注意,因为有 element-wise 的矩阵相加操作,所以主分支的输出特征与 shortcut 的输入矩阵 shape 必须相同。 左图: 右图:在残差结构的输入和输出加上了1*1 的卷积层,主要用来降维和升维的。右图输入的 channels 数为 256,经过第一个 1*1 卷积层后,降维为 64 个 channels(高、宽不变);再通过一个 3*3 的...
ResNet和DenseNet是近几年两种比较热门的网络结构,ResNet把输入直接加到(element-wise adding)卷积的输出上,DenseNet则把每一层的输出都拼接(concatenate)到了其后每一层的输入上。在这篇论文中作者用High Order RNN结构(HORNN)把DenseNet和ResNet联系到了一起,证明了DenseNet能从靠前的层级中提取到新的特征,而Res...
importtorchimporttorch.nn.functional as F#两种结构#第一种(时刻,曲线数量,曲线上的值是用多大的向量表示)#第二种(单词数,句子数,每个单词是用多大的向量表示)cell1=torch.nn.RNNCell(input_size=100,hidden_size=30)#input_size是曲线上的值是用多大的向量表示或者每个单词是用多大的向量表示cell2=torch.nn...
2.长短期记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),通过引入门控机制(输入门、遗忘门和输出门)和记忆单元,能够学习长期依赖信息,特别适合处理时间序列数据。 image.png 核心思想: ·门控机制(Gating Mechanism):LSTM通过引入输入门、遗忘门和输出门来控制信息的流动,解决了传统RNN的短期记忆问题。 ·记忆...
RNN,LSTM,ResNet 神经网络的梯度更新 反向传播算法:神经网络中加速计算参数梯度值的方法 梯度下降算法 -> 随机梯度下降、动量随机梯度 凸优化: 几何意义,任取一个集合中的两点练成一条线段,如果这条线段完全落在该集合中,那么这个集合就是凸集 BN训练测试:...
2.时间相关性的非结构化数据,RNN算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性,也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、语音相关算法都是基于RNN算法。 3.非欧氏数据结构, GNN。这类场景典型的可以用图来表示。例如社交网络等。
从头创建一个CNN ResNet U-net GAN RNN 2.1 核心机器学习概念 很多,但是都一笔带过,说在part2中详细讲解 2.2 FastAI split_none:创建databunch的过程,不划分训练/验证组时也要进行这样一个文件转化 data.one_batch:获取一个batch的数据 2.3 Python
2.时间相关性的非结构化数据,RNN算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性,也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、语音相关算法都是基于RNN算法。 3.非欧氏数据结构, GNN。这类场景典型的可以用图来表示。例如社交网络等。
2.时间相关性的非结构化数据,RNN算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性,也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、语音相关算法都是基于RNN算法。 3.非欧氏数据结构, GNN。这类场景典型的可以用图来表示。例如社交网络等。
例如,模型压缩可以通过剪枝、量化等方式减少模型参数数量,从而降低模型复杂度和计算资源需求;模型加速可以通过并行化、低精度计算等方式提高训练速度;此外,还有一些研究者探索了如何将ResNet与其他模型(如CNN、RNN等)结合,以实现更好的性能表现。总的来说,经典神经网络ResNet作为一种重要的深度学习模型,其独特的设计...