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pytorch_learning-4-nn.Module
... .nn
1:简介
torch.nn是pytorch用来实现深度学习的模块，核心数据结构为nn.Module。这是一个抽象的概念，既可以表示神经网络中的一个层 ... 与输入x 满足 y = Wx + b
in：
import torch as t
from torch import nn
from torch.autograd import Variable as V
#继承nn.Module
class Linear(nn.Module):
def __init__(self,in_features ...
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nn.ConvTranspose2d 逆卷积 反卷积
... -strided convolutions) https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10791328.html
pytorch官方手册：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=convtranspose#torch.nn.ConvTranspose2d
ConvTranspose2d
torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel
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【PyTorch学习笔记】21：nn.RNN和nn.RNNCell的使用
这节学习PyTorch的循环神经网络层nn.RNN，以及循环神经网络单元nn.RNNCell的一些细节。
1 nn.RNN涉及的Tensor
PyTorch中的nn.RNN的数据处理如下图所示。每次向网络中输入batch个样本，每个时刻处理的是该时刻的batch个样本，因此xtx_txt是shape ...
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Pytorch.nn.conv2d 过程验证方式(单,多通道卷积过程).pdf
Pytorch.nn.conv2d 过过程程验验证证方方式式(单单,多多通通道道卷卷积积过过程程) 今天小编就为大家分享一篇Pytorch.nn.conv2d 过程验证方式(单,多通道卷积过程)具有很好的参考价值希望对 大家有所帮助 一起跟随小编过来看看吧 今天在看文档的时候发现pytorch 的conv操作不是很明白于是有了一下记录 首首先先提提出出两两个个问题 1.输入图片是单通道情况下的f
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一种k-NN分类器k值自动选取方法
... "><head><title></title></head><body>k-NN 分类算法已广泛应用于文本挖掘和模式识别等领域, 其近邻数k直接影响着分类精度, k 值过小<br>时k-NN 会受到噪声的影响, k值过大时同样会降低分类精度, 为此提出一种快速选取k值的方法. 首先给出 ...
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交互式遗传算法基于NN 的个体适应度分阶段估计
<p>针对交互式遗传算法中人的疲劳问题, 提出一种基于神经网络(NN ) 的个体适应度分阶段估计方法, 给出了<br>
神经网络估计进化个体适应度与人的评价之间的转换策略以及神经网络学习效果的评价指标, 并分析了算法的复杂<br>
性. 实例结果验证了该方法的有效性.</p>
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TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？
首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)
除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：
第一个参数logits： ...
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tf.nn.conv1d
... ，卷积核的列和词向量的列数相同，只需指定卷积核的宽度，即二维矩阵的行数。
tf.nn.conv1d(value, filters, stride, padding)
value: [batch, in_width, in_channels]
batch是输入文本的个数
in_width是样本的单词个数
in_channels是每个单词的维度
(float32 or float64 ...
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使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度方式
... 一步 。
如使用 x1、 ho 得到此h1， 通过 x2 、 h1 得到 h2 等 。
tf.nn.dynamic_rnn的作用：
如果序列长度为n，要调用n次call函数，比较麻烦。对此，TensorFlow提供了一个tf.nn.dynamic_mn函数，使用该函数相当于调用了n次call函数。通过{ho, x1 , x2 ...
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