自由Man
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2015年08月20日 10011 阅读全文
1.彩票预测参考:https://www.7forz.com/3319/https://www.cnblogs.com/wenzb/p/10899313.html2.家谱首页:X氏家谱 (起源)定位个人信息:大头贴头像出生:[出生时间、出生地] 现状:[去世时间、埋...
2018年05月17日 137 阅读全文
一、卷积只能在同一组进行吗?--Groupconvolution二、卷积核一定越大越好?--3×3卷积核三、每层卷积只能用一种尺寸的卷积核?--Inception结构四、怎样才能减少卷积层参数量?--Bottleneck256维的输入直接经过一个3×3×256的卷积层,输出一个256维的f...
2019年12月27日 32 他山之石
搭建技巧使用ADAM优化器ReLU 是最好的非线性(激活函数)请在每一个层添加一个偏差使用方差缩放(variance-scaled)初始化/对每层的输入进行BN操作归一化输入数据一般不用学习率衰减(学习率衰减在SGD中更为常见)池化用于平移不变性预处理技巧数据预处理1)zero...
2019年12月17日 44 深度学习
BottleneckLSTMBottleneckLSTM,源自CVPR2017的Google论文MobileVideoObjectDetectionwithTemporally-AwareFeatureMaps其相较于ConvLSTM,最大的改进是引入BottleneckGate,...
2019年12月13日 40 深度学习

对应更新公式为:

在这里插入图片描述

对应更新公式为:

LSTM变体FC-LSTM:对应更新公式为:其中,空心小圆圈表示矩阵对应元素相乘,又称为Hadamard乘积。ConvLSTM结构与FC-LSTM类似,不过将矩阵乘操作,换成了卷积操作。更新公式如下:      其中,it,ft...
2019年12月10日 35 深度学习
损失函数NLLLoss() 的输入是一个对数概率向量和一个目标标签.它不会为我们计算对数概率,适合最后一层是log_softmax()的网络. 损失函数CrossEntropyLoss()与NLLLoss()类似,唯一的不同是它为我们去做log_softmax....
2019年12月10日 33 深度学习
RNN、LSTM、GRU的结构与PyTorch调用方式基本一致,此处以RNN为例进行说明。pytorch中的RNN,torch.nn.RNN():参数:   参数含义注意input_size输入x的特征维度数量是特征维度,不是序列长度hidden_size隐状态...
2019年12月10日 59 深度学习
LSTM是一种特殊的RNN,其引入状态量来保留历史信息,同时引入门的概念来更新状态量。RNN:LSTM:原理RNN网络中历史信息在每个RNN单元,都经过tanh/ReLu,信息在逐渐流失;而LSTM,采用信息更新的方式,更容易将有用的信息传递下去,传得更远。也就是下图中C随序列传递的过程。为了实现状...
2019年12月09日 44 深度学习
  RNN(RecurrentNeuralNetwork)是一类用于处理序列数据的神经网络,最常见的是时间序列、文字序列。基础神经网络(常规CNN)与RNN  我们从基础的神经网络中知道,神经网络包含输入层、隐层、输出层,通过激活函数控制输出,层与...
2019年12月05日 41 深度学习

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