刚好18 和 24 层的 ResNet 在经过 3*3 的 max pooling 后,输出的 shape 刚好满足 Conv2_x 的第一个残差结构需要的输入 shape。 但50、101、152 层的 ResNet 网络结构中 Conv2_x 的第一个残差结构就需要用虚线结构!但与 Conv3_x、Conv4_x、Conv5_x 的第一个残差(虚线)结构也有不同的地方:Conv2_...
6, 24, 24]out=self.extra(x)+out#反馈路线returnout#___测试输出情况#net=Resnet_unit(3,6)#net.forward(torch.randn(4,3,32,32))#当输入[4,3,32,32]的时候输出的是[4, 6, 24, 24]#这个时候就出现了一个问题,就是在反馈路线的时候out+x也就是[4,3,32,32]+[4, 6, 24, 24...
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...
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: BN本质上是解决传播过程中的梯度消失问题...
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 PIL/Pillow:Python Imaging Library ...
编码器-解码器结构在多个领域展现出先进水平,但这种结构会将输入序列编码为固定长度的内部表征。这限制了输入序列的长度,也导致模型对特别长的输入序列的性能变差。将注意力机制引入循环神经网络帮助解决这一局限性。该方法可用于多个领域的序列预测中,包括文本翻译、语音识别等。
这套教程是为那些想要入门深度学习神经网络的初学者们准备的。通过本教程,你将学习到什么是深度学习,它的基本原理以及如何构建和训练神经网络模型。我们将从零开始,逐步引导你了解各种常用的神经网络结构,如生成对抗神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等,并通过实际案例演示如何运用它们解决实际问题。
一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽! 迪哥人工智能课堂 7.9万 134 29:54:29 不愧是吴恩达!从入门到进阶,一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络算法!真的不要太爽! 晓何学姐 1.2万 13 12:49:...
44.tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 45.Tensorflow使用的预训练的resnet_v2_50,resnet_v2_101,resnet_v2_152等模型预测,训练 46.tensorflow下设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的情况 47.工业器件检测和识别 48.将tf训练的权重保存为CKPT,PB ,CKPT 转换成 PB格式。并将权重固化到图里面,并...
这个过程和resnet是一致的。 网络结构角度 当梯度消失时,f(x)=0,y=g(x)=relu(x)=x,怎么理解呢? 1. 当梯度消失时,模型就是记住,长这样的就是该类别,是一个大型的过滤器 2. 在网络上堆叠这样的结构,就算梯度消失,我什么也学不到,我至少把原来的样子恒等映射了过去,相当于在浅层网络上堆叠了“复制层...