前篇推文介绍了深度学习中最为基础和常见的一类网络——深度神经网络，也就是DNN，其源起于MLP网络，经过丰富的激活函数和反向传播算法的加持，使得网络在层数深的情况下能够有效训练，并大大增强了网络的信息表达能力（神经网络模型本质上是在拟合一个相对复杂的映射函数，随着网络层数的增加，能拟合逼近的映射函数可以越复杂，意味着信息表达能力越强）。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
在深度学习中，尤其是在处理图像相关任务时，卷积和反卷积（转置卷积）都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
本文将介绍如何使用卷积操作实现因子分解机器。卷积网络因其局部性和权值共享的归纳偏差而在计算机视觉领域获得了广泛的成功和应用。卷积网络可以用来捕获形状的堆叠分类特征(B, num_cat, embedding_size)和形状的堆叠特征(B, num_features, embedding_size)之间的特征交互。
本文介绍如何构建深度转换网络实现端到端的文本生成。在这一过程中，包括有关数据清理，训练，模型设计和预测算法相关的内容。
本文经AI开发者（ID: okweiwu, 社区地址: https://ai.yanxishe.com）
我读过的最精彩、解释最清楚的文章之一是「The Annotated Transformer」https://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 。它引起了前所未有的关注，一个简单的想法就是用一个文件注释你所需要的代码。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1781616
Pytorch提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。
Rickest Ricky 对Twitter内容做了一系列的文本分析处理，并把内容整理成博文发布到：https://medium.com/@rickykim78。本文是对他此项目第11部分的部分内容翻译，主要是通过CNN和word2vec进行文本分析，完整内容及代码可以在github上找到：https://github.com/tthustla/twitter_sentiment_analysis_part11/blob/ master/Capstone_part11.ipynb
原标题：CNN Output Size Formula - Bonus Neural Network Debugging Session
我们通过扩展nn.Module PyTorch基类来创建网络，然后在类构造函数中将网络层定义为类属性。现在，我们需要实现网络的 forward() 方法，最后，我们将准备训练我们的模型。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中，我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。
我的答案是，在Conv2D输入通道为1的情况下，二者是没有区别或者说是可以相互转化的。首先，二者调用的最后的代码都是后端代码（以TensorFlow为例，在tensorflow_backend.py里面可以找到）：
轴承是在机械设备中具有广泛应用的关键部件之一。由于过载，疲劳，磨损，腐蚀等原因，轴承在机器操作过程中容易损坏。事实上，超过50％的旋转机器故障与轴承故障有关。实际上，滚动轴承故障可能导致设备剧烈摇晃，设备停机，停止生产，甚至造成人员伤亡。一般来说，早期的轴承弱故障是复杂的，难以检测。因此，轴承状态的监测和分析非常重要，它可以发现轴承的早期弱故障，防止故障造成损失。 最近，轴承的故障检测和诊断一直备受关注。在所有类型的轴承故障诊断方法中，振动信号分析是最主要和有用的工具之一。 在这次比赛中，我们提供一个真实的轴承振动信号数据集，选手需要使用机器学习技术判断轴承的工作状态。
首先抱歉用「标题党」的形式把大家引进来看，但我的确只用了 2 个晚上，开着 1.75 倍的语速听课，拿到了 TensorFlow in Practice 专项课的证书。证明如下三张图：
数据集大小仍然是247*900，不同的是数据集的第247位变成了湿度特征的真实湿度值。
我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据，图片数据，文本数据，时间序列数据。
当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。在本指南中，我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。
二维卷积应该是最常用的卷积方式了，在Pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样，先实例化再使用。下面是一个只有一层二维卷积的神经网络，作为nn.Conv2d（）方法的使用简介：
最近 Google 的一篇文章 MLP-Mixer 很火，号称用只用 MLP 来做 CV 任务。不过显而易见的是，它在很多地方用到了卷积，只是没有说自己是在做卷积，而是用一堆奇奇怪怪的词来描述自己在做的运算。MLP-Mixer 的卷积本质已经有很多人指出了了，比如 LeCun 的 twitter。
研究人员观察到，当涉及卷积神经网络时，越深越好是有意义的。因为模型应该更有能力（它们适应任何空间的灵活性增加，因为它们有更大的参数空间可供探索）。
以上这篇pytorch 计算ConvTranspose1d输出特征大小方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
我们知道，在学习深度学习的过程中，搭建网络是我们必须要掌握的，在搭建网络的过程中，我们也遇到了很很多的问题，为什么要使用卷积层，卷积层的参数我们应该怎么去定义，以及为什么要去用池化，池化的参数又该怎么去定义，还有连接层？这些都是在搭建优质网络中必须要使用的。该怎么去使用？各层的参数该怎么定义？
