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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
月见樽
2018-04-27
1.2K
0
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
月见樽
2018-04-27
2.4K
0
MLP中实现dropout,批标准化MLP中实现dropout,批标准化
pytorch
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
月见樽
2018-04-27
1.9K
0
基于Pytorch的MLP实现基于Pytorch的MLP实现
pytorch
numpy
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
月见樽
2018-04-27
7.3K
0
基于Pytorch的CapsNet源码详解CapsNet基本结构代码实现参考
pytorch
git
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
月见樽
2018-04-27
1.6K
0
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