD(批量梯度下降)--学习笔记
函数凸凹性: 用到的范数知识: 详细解释:每一个元素的平方再开方。补充损失函数: Huber Loss知识点 loss函数可以通过loss参数进行设置。
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Regressor支持以下的loss ......
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V2AS 一个技术分享与创造的静土
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