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RSS订阅原创 第五周作业：卷积神经网络（Part 3）
MobileNet V1网络 论文信息 论文：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for MobileVision Applications 地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861 网络结构 Deep-wise卷积 MobileNets将一个标准的卷积分解为为一个深度卷积（depthwise convolutions）和一个点卷积（pointwise convolution）（1 × 1卷积核）。简单理解就是
2021-10-03 21:38:46
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原创 第四周作业：卷积神经网络（Part 2）
目录经典卷积神经网络AlexNetVGGNINGoogleNet批量归一化BatchNorm残差网络ResNet猫狗大战感想与问题 经典卷积神经网络 AlexNet 从LeNet到AlexNet： 更大的核窗口和步长（图片更大了）；更大的池化窗口，使用最大池化层；更多的输出通道；新加了3层卷积层；从FC（120）增加到FC（4096）；采用1000类输出。 更多细节： 激活函数从sigmoid变到了ReLU（减缓梯度消失）； 隐藏全连接层后加入了丢弃层； 数据增强。 总结 AlexNet是更大更深的LeN
2021-09-26 21:56:39
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原创 第三周作业：卷积神经网络（Part 1）
目录深度学习计算层和块参数管理自定义层读写文件卷积神经网络从全连接层到卷积图像卷积填充和步幅多输入多输出通道池化层LeNet猫狗大战 深度学习计算 层和块 单个神经元：（1）接受一些输入；（2）生成相应的标量输出；（3）具有一组相关 参数（parameters）。 层：（1）接受一组输入，（2）生成相应的输出，（3）由一组可调整参数描述。 自定义块 每个块必须提供的基本功能： 1.将输入数据作为其正向传播函数的参数。 2.通过正向传播函数来生成输出。请注意，输出的形状可能与输入的形状不同。例如，我们上面模
2021-09-19 20:54:25
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原创 第一周作业：深度学习基础
第一次作业：深度学习基础 一、环境配置 在windows上安装Miniconda+Pycharm+pytorch 参考博客： https://blog.youkuaiyun.com/LLM1602/article/details/105280652 https://blog.youkuaiyun.com/suh666888/article/details/107621766 https://blog.youkuaiyun.com/m0_37908464/article/details/105832448 二、数据操作 入门 导入torch
2021-09-06 15:37:50
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全国所有省份城市地图js资源文件.rar
2020-08-17
echarts全国及各省地理数据.rar
2020-08-17
空空如也
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