随笔分类 - Neural Networks
摘要：ZFnet的创新点主要是在信号的“恢复”上面，什么样的输入会导致类似的输出，通过这个我们可以了解神经元对输入的敏感程度，比如这个神经元对图片的某一个位置很敏感，就像人的鼻子对气味敏感，于是我们也可以借此来探究这个网络各层次的功能，也能帮助我们改进网络。 论文结构 input: \(3 \times
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摘要：AlexNet 上图是论文的网络的结构图，包括5个卷积层和3个全连接层，作者还特别强调，depth的重要性，少一层结果就会变差，所以这种超参数的调节可真是不简单. 激活函数 首先讨论的是激活函数，作者选择的不是，而是ReL
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摘要：[TOC] 载入图片和坐标 .dataframe tbody tr th:only of type { vertical align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical align: top; } .dataframe thead th { te
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摘要：@[toc] 终究有一天，还是得接触这个让人捉摸不透的东西。我总感觉他太过神秘，所以对他没有什么好感。无奈，他如此实用，不得不拜访一下。我不管什么CNN和RNN，这些花里胡哨的东西，我感觉就像边角料。 参考《Pattern Recongition》 源 神经网络，就其类别来讲是非线性判别，而非线性判
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摘要：文章目录 一个简单的回归网络的例子 再来一个例子 官方教程上图片识别的例子 文章目录 一个简单的回归网络的例子 再来一个例子 官方教程上图片识别的例子 一个简单的回归网络的例子 再来一个例子 官方教程上图片识别的例子 很遗憾，看了半天还是没怎么学会，只能先记录俩个例子放在这里了。然后Pytorch就
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