卷积神经网络 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。 卷积层 卷积：在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是，在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。 直观的理解卷积 以上图为...
卷积神经网络 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。 卷积层 卷积：在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是，在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。 直观的理解卷积 以上图为...
动手学深度学习（2） 过拟合和欠拟合 接下来，我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在...
卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶卷积神经网络基础二位互相关运算二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅填充：在输入的高宽两侧填充元素，通常填充0。步幅：卷积核在输入数组上每次滑动...
卷积神经网络基础 需要理解卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层、填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 几个经典的模型 LeNet AlexNet VGG NiN GoogLeNet 1×1卷积核作用 放缩通道数：通过控制卷积核的...
卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算，从而避免参数尺寸过大。 LeNet结构 卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的平均池化层...
《动手学深度学习》学习网址： 《动手学》：过拟合、欠拟合及其解决方案 1. 关于验证数据集的描述错误的是： 答案：测试数据集可以用来调整模型参数。 解析：测试数据集不可以用来调整模型参数，如果使用测试数据集...
卷积神经网络基础 卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。本文中介绍的卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据...
卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维互相关运算 ...
Task5——卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 10.1 卷积神经网络（CNN）基础 卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构，被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域，因为图像...
文章目录动手学深度学习之深度学习基础1、过拟合、欠拟合及其解决方案2、梯度消失、梯度爆炸3、循环神经网络进阶4、机器翻译及相关技术5、注意力机制与Seq2seq模型6、Transformer7、卷积神经网络基础8、LeNet9、卷积...
Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 二、学习要点 2.1 过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合：太过贴近于训练数据的特征了，在...
卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。 图例：阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及...
卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 一、卷积神经网络基础 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组...
第二次打卡 1.关于验证数据集的描述错误的是： 测试数据集可以用来调整模型参数 验证数据集可以用来调整模型参数 在数据不够多的时候，k折交叉验证是一种常用的验证方法 ...卷积神经网络通过使用滑动窗口在输
学习安排如下： Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；...
【任务安排】： Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天...深度卷积神经网络（AlexNet） 使用重复元素的网络（VGG） ⽹络中的⽹络（NiN） LeNet、AlexNet和VGG：先以由卷积层
3.卷积神经网络基础 ALexNet VGG GoogLeNet 4.批量归一化，残差结构，密集连接 BN 对全连接层做批量归一化 对卷积层做批量归一化 预测时的批量归⼀化 Day02 过拟合、欠拟合及解决方案；梯度消失，梯度爆炸；注意力...
第二次打卡内容（2月15日-18日） Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天） Task04：机器翻译及相关技术...b站上动手学深度学习 开学前要学完哦！！加油！！ 作者：poppy917
文章目录1 卷积神经网络基础1.1 二维卷积层1.2 填充和步幅1.3 多输入通道和多输出通道1.4 卷积层与全连接层的对比1.4 池化2 LeNet2.1 LeNet 模型2.2 获取数据和训练模型3 卷积神经网络进阶3.1 深度卷积神经网络...
1.卷积神经网络基础 用一个边缘检测的例子来说明卷积过程： 给定的filter在输入图像上进行平移，每移动到一个位置上就把filter和input重合位置上的两个像素值相乘，再把该位置上所有的乘积加和，得到一个新的数值，...
1.卷积神经网络基础 卷积其实就是将许多部分的信息进行压缩，在过大维度矩阵的情况下，因为存在过多的信息 第一是为运算上带来了很多麻烦 第二是类似拿着显微镜看一幅画，难以捕捉其整体的信息。通过互相关运算将画...
一、卷积神经网络基础 1.互相关运算 举例二维互相关运算如下： 输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。 卷积核的尺寸通常小于输入...
1.卷积神经网络基础； 对于CNN中一些概念的理解 1.feature map 在CNN的各个卷积层中，数据都是以３维形式存在的。我们可以把它看成许多个２维平面图叠在一起，其中每个２维图称为一个feature map . 在输入层，如果...
Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 相比taks04，感觉这边比较能看得下去，就先看了。 卷积神经网络基础 1.卷积和池化的计算概念不难理解，本质还是矩阵运算，又在感叹之前老师在代数学里埋的...
Tsak2 机器翻译，Seq2Seq， Transformer Task3 卷积神经网络基础和进阶，leNet 过拟合与欠拟合 过拟合：泛化误差高于训练误差，原因是模型过于复杂或者训练数据集比较小。当模型过于复杂时，可以简化模型参数或者...
这是【李沐】动手学深度学习v2-基于pytorch版本的学习笔记教材源代码安装教程（安装pytorch不要用pip，改成conda，pip太慢了，下载不下来）个人推荐学习学习笔记本节代码文件在源代码文件的chapter_deep-learning-...
卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算，从而避免参数尺寸过大 LeNet 模型 LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。下面我们分别介绍这两个模块. 卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：...
卷积神经网络 神经网络结构： 卷积神经网络是神经网络模型的改进版本，依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，如： 卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ...
(需要一定时间逐步补充以下内容，暂且用做打卡) 1. 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 ...5. 机器翻译及相关技术 数据预处理 分词 建立词典 载入数据集 Encoder-Decoder -Sequence to Sequence模型
1、卷积神经网络基础： 1.1 二维卷积操作： 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核...