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11 2019 档案
Pytorch全连接网络
摘要:本篇开始学习搭建真正的神经网络,前一部分讨论深度学习中预处理数据的基本流程;后一部分构建了两种全连接网络,用三种不同方案拟合时序数据;并在例程中详细分析误差函数,优化器,网络调参,以及数据反向求导的过程。 数据预处理 本篇使用航空乘客数据AirPassenge... 阅读全文
posted @ 2019-11-29 19:56 xieyan0811 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Pytorch_数据基础
摘要:机器学习需要掌握数据处理工具Pandas、Numpy,同理,深度学习也需要掌握相应的数据处理工具,在Pytorch中数据存储在张量Tensor和变量Variable之中,本篇将介绍它们的基本用法以及与之相关的常用函数。 掌握必要的基础知识,让后期看代码更加流畅... 阅读全文
posted @ 2019-11-28 16:50 xieyan0811 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑
残差网络ResNet代码解读
摘要:残差网络效果 卷积神经网络CNN的发展历史如图所示: 从起初AlexNet的的8层网络,到ResNet的152层网络,层数逐步增加。当网络层数增加到一定程度之后,错误率反而上升,其原因是层数太多梯度下降变得越发困难。而ResNet解决了这一问题。 目前Res... 阅读全文
posted @ 2019-11-25 09:30 xieyan0811 阅读(127) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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