原论文地址: 参考博客: 新的操作逐点分组卷积(pointwise group convolution)其实就是改进了深度可分离卷积,里面的逐点卷积是1x1的,将他变为分组卷积 。他的意思是1x1卷积很耗费计算资源。为什么?通道混洗(channel shuffle)主要是使用这种分组卷积后每个group的特征彼此没有信息交… 阅读全文 MobileNet and
计算图的一个大优势是:当有不同的或者一些特殊的输出变量时,例如上面例子中的 和逻辑回归中准备优化的代价函数 ,用计算图来处理会很方便。从这个小例子中可以看出,通过一个从左向右(蓝色箭头)的过程,可以计算出 的值。而为了计算导数,从右到左(红色箭头,和蓝色箭头的过程相反)的过程是用于计算导数最自然、最直...
1、深层神经网络 目前为止,学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播,还有逻辑回归,并且还学到了向量化,这在随机初始化权重时是很重要。 这一次所要做的是把这些理念集合起来,就可以组建并执行一个术语你自己的深度神经网络,有没有一种乐高积木的感觉呢? 简单复习下前面的内容: 逻辑回归,下图左边。
原论文地址: 参考博客: 新的操作 逐点分组卷积(pointwise group convolution) 其实就是改进了深度可分离卷积,里面的逐点卷积是1x1的,将他变为分组卷积 。他的意思是1x1卷积很耗费计算资源。为什么? 通道混洗(channel shuffle) 主要是使用这种分组卷积后每个group的特征彼此没有信息交…阅读全文 赞同4 ...
深度学习探索:从PyTorch到神经网络 🧠现在,我们正式进入深度学习的世界。PyTorch是大部分人的首选,它上手快,功能强大。小破站上有很多教程,比如小土堆的教程就非常贴心,从零开始教你搭建深度学习的基础。另外,李沐老师的《动手学习深度学习》和进阶的《论文精读》也是不错的选择。如果你想更深入地了解RNN、CNN和Trans...
一、学习路径 基础知识:在开始学习深度学习之前,你需要掌握一些基础知识,如概率论、统计学、线性代数和微积分等。这些知识将有助于你更好地理解深度学习的原理和应用。 编程语言:深度学习需要使用编程语言进行实现和开发。Python是最常用的深度学习编程语言,因此你需要掌握Python的基本语法和常用库,如NumPy、Pandas和...
入门深度学习所需的时间取决于个人学习效率和专注度，但一般认为，从零开始系统学习并掌握深度学习，大约需要三个月左右的时间。以下是一个详细的学习路线图，旨在帮助初学者在三个月内从零基础入门深度学习。基础知识学习 首先，你需要掌握两个关键领域：数学基础和Python编程。数学基础 - **线性代数**：...
【从零开始学习深度学习】24.神经网络中池化层的作用:最大池化与平均池化,【从零开始学习深度学习】24.神经网络中池化层的作用:最大池化与平均池化
3. 从零实现动量法 4. 基于Pytorch简洁实现动量法 总结 1. 梯度下降中的问题 假设输入为二维向量 ,输出为标量的目标函数 。下面实现基于这个目标函数的梯度下降,并演示使用学习率为 时自变量的迭代轨迹。 %matplotlib inline import sys import d2lzh_pytorch as d2l ...
首先，你需要安装一个深度学习框架。以TensorFlow为例，你可以通过pip命令轻松安装：pip install tensorflow 4.2 第一个深度学习模型 接下来，我们可以从一个简单的线性回归模型开始，逐步过渡到更复杂的神经网络模型。以下是一个使用TensorFlow构建简单神经网络的示例代码框架：```python import tensorflow as tf # ...