卷积神经网络学到的模式具有平移不变性(translation invariant)卷积神经网络在图像右下角学到某个模式之后,它可以在任何地方识别这个模式,比如左上角 对于密集连接网络来说,如果模式出现在新的位置,它只能重新学习这个模式 卷积神经网络可以学到模式的空间层次结构(spatial hierarchies of patterns)第一个卷积层将学习较小的局部
Keras中的一维卷积神经网络是 Conv1D 层,它接收的输入形状是(samples, time, features)的三维张量,并返回类似形状的三维张量。卷积窗口是时间轴上的一维窗口(时间轴是输入张量的第二个轴) 一维卷积神经网络的架构与二维卷积神经网络相同,它是 Conv1D 层和 MaxPooling1D层的堆叠,最后是一个全局池化层或 Flatten 层...
深度学习的大众化:Theano 和 tensorflow是两个符号式的张量运算的python框架,都支持自动求微分。Keras等用户友好型库则使深度学习变得像操作乐高积木一样简单。
通过使用数据增强,正则化以及调节网络参数可以在一定程度上提高精度,但是因为数据较少,想要进一步提高精度就需要使用预训练的模型 Deep learning with Python 学习笔记(3) Deep learning with Python 学习笔记(1)
python实现比较简单: W1=W1-learning_rate*dW1b1=b1-learning_rate*db1W2=W2-learning_rate*dW2b2=b2-learning_rate*db2 至此,已经完成了主要的工作,一个完整的神经网络已经搭建完成。 但是还有一个问题,迭代! 如果我们只优化一次参数是远远不够的,我们需要进行大量的迭代,也就是不断的完成“前向传播->后向传...
Deep learning with Python 学习笔记(3) 本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好...
论文地址《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》 原始网络结构 使用CNN+Sigmoid串行组合来进行特征提取,最后使用Flatten+FNN进行分类预测 编辑 适配网络结构 根据自己图像尺寸修改第一个CNN 加入了Dropout层使模型的鲁棒性更好 编辑 代码 class LeNet(torch.nn.Module): def __init__(self): sup...
deep learning pytorch 教材 deep learning python 简介 深度学习(人工神经网络的研究的概念) 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
之前学完了深度学习的基础知识,也有在看一些论文,但由于时间限制没有做多少实践和总结,这次就总结一下《Deep learning with Python》这本书的一些笔记,主要是part 1。毕竟下手编程和学习数学理论是很不同的。这本书可以很容易在网上找到PDF文件,建议理论知识学得差不多的同学拿着本书快速刷一遍,而且这本书所有代码...
Python Data Science Handbook9.3 Foundations of Deep Reinforceme... Deep Learning: Methods and Appli... Neural Networks and Deep Learni...9.7 Variational Bayesian Learning The... Fluent Python9.6 Deep Learning with PyTorch: A pra... Pattern Recognition and Machine L...9.5 ...