构建神经网络的一些实战经验和建议

最新推荐文章于 2024-01-02 07:43:55 发布
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PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
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PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络
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图数据集通常比简单的连接集合更加丰富，因为节点和边可以具有表示分数、颜色、单词等特征。包含这些额外信息在输入数据中对于生成最佳嵌入至关重要。在本节中，我们将使用 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集，首先将它们视为表格数据集，观察香草神经网络在节点特征上的表现如何。然后，尝试在神经网络中加入拓扑信息，实现图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 架构：一个同时考虑节点特征和边的简单模型。最后，我们将比较两种架构的性能。
学习神经网络过程中遇到的问题
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神经网络中的难点及解决方案
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1 神经网络的难点 使用层数较深的神经网络会遇到许多困难，比如：容易过拟合、参数难以调试、梯度弥漫等，针对这些问题有很多trick解决。 2 过拟合 过拟合是机器学习中经常遇到的问题，它是指模型预测准确率在训练集上升高，但是在测试集上反而下降了，这意味着泛化性不好，模型只是记忆了当前数据的特征，不具备推广能力。 Hinton教授团队提出了一个思路简单但非常有效的方法：Dropout。其思路
搭建复数神经网络遇到的问题【求交流】
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最近在研究显微图像的处理，想用深度神经网络实现。发现网上对复数神经网络的资料真的不多，代码几乎都局限于 deep complex networks 这一篇论文。有很多论文研究复数神经网络的，也都是前向传播、反向传播等理论知识，实践性代码几乎没有。 【我的实验数据】拿到的数据是经过处理的复数数据，尺寸大小为888*2048。 基于keras搭建网络层，至于实数形式的网络框架已经没有问题，并且能达...
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Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API，它的核心思想在于实现快速实验，该库提供了很多实用工具，可以简化构建复杂神经网络的过程。在本节中，我们将使用 Keras 库构建神经网络，感受 Keras 快速模型构建的特性。.........
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用Keras搭建神经网络，编译和训练时，常见问题： No.1怎么保存Keras模型？ 不推荐使用pickle或cPickle。 (1) 如果只保存模型结构，代码如下： # save as JSON json_string = model.to_json() # save as YAML yaml_string = model.to_yaml() # model reconstruc
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