LearnFromPapers系列——標(biāo)簽增強(qiáng)技術(shù)（Label Enhancement） 作者：郭必?fù)P 時(shí)間：2020.12.29 前言：我們...
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標(biāo)簽增強(qiáng)技術(shù) -
PyTorch簡(jiǎn)明筆記[3]-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組件（Layers、functions）前言： PyTorch的torch.nn中包含了各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層、激活函數(shù)、損失函數(shù)等等的類。我們通過torch.nn來創(chuàng)建對(duì)象，搭建網(wǎng)絡(luò)。PyT...
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【DL筆記7】他山之玉——窺探CNN經(jīng)典模型他山之玉——窺探CNN經(jīng)典模型 上一篇文章介紹了CNN的基礎(chǔ)知識(shí)以及它的優(yōu)勢(shì)，今天這篇文章主要來看一看一些著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，以便我們...
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【DL筆記6】從此明白了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）初識(shí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 從今天起，正式開始講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這是一種曾經(jīng)讓我無論如何也無法弄明白的東西，主要是名字就太“高級(jí)”了，網(wǎng)上的各種...
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【DL筆記5】用TensorFlow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——手寫數(shù)字識(shí)別使用TensorFlow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——手寫數(shù)字識(shí)別 之前又有很長(zhǎng)一段時(shí)間在講理論，上次實(shí)踐還是用python實(shí)現(xiàn)Logistic regres...
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【DL碎片5】深度學(xué)習(xí)中的正則化（Regularization））深度學(xué)習(xí)中的正則化（Regularization） 一、Bias（偏差） & Variance（方差） 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，這兩個(gè)名詞經(jīng)常讓我們傻傻分...
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【DL碎片4】深度學(xué)習(xí)中的的超參數(shù)調(diào)節(jié)深度學(xué)習(xí)中的的超參數(shù)調(diào)節(jié) 我們平時(shí)一直都在說“調(diào)參、調(diào)參”，但實(shí)際上，不是調(diào)“參數(shù)”，而是調(diào)“超參數(shù)”。 一、參數(shù)（Parameter）和超參數(shù)...
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【DL碎片3】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活（Activation）函數(shù)及其對(duì)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層基本都是在一個(gè)線性運(yùn)算后面來一個(gè)非線性激活函數(shù)（Activation function），再把值傳給下一層的。激活函數(shù)有多種，這...
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【DL筆記4】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解，正向傳播和反向傳播好久沒寫了，之前是每周都會(huì)寫一兩篇，前段時(shí)候回家陪爸媽旅游了￣▽￣，這段時(shí)候又在學(xué)習(xí)keras并復(fù)現(xiàn)一些模型，所以一直沒寫。今天8月第一天，趕緊...
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窮學(xué)生學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一定體會(huì)過“等待”的痛苦。。。循環(huán)一次epoch急死人,但是有幾十個(gè)上百個(gè)循環(huán)等著你!你盯著屏幕看著進(jìn)度條像蝸牛一樣推進(jìn)，真是...
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