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文武兼修ing——机器学习与IC设计

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基于Pytorch的MLP实现基于Pytorch的MLP实现

基于Pytorch的MLP实现目标使用pytorch构建MLP网络训练集使用MNIST数据集使用GPU加速运算要求准确率能达到92%以上保存模型实现数据集：MNIST数据集的载入 MNIST数据集是一种常用的数据集，为28*28的手写数字训练集，label使用独热码，在pytorch中，可以使用torchvision.datasets.MNIST()和torch.utils.data.DataLoader（）来导入数据集,其中 torchvision.datasets.MNIST():用于

2018-04-27

7.2K0

基于OpenCv-Python的视频组合

opencv python numpy 人工智能

step0：概述动机：手头有数个20秒左右的短视频（守望先锋最佳镜头），期望能组合成一个长视频英雄不朽，图片来源http://upload-images.jianshu.io/upload_ima

2018-04-27

1.7K0

基于Python的Rosenblatt感知器模型Rosenblatt感知器Python实现结果

python 监督学习 numpy 人工智能

Rosenblatt感知器 Rosenblatt感知器是一种最简单的感知器模型，即输出值为输入与对应权值相乘后取和再累加并加上偏置后通过符号函数的结果，即：Output = sgn(w0 * x0 + w1 * x1 + ... + wn * xn + bias)。训练时，使用有监督学习，当输出值与真实值不同时，对应的weight与该次输入数据与真实值和学习率的乘积相加，或可以描述为weight += input * (d - o) * n其中，input为输入值，d为真实值，o为输出值，n为学习率 P

2018-04-27

1.1K0

使用numpy构建多层感知机目标其他组件网络训练与测试

import numpy as np 目标使用numpy实现多层感知机的正向和反向传播层次构建全连接层正向传播正向传播的公式为：$Y = f(W \times X + b)$，其中，Y为输出，W为权值，b为偏置反向传播对于反向传播，已知上一层传回的梯度为dY，对应的反向传播公式为： $$dX = (W^{T} \times dY) \cdot f'(Y)$$ $$dW = \cfrac{1}{m} dY \times X^{T}$$ $$db = \cfrac{1}{m} \sum dY

2018-04-27

1.5K0

基于gluon的Inception结构Inception结构代码

人工智能 numpy

Inception结构初级Inception 结构初级Inception结构如下所示： inception_naive.png 其前向传播分为4个部分：通过1x1卷积通过3x3卷积，paddi

2018-04-27

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