首先说下pytorch中的Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]
卷积神经网络CNN是深度学习中的基础知识。本文对CNN的基础原理及常见的CNN网络进行了详细解读，并介绍了Pytorch构建深度网络的流程。最后，以阿里天池零基础入门CV赛事为学习实践，对Pytorch构建CNN模型进行实现。
量化在不同领域有不同的定义，而在深度学习领域，量化有两个层面的意义：(1) 存储量化，即更少的bit来存储原本需要用浮点数(一般为FP32)存储的tensor；(2) 计算量化，即用更少的bit来完成原本需要基于浮点数(一般为FP32，FP16现在也是常用的一种)完成的计算。量化一般有这样两点好处：
Module 类是 torch.nn 模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。
torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。
Transformer 的出色表现让注意力机制出现在深度学习的各处。本文整理了深度学习中最常用的6种注意力机制的数学原理和代码实现。
为响应国家健康中国战略，推送健康医疗和大数据的融合发展的政策，由清华大学临床医学院和数据科学研究院，天津市武清区京津高村科技创新园，以及多家重点医院联合主办的首届中国心电智能大赛正式启动。自今日起至2019年3月31日24时，大赛开启全球招募，预计大赛总奖金将高达百万元！目前官方报名网站已上线，欢迎高校、医院、创业团队等有志于中国心电人工智能发展的人员踊跃参加。
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“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
六月份初开启了我神经网络相关内容的学习，眨眼间一个月过去了，是时候来总结下自己这个月的学习心得了。
上一小节遗留的问题就是，我们希望能够把图像一个区域与周围上下左右各个区域关联的这种特性学习到，也就是实现平移不变性，通俗来理解，一个好一点的办法就是在一个点上，把它周围的点都加起来放在这个点上，当做这个点的数据。 听起来是不是很简单，卷积就是大概实现了这个功能，我们看一下离散卷积的公式，既然这里说离散卷积，当然还有连续卷积，不过我们现在用不到，只考虑这个离散卷积就好了。
使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用Colab pro，大家下载模型做预测即可。
深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就，在 NLP 领域也是可以的。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似 n-gram 的关键信息），从而能够更好地捕捉局部相关性。
目前，有数十种深度学习框架可以解决 GPU 上的任何种类的深度学习问题，那么为什么我们还需要一个呢？ 本书是对这一百万美元问题的解答。 PyTorch 进入了深度学习家族，并有望成为 GPU 上的 NumPy。 自加入以来，社区一直在努力兑现这一承诺。 如官方文档所述，PyTorch 是针对使用 GPU 和 CPU 进行深度学习的优化张量库。 尽管所有著名的框架都提供相同的功能，但 PyTorch 相对于几乎所有框架都具有某些优势。
在深度学习任务中，对于复杂的神经网络和大规模的训练数据，显存占用成为一个常见的问题。当我们的模型和数据超出GPU显存的限制时，就会出现"out of memory"的错误。为了解决这个问题，我们可以采取一些优化策略来降低显存的占用。
以下是input_shape=(1,10,1), w = (3,1,1)时，conv1的shape
在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息：http://www.drhongtao.com/gefcom/2017
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来， 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。
解决这个问题很简单，可以通过找到峰值，然后减去它们的X坐标来测量它们之间的水平距离来解决。这可以通过使用可用的工具和库有效地完成。然而，我们的目标是训练一个神经网络来预测两个峰之间的距离。一旦我们证明了神经网络可以处理这一任务，我们就可以在更复杂的端到端学习任务中重用相同的架构，而测量距离只是学习更复杂关系的一种手段。这源于深度学习的理念，即我们应该尝试让神经网络学习特征，而不是让工程师手工编码特征并希望这些特征是最相关的。如果我们能证明神经网络可以学习距离特征，我们就可以在更复杂的网络中使用它，在这些网络中，最终结果将取决于距离以外的许多其他因素。这些任务的典型例子是解释心电图或天文数据。
每个对机器学习感兴趣的机器学习工程师/软件开发人员/学生都在卷积神经网络（也称为CNN）上工作。我们有一个一般理论，即如何训练网络对图像进行分类。但是，刚接触机器学习/神经网络的人们并不了解CNN如何精确地学习参数。
你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器，来创建一个 Sequential 模型：
上一篇《pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层
视频演示：https://mpvideo.qpic.cn/0b2eleaawaaaqeacrtymk5svawodbnmqacya.f10002.mp4?
本文基于动手深度学习项目讲解了FCN进行自然图像语义分割的流程，并对U-Net和Deeplab网络进行了实验，在Github和谷歌网盘上开源了代码和预训练模型，训练和预测的脚本已经做好封装，读者可以自行下载使用。
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