随笔分类 -  深度学习

摘要: 对 HED 论文的主要内容进行了总结。 阅读全文
posted @ 2021-05-04 16:33 GShang 阅读(1789) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:对Pytorch官方实现的VGG网络模型代码进行了解读 阅读全文
posted @ 2021-04-27 01:40 GShang 阅读(1939) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:需求 假设你手上已经拿到了3×3的混淆矩阵如下: 需要绘制类似下面这种带渐变色条的彩色混淆矩阵色图: 实现 clear; close all; clc % 混淆矩阵 mat = [ 5,3,0; 2,3,1; 0,2,11 ]; % 标签 label = {'CAT','Dog','Rabbit'} 阅读全文
posted @ 2021-04-17 01:47 GShang 阅读(4672) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2020-12-25 10:32 GShang 阅读(4090) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:生成对抗网络入门视频总结 阅读全文
posted @ 2020-12-16 21:39 GShang 阅读(735) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文探讨了卷积和转置卷积的尺寸计算过程,并通过 Pytorch 进行了验证。 阅读全文
posted @ 2020-12-14 12:37 GShang 阅读(969) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:首先将您的 PyTorch模块转换为 ONNX格式,然后使用 ONNX.js将该 ONNX模块加载到您的网站或应用中,然后使用 JavaScript在浏览器中运行 PyTorch模块。在本视频中,将通过构建在浏览器中的手写数字识别器来引导观众完成此过程。 阅读全文
posted @ 2020-11-13 17:18 GShang 阅读(3915) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:[转]感知神经网络模型与学习算法本文转载自CSDN,原文链接 单层感知器 该概念的是在1957年美国学者Rosenblatt提出的。 感知器是监督学习的神经网络模型。单层感知器是包含一个突触权值可调的神经元的感知器模型。是神经网络用来进行模式识别的一种最简单的模型,属于前向神经网络类型,但是仅由一个神经元组成的单层感知器只能区分线 阅读全文
posted @ 2019-06-01 20:55 GShang 阅读(441) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:单层感知器 - 坐标点二分类问题单层感知器是神经网络的入门常识,基本的单层感知器可以解决线性分类问题。这里我们通过实例体验感知器是如何运作的。本次实例参照教材《MATLAB神经网络原理与实例精解》。 单层感知器的基本结构 如图,单层感知器可以有多个输入,它们通过与权值相乘,再相加(即加权求和)后,经过一定的偏置,再由激活函数处理, 阅读全文
posted @ 2019-06-01 15:25 GShang 阅读(2116) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习框架究竟是什么?本文转载自CSDN,作者yeler082,原文链接:https://blog.csdn.net/yeler082/article/details/78755095 1 引言 一直在说深度学习框架,最近也在使用tensorflow进行了简单的实验,但是对其中关系的理解还是不够到位,他们里面究竟是怎样的 阅读全文
posted @ 2019-05-28 20:39 GShang 阅读(4933) 评论(0) 推荐(2) 编辑

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