自由Man
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2015年08月20日 11329 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 499 阅读全文
到AppStore下载“我的设备信息网络分析版” 打开APP,点击左上角“设备”,即可看到设备信息点击所需信息右侧的复制按钮,即可得到对应的设备信息。...
2020年06月28日 143 自创
介绍这两个函数使用方法及原理的文章及官方文档有很多,但发现存在不少坑,总结如下:使用getPerspectiveTransform()函数得到的射影变换矩阵的type类型是CV_64F(据说跟系统有关,未验证,我的是64位的系统);进行对应乘操作时,需要做类型转换Mat*.convertTo(Ma...
2020年05月26日 353 自创
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 244 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 366 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 732 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 509 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 435 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 1528 深度学习

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