1.cifar10数据集介绍 2.cifar10数据集读取 3.卷积神经网络搭建 3.1使用class声明网络结构 使用 Sequential 可以快速搭建网络结构，但是如果网络包含跳连等其他复杂网络结构，Sequential 就无法表示了。这就需要使用 class 来声明网络结构。 3.2卷积神经 ...
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2020-09-15 21:03:38
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Deeplearning4j实现CNN（卷积神经网络）原创liululee锅外的大佬5天前专注分享最新技术内容1.简述在本篇文章中，我们将使用Java中的Deeplearning4j库构建并训练一个卷积神经网络模型。有关如何设置库的更多信息，请参阅deeplearning4j入门.2.图像分类2.1.问题陈述（ProblemStatement）假设我们有一组图像。每个图像代表一个特定类的对象。此外
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2020-08-28 11:51:51
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循环神经网络 1. 绪论 基本应用： 机器翻译 股票预测 作词 模仿写论文、写代码 图像理解 视觉问答 与卷积神经网络相比 循环神经网络可以更好的处理具有时序关系的任务； 循环神经网络通过循环结构引入“记忆”的概念； 输出不仅依赖于输入，还依赖于“记忆” 将同一个结构循环利用 2.基本结构 2.1 ...
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2020-08-27 13:08:43
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循环神经网络往往应用于具有前后文关系的任务，比如语音识别，机器翻译，文本填空，股票预测，图像理解等等 RNN引入了时序的概念，有些类似于时序数字电路，由此具有记忆的能力 RNN的基本结构为 可以看到，最大的不同就是添加了记忆单元 整体结构为 不断地对 \(h_t\) 进行更新，使其具有记忆功能，其中 ...
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2020-08-27 13:04:16
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卷积神经网络（CNN）概述 Introduce 卷积神经网络（convolutional neural networks），简称CNN。卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别、语音识别等任务。本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍，首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势，其次介绍卷积神 ...
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2020-08-15 23:57:30
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一、代码练习 完善HybridSN高光谱分类网络 HybridSN 高光谱分类 Roy, G. Krishna, S. R. Dubey, B. B. Chaudhuri HybridSN: Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspect ...
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2020-08-15 22:38:06
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第三周：卷积神经网络 part2 【第一部分】 问题总结 1.在第二部分代码练习中可以发现每次的测试结果都会不同， 是否这种误差存在于所有CNN模型 是否这种误差是在一定的取值范围内 【第二部分】 代码练习 1、MobileNetV1 MobileNetV1 网络：简要阅读谷歌2017年的论文《Mo ...
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2020-08-08 21:17:53
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依旧是采用上一篇文章中Kaggle上的比赛，来对神经网络中最基础的前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络做简要的介绍。 神经网络可以理解为一张有向无环图，被划分为输入层、隐藏层、输出层三部分，给定的输入被输入层接收后，经过隐藏层的一系列计算，最后把结果给到输出层。 隐藏层的每一个节点（神经元）会以 ...
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2020-07-29 21:43:18
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一、简要 卷积神经网络的核心思想是捕捉局部特征，对于文本来说，局部特征就是由若干单词组成的滑动窗口，类似于N-gram. 卷积神经网络的优势在于能够自动地对N-gram特征进行组合和筛选，获得不同抽象层次的语义信息。 二、textCNN 具体描述： 1、 第一层是输入层，输入层是一个n*d矩阵，其中 ...
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2020-07-23 23:22:17
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目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。... ...
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2020-07-22 23:28:22
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