文件名称:
Vision-Systems-Lab:MLP，DCNN，深度卷积自动编码器，LSTM，GRU，ResNets，DCGAN-波恩大学的CudaVision实验室（SS19）-源码
开发工具:
文件大小: 14mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：视觉系统实验室：在GPU上学习计算机视觉[自述文件未定期更新]
作者：Saikat Roy，
波恩大学CudaVision实验室（SS19）的存储库（主要）在PyTorch，Python3和Jupyter笔记本电脑上实现。 该项目从神经网络的基础开始，并延伸到更深层次的模型。 以下项目包含在相应的文件夹中：
项目1：Softmax回归（无autograd / Pytorch张量）
涉及使用softmax回归和手动梯度计算对MNIST数据集进行分类。 经过5次简单的迭代运行后，训练和测试集的准确度分别为0.8931和0.8866 。
项目2：多层神经网络
涉及在PyTorch上使用香草SGD进行简单的多层神经网络训练，并通过k倍蒙特卡洛交叉验证进行超参数（学习率和批量大小）搜索。 分类是在CIFAR-10数据集上完成的。 下面给出了在3072-128-128-10体系结构上进行50次
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