==> 有钱，无脑瞎烧 GPU。 https://blog.csdn.net/u014157632/article/details/101721343 自动化机器学习（AutoML）最近变得越来越火，是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索（NAS）是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰 ...
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2020-05-17 09:19:48
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轻量级神经网络架构综述 论文地址 "轻量级神经网络架构综述" "QQ邮箱" 伴随着移动互联网的发展，越来越多的移动式应用层出不穷，为了在便携式设备上使用神经网络，需要减小模型的计算量和参数量，轻量型网络应运而生。 目前轻量级神经网络有三个方向： 人工设计轻量化神经网络模型 基于神经网络结构搜索 (N ...
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2020-04-13 01:07:31
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一、定义 神经架构搜索（Neural Architecture Search，简称 NAS）的核心思想是使用搜索算法来发现用于解决我们的问题所需要的神经网络结构。 有些论文的结果很难重现原因之一就是获得最优超参值往往需要花很大的力气。超参数的自动搜索优化是一个古老的话题了。 对于深度学习来说，超参数 ...
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2020-04-03 23:51:29
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Going deeper with convolutions 摘要 在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上我们提出了一种代号为 " Inception " 的深度卷积神经网络结构，且图像分类和检测上取得了新的最好结果。该体系结构的主要特点是提高了网络内的计算资源利用率。 ...
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2020-04-01 00:30:42
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最近开始做深度学习实验，在老师的推荐下准备采用tensorflow框架构建神经网络结构，在此记录下今天安装tensorflow2.0的过程和踩过的坑，方便以后复习，以及给后来者一个参考。 1.安装过程 1）需要安装的东西： i.anaconda（或者miniconda，可以理解为精简版的anacon ...
一、神经网络的实现过程 1、准备数据集，提取特征，作为输入喂给神经网络 2、搭建神经网络结构，从输入到输出 3、大量特征数据喂给 NN，迭代优化 NN 参数 4、使用训练好的模型预测和分类 二、前向传播 前向传播就是搭建模型的计算过程，可以针对一组输入给出相应的输出。 举例：假如生产一批零件， 体积 ...
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2020-03-20 22:18:30
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'''本节说明搭建pytorch神经网络的常用两种方式 相比快速搭建法 第一种可以个性化设置网络结构''' import torch import torch.nn.functional as F #方式1 用 class 继承了一个 torch 中的神经网络结构, 然后对其进行了修改 class ...
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2020-03-01 10:30:35
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'''本节说明搭建pytorch的常用两种方式 相比快速搭建法 第一种可以个性化设置网络结构''' import torch import torch.nn.functional as F #方式1 用 class 继承了一个 torch 中的神经网络结构, 然后对其进行了修改 class Net( ...
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2020-03-01 10:29:49
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深度学习之卷积神经网络 卷积神经网络 - 结构 卷积层 通过在原始图像上平移来提取特征 激活层 增加非线性分割能力 池化层 减少学习的参数，降低网络的复杂度（最大池化和平均池化） 全连接层 卷积层（Convolutional Layer） 卷积核 - filter - 过滤器 - 卷积单元 - 模型 ...
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2020-02-07 22:40:01
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一.RNN简介 1.）什么是RNN？ RNN是一种特殊的神经网络结构，考虑前一时刻的输入,且赋予了网络对前面的内容的一种'记忆'功能. 2.）RNN可以解决什么问题？ 时间先后顺序的问题都可以使用RNN来解决，比如：音乐，翻译，造句，语音识别，视频图像预测，语言处理等等，后来经过变种甚至可以达到CN ...
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2020-01-21 00:49:56
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