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文武兼修ing——机器学习与IC设计

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CapsNet学习笔记理论学习代码阅读（PyTorch）参考资料

pytorch 神经网络编程算法

理论学习胶囊结构胶囊可以看成一种向量化的神经元。对于单个神经元而言，目前的深度网络中流动的数据均为标量。例如多层感知机的某一个神经元，其输入为若干个标量，输出为一个标量（不考虑批处理）；而对于胶囊

2018-04-27

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有基础（Pytorch/TensorFlow基础）mxnet+gluon快速入门mxnet基本数据结构mxnet的数据载入网络搭建模型训练准确率计算模型保存与载入

pytorch tensorflow 数据结构

import numpy as np import mxnet as mx import logging logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) # logging to stdout mxnet基本数据结构 ndarray ndarray是mxnet中最基本的数据结构，ndarray和mxnet的关系与tensor和pytorch的关系类似。该数据结构可以看成numpy的一种变体，基本上numpy的操作ndarray都可以实现。与ndarray相关的部分是

2018-04-27

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MLP中实现dropout，批标准化MLP中实现dropout，批标准化

MLP中实现dropout，批标准化基本网络代码三层MLP 使用MNIST数据集 import torch as pt import torchvision as ptv import numpy as np train_set = ptv.datasets.MNIST("../../pytorch_database/mnist/train",train=True,transform=ptv.transforms.ToTensor(),download=True) test_set = ptv.dat

2018-04-27

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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

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基于Pytorch的CapsNet源码详解CapsNet基本结构代码实现参考

CapsNet基本结构参考CapsNet的论文，提出的基本结构如下所示： capsnet_mnist.jpg 可以看出，CapsNet的基本结构如下所示：普通卷积层Conv1：基本的卷积层，感受野

2018-04-27

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