神经网络

pytorch学习——线性神经网络——1线性回归

概要：线性神经网络是一种最简单的神经网络模型，它由若干个线性变换和非线性变换组成。线性变换通常表示为矩阵乘法，非线性变换通常是一个逐元素的非线性函数。线性神经网络通常用于解决回归和分类问题。
2023-07-26 11:07 阅读数 46

神经网络：正则化

通过在损失函数中添加正则化项，可以限制模型参数的取值范围，使其偏好较小的权重值，从而达到控制模型复杂度的目的。正则化在计算机视觉中的作用是控制模型的复杂度，减少过拟合，提高模型的泛化能力。w)为模型的预测输出，w为模型参数，λ为正则化系数，||w||2为L2范数。正则化通过在损失函数中添加额外...
2023-06-21 23:45 阅读数 31

神经网络：卷积操作

CNN是计算机视觉中最常用的深度学习模型之一，它通过多个卷积层和其他类型的层来提取和学习图像中的特征，并在训练过程中优化网络参数以实现特定任务的准确性。卷积操作能够从图像中提取有用的特征。给定一个输入图像和一个称为卷积核（或滤波器）的小矩阵，卷积操作通过在图像上滑动卷积核，并将卷积核与图像的每...
2023-06-21 22:24 阅读数 26

Pytorch:手把手教你搭建简单的全连接网络

利用pytorch搭建简单全连接网络的步骤，适合初学者快速上手
2023-03-16 16:55 阅读数 38

chatgtp基本原理

在ChatGPT中，采用了大规模的无监督学习方式，通过预训练和微调的方式来实现自然语言理解和生成。2. Transformer模型：ChatGPT使用了基于Transformer架构的神经网络模型，该模型具有编码器和解码器两个部分，可以对输入进行编码并生成与之相关的输出。ChatGPT使用BP...
2023-03-15 10:57 阅读数 30

基于卷积神经网络CNN的水果分类预测，卷积神经网络水果等级识别

CNN是一种深度信念网络，优点在可以处理大输入数据，能训练中自动降维，训练的过程就是降维的过程，本文用CNN卷积神经网络实现水果分类预测，详细介绍CNN原理，并附有代码，缺点是拟合逼近能力不强，收敛面比较平滑，基于这些，可以和其他拟合能力强的神经网络结合，比如极限学习机，RBF等，结合后的神经...
2023-03-10 09:23 阅读数 70

21- 神经网络模型_超参数搜索 (TensorFlow系列) (深度学习)

from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor # 回归神经网络# 搜索最佳学习率。超参数搜索的方式: 网格搜索 定义n维方格 每个方格对应一组超参数 一组一组参...
2023-03-01 12:20 阅读数 51

Pytorch: retain_graph=True错误信息

(Pytorch:RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when ...
2023-02-17 17:26 阅读数 28

LF-Net:Learning Local Features from Images

LF-Net: Learning Local Features from Images主要贡献1、无监督，利用利用深度和相对的相机姿态线索来创建一个虚拟目标，网络应该在一张图像上实现这个目标。本来此过程是不可微的。结果表明，该方法可以在保证一个分支可微性的前提下，将网络限制在另一个分支上，从而...
2022-12-22 16:53 阅读数 34

目标检测（3）—— 如何使用PyTorch加载COCO类型的数据集

如何使用PyTorch加载COCO类型的数据集
2022-11-05 16:35 阅读数 48
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