## PyTorch ## 卷积神经网络 主讲人：龙良曲 ## Convolution  image Convolutional layer ## Moving window feature map ![Image](/uplo

## 深度学习-卷积神经网络 黄海广 副教授 2023年03月 ## 本章目录 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络简介 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 本章目录 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 计算机视觉 ·图像分类 ·目标检测 ·图像分割 ·目标跟踪 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 深层神经网络和卷积神经网络  进行卷积计算，处理大量特征 ## 深层神经网络和卷积神经网络  ## 卷积神经网络 ## 深度学习=表示学习+浅层学习  中层特征 表示学习 深度学习 ## 多层卷积能抽取复杂特征 浅层学到的特征为简单的边缘、角点、纹理、几何形状、表面等

深度学习-深度卷积神经网络 黄海广 副教授 2023年04月 ## 本章目录 01 经典网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 ### 1. 经典网络 01 经典网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 ## 经典网络-LeNet-5 • LeNet 分为两个部分组成： • 卷积层块：由两个卷积层块组成； 计算机视觉研究的现状。AlexNet 使用了8层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了2012年 ImageNet 图像识别挑战赛。  ## AlexNet 在 AlexNet 的第一层，卷积窗口的形状是 $ 11 \times 11 $ 图像的多10倍以上，因此，需要一个更大的卷积窗口来捕获目标。第二层中的卷积窗形状被缩减为 $ 5 \times 5 $ ，然后是 $ 3 \times 3 $ 。此外，在第一层、第二层和第五层之后，加入窗口形状为 $ 3 \times 3 $ 、步幅为 2 的最大池化层。此外，AlexNet 的卷积通道是 LeNet 的10倍。 - 在最后一个卷积层后有两个全连接层，分别有4096个输

[Image](/uploads/documents/7/8/a/d/78ade080643c0185ff8788518410c6f2/p1_1.jpg) ## 链滴 ## pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享4.0国际(CC BY-SA 4.0) [Image](/uploads/documents/7/8/a/d/78ade080643c0185ff8788518410c6f2/p2_1.jpg) ## 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd 包来定义模型并求导。一个 nn.Module 包含各个层和一个 forward(input) 方法，该方法返回 output。 80643c0185ff8788518410c6f2/p2_2.jpg) 它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。神经网络的典型训练过程如下： 1. 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型； 2. 在数据集上迭代； 3. 通过神经网络处理输入； 4. 计算损失(输出结果和正确值的差值大小); 5. 将梯度反向传播回网络的参数；

全连接神经网络实战 PYTORCH 版 DEZEMING FAMILY DEZEMING Copyright $ \copyright $ 2021-10-02 Dezeming Family ## Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted 本书前言 5 1 准备章节 6 1.1 导入 pytorch 6 1.2 导入样本数据 7 2 构建神经网络 11 2.1 基本网络结构 11 2.2 使用 cuda 来训练网络 13 3 更完善的神经网络 15 3.1 模型的加载与保存 15 3.2 初始化网络权重-方法一 16 3.3 初始化网络权重-方法二和三 [https://dezeming.top/] 找到最新版。对书的内容建议和出现的错误欢迎在网站留言。 ### 0.1 本书前言 尽管各种关于神经网络 python 实战的资料已经很多了，但是这些资料也各有优点和缺点，有时候也很难让新手有比较好的选择。 当我们明白何为 “神经网络”，何为 “反向传播” 时，我们就已经具备了开始搭建和训练网络的能力。此时，最好的方法就是给我们一个由简及难的程序示例，我们能够快

## PyTorch ## 什么是卷积 主讲人：龙良曲   ## What's  Input ## 下一课时 卷积神经网络 ## Thank You

## PyTorch ## 经典卷积网络 主讲人：龙良曲 ## I mageNet Classification: ImageNet Challenge top-5 error  ## LeNet-5 ![Image](/uploa

## 深度学习-深层神经网络 黄海广 副教授 2023年03月 ## 神经网络的概念 $$ \begin{aligned}\left.\begin{array}{l}x_{1}\\x_{2}\\x_{3}\end{array}\right.\left.\begin{array}{l}\text{}\\\left.\begin{array}{l}x\\w\\b\end{array}\righ ow L(a,y)\end{aligned}\Longrightarrow L(a,y) $$ ## 神经网络的概念  ## 神经网络的概念 我们不将输入层看作一个标准的层。  ### 2. 神经网络的向量化 $$ \begin{aligned}&\begin{aligned}\\ &x_{1}&x_{2}&x_{3}\\&z&=w^{T}x+b\\&a&=\sigma(z)\\ &\end{al

## 机器学习-人工神经网络 黄海广 副教授 2022年01月 ## 本章目录 01 发展历史 02 感知机算法 03 BP算法 ### 1. 人工神经网络发展历史 ## 01 发展历史 02 感知机算法 03 BP算法 ### 1. 人工神经网络发展历史 ## 发展历史 1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型， MP模型 ! p4_2.jpg) 输入层 神经元数学模型 单层感知机的数学模型 ### 1. 人工神经网络发展历史 1960年代，人工网络得到了进一步地发展 感知机和自适应线性元件等被提出。 M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响了神经网络的研究。  离散Hopfield神经网络模型 ### 1. 人工神经网络发展历史

## 深度学习-神经网络的编程基础 黄海广 副教授 2023年03月 ## 本章目录 01 二分类与逻辑回归 02 梯度下降 03 计算图 04 向量化 ### 1. 二分类与逻辑回归 ## 01 二分类与逻辑回归 02 梯度下降 03 计算图 04 向量化 ## 符号定义 ![Image](/uploads/documents/4/0/4/6/4046f21cefea