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  1. 《动手学深度学习——卷积神经网络、LeNet、卷积神经网络进阶》笔记

  2. 动手学深度学习：卷积神经网络，LeNet，卷积神经网络进阶 卷积神经网络基础 目录： 1、卷积神经网络的基础概念 2、卷积层和池化层 3、填充、步幅、输入通道和输出通道 4、卷积层的简洁实现 5、池化层的简洁实现 1、卷积神经网络的基础概念 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 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）。卷积核的尺寸通常小

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：135168
    • 提供者：weixin_38630571

  1. 《动手学——卷积神经网络进阶》笔记

  2. 深度卷积神经网络（AlexNet） LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。 1.神经网络计算复杂。 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。 两派特征提取的观点： 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取：通过学习得到数据的多级表征，并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式。 AlexNet 首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征，从而⼀举打破计算机视觉研究的前状。 特征： 8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：392192
    • 提供者：weixin_38752628

  1. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记

  2. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记 Task 05：卷积神经网络基础；LeNet；卷积神经网络进阶 微信昵称：WarmIce 昨天打了一天的《大革命》，真挺好玩的。不过讲道理，里面有的剧情有点为了“动作”而“动作”，颇没意思。但是Ubi的故事还是讲得一如既往得好。 言归正传，这3节课，前两节没什么意思，充其量复习了计算卷积层输出的特征图大小的公式： $ \mathbf{floor}((in_size + padding – kernel_size)/stri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38720653

  1. 《动手学——LeNet》笔记

  2. Convolutional Neural Networks ps 之前图像分类识别的方法：构造一个单隐藏层的多层感知机模型，将28×28的图像展开，形成一个长为724的一维向量，并输入到全连接层。 使用全连接层的局限性： 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。 使用卷积层的优势： 卷积层保留输入形状。 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：122880
    • 提供者：weixin_38722607

  1. 《动手学深度学习》——笔记2

  2. 第二次打卡内容 Task1 过拟合欠拟合，梯度消失，爆炸，LSTM,GRU 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加入L2正则化对参数进行惩罚，也可以采用丢弃法泛化误差不会随着训练数据集里的样本数量增加儿增大，所以通常选择大一些的训练数据集。 欠拟合：无法得到较低的训练误差。原因是训练数据集不够或者模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：364544
    • 提供者：weixin_38537689