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Pytorch小技巧-数据增强（上）
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
那么在现实生活中，想要得到大量的数据，不仅要收集各种情景下、各种角度、各个位置的照片，还有确保数据的多样性。
用户6719124
2019-12-05
2K
0
Pytorch-经典卷积网络介绍（上）
卷积神经网络
神经网络
y轴是错误率。由图看出在较早期的拘役2⁓4层神经网络结构的shallow错误率高达25.8%和28.2%。而后在alexnet出现后，一下子将错误率降到了16.4%、而后具有19层结构的VGG网络和22层的GoogleNet进一步将错误率降到了7.3%和6.7%。而后发现的ResNet更是将错误率降到了3.57%。
用户6719124
2019-12-04
450
0
Pytorch-ResNet（残差网络）-上
神经网络
kernel
由之前的研究，会有人疑问是否往往更深层次的神经网络具有更佳的表现？这种问题现在还无法进行完美的解答。
用户6719124
2019-12-04
862
0
pytorch基础知识-pooling（池化）层
神经网络
pytorch
pooling（池化）层原则上为采样操作，与upsample（上采样）不同的是，pooling为下采样操作，即将feature map变小的操作。
用户6719124
2019-11-21
9.6K
0
Pytorch实现简单的数字识别（上）
pytorch
python
神经网络
使用深度学习神经网络对数字识别，大体需要4个步骤：①读取数据。②建立模型。③训练。④测试、验证。
用户6719124
2019-11-18
1.4K
0
Pytorch实现简单的数字识别（下）
神经网络
但要注意loss的降低程度不能代表神经网络结构模型的好坏，应该将最终的正确率结果作为验证模型优劣的工具。
用户6719124
2019-11-18
657
0
“电视、新闻、报纸”-简单机器学习预测未来销售额
python
机器学习
神经网络
机器学习是python使用的一大方向，本文以简单的三种不同销售方式对最终销额的影响为例子，采用MSE均方差进行分析。
用户6719124
2019-11-17
693
0
python机器学习实现鸢尾花的分类
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
鸢尾花（学名：Iris tectorum Maxim）属百合目、鸢尾科，可供观赏，花香气淡雅，可以调制香水，其根状茎可作中药，全年可采，具有消炎作用。
用户6719124
2019-11-17
6.1K
0
使用pytorch实现鸢尾花的分类——BP神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
编程算法
因此是4->layer1->layer2->3的三分类问题。考虑可以使用多种算法进行分析，本文先介绍使用BP神经网络进行分析。
用户6719124
2019-11-17
11.6K
2
pytorch基础知识-常见激活函数（下）
神经网络
它是由sigmoid表达式变化而来的。是将sigmoid的x轴压缩两倍、y轴增加2倍而来的。
用户6719124
2019-11-17
525
0
pytorch基础知识-反向传播
神经网络
编程算法
深度学习
如图所示为由最开始的输入到输出。给了每个节点上一个weight（权重），第一层和第二层均用O代表输出。通过链式法则分解成上式子。
用户6719124
2019-11-17
438
0
Pytorch-多分类问题神经层和训练部分代码的构建
神经网络
tensor
这里完成了tensor的建立和forward过程，下面介绍train（训练）部分。
用户6719124
2019-11-17
741
0
Pytorch基础知识-激活函数
神经网络
如图，蓝线为sigmoid激活函数，sigmoid激活函数可以将数值压缩至0到1，特别适合于probability和RGB的计算，但它具有梯度离散的问题，在边缘时梯度接近于0，会导致无法继续优化的情况。
用户6719124
2019-11-17
587
0
pytorch基础知识-GPU加速
深度学习
pytorch
神经网络
一般我们在使用笔记本电脑或者台式机进行神经网络结构计算时，默认使用cpu计算，但cpu运算速度十分有限，一个专门搞学术研究的人常配备一个英伟达显卡来加速计算。
用户6719124
2019-11-17
1K
0
pytorch-过拟合与欠拟合（下）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
那么如何衡量不同模型的学习能力呢，我们将这个能力叫为：model capacity。正常上认为次幂数越高可表达的能力越大。目前随着硬件技术的发展，能构建的神经网络结构也越来越深。从以往数据来看，具有8个神经层的AlexNetd的数据量可以达到60MB，具有19个神经层的VGG网络的数据量大概为250MB左右，而在2015年新研究出的ResNet的152个神经层的数据量要多个GB的数据量，从而具有更高的学习能力，反映出更高维的特征。
用户6719124
2019-11-17
799
0
pytorch-Train-Val-Test划分（上）
神经网络
腾讯云测试服务
spring
本节介绍的是Train/Val/Test部分的划分，合理的划分会有效地减少under-fitting和over-fitting现象。
用户6719124
2019-11-17
3.6K
0
pytorch-Train-Val-Test划分（下）
神经网络
spring
上半节讲到一个数据集正常需要划分为train、validation和test三个数据集，那么具体到代码中是如何实现的？
用户6719124
2019-11-17
3.3K
0
pytorch-Regularuzation
神经网络
上节讲解了如何检测over-fitting现象，本节讲解如何减轻over-fitting。
用户6719124
2019-11-17
479
0
pytorch卷积神经网络-卷积的定义（上）
神经网络
卷积神经网络
上述图片所示的是数字‘8’，但这个“8”在计算机看来，确是（28*28）矩阵的组合
用户6719124
2019-11-17
587
0
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