【Pytorch神经网络理论篇】 13 深层卷积神经网络介绍+池化操作+深层卷积神经网络实战
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...
什么是 深层网络中的前向传播？
什么是 深层网络中的前向传播？
深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码
在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模型对新数据的性能。 ...
一文帮你理解什么是深层置信网络（DBN）
随着机器学习的进步和深度学习的出现，一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络（Deep Belief Networks）本质上是一种具有生成能力的图形表示网络，即它生成当前示例的所有可能值。 深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关...
从自我学习到深层网络——建立你的第1个深度网络分类器
自我学习就是稀疏编码器串联一个Softmax分类器。上一节看到。训练400次。准确率为98.2% 在此基础上。我们能够搭建我们的第一个深度网络：栈式自编码（2层）+Softmax分类器 简单地说。我们把稀疏自编码器的输出作为更高一层稀疏自编码器的输入。 和自我学习非常像，似乎就是新加了...
《深度学习导论及案例分析》一1.2深层网络的特点和优势
####本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第1章，第1.2节，作者李玉鑑 张婷，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2深层网络的特点和优势 神经网络由许多简单的、互连的称为神经元的处理器组成。每一个神经元产生一系列的实值激活［73］，其中输入神经元通过传...
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