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RSS订阅原创 深度学习项目入门
文章目录项目整体流程定义网络加载数据集优化参数设置训练验证关于类别的重要补充自定义网络经验本项目模块解析scse模块复现示例双分支unet复现示例调参经验优化器与学习率选择梯度消失/爆炸loss波动很大我的建议是直接从相关的简单项目入手，这里以pytorch版本的U-Net分割代码为例（https://github.com/milesial/Pytorch-UNet）我会先对项目的代码做一个全面的解析，再结合自身的经验给出一些关于网络模块自定义和调参的经验。项目整体流程这里先用伪代码的形式介绍下这个
2022-05-20 20:35:25
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原创 【论文阅读笔记】从ResNet到ResNeXt
目录论文地址ResNet论文地址ResNet:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdfinceptionv3 https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdfresnext https://arxiv.org/abs/1611.05431resnest https://hangzhang.org/files/resnest.pdfResNet
2021-06-26 17:19:26
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原创 数值计算 复合梯形公式、复合辛普森公式、龙贝格序列、自适应辛普森Python实现(不调用函数库)
概念介绍复合梯形公式将区间[a,b][a,b][a,b] 划分 nnn 等分，分点 xk=a+khx_k = a+khxk=a+kh ，h=b−anh=\frac{b-a}{n}h=nb−a ，k=0,1,...,nk=0,1,...,nk=0,1,...,n，在每个子区间[xk,xk+1]][x_k,x_k+1]][xk,xk+1]]上采用梯形公式，则得Tn=h2∑k=0n−1[f(xk)+f(xk+1)]T_n=\frac{h}{2} \sum_{k=0}^{n-1}[f(x_k)+f(
2020-06-12 14:29:48
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原创 数值计算 利用Python实现快速傅里叶变换(FFT)(不调用函数库)
数值计算-利用Python实现快速傅里叶变换(FFT)(不调用函数库)快速傅里叶变换介绍首先介绍离散傅里叶变换（DFT），不管是正变换还是逆变换，计算公式可以归结为X(k)=∑n=0N−1x(n)WNnkX(k)=\sum_{n=0}^{N-1}x(n)W_N^{nk}X(k)=n=0∑N−1x(n)WNnk其中,NNN为抽样点的个数(一般为2n2^n2n), x(n)x(n)x(n)为已知数据（拟合函数时为节点函数值)， WN=e−i2πnW_N=e^{-i\frac{2\pi}{n}}W
2020-05-24 12:36:56
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原创 数值计算 利用Python实现多项式最小二乘拟合(不调用函数库)
最小二乘拟合介绍最小二乘拟合比较简单以及常见，这里就不介绍了。代码实现import numpy as npdef solve_f(x: list, f: list, fi: list): # 计算多项式系数 ip = np.zeros((len(fi), len(fi))) # 定义内积矩阵 ip_f = np.zeros(len(fi)) for i in range(0, len(fi)): x_1 = [_ ** fi[i] for _ in x]
2020-05-15 22:36:17
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原创 数值计算 利用Python实现三次样条插值(不调用函数库)
@TOC)三次样条插值函数介绍对于节点x0,x1,...,xnx_0,x_1,...,x_nx0,x1,...,xn,对应函数值f(x0),f(x1),...,f(xn)f(x_0),f(x_1),...,f(x_n)f(x0),f(x1),...,f(xn),则在区间[xj,xj+1][x_j,x_{j+1}][xj,xj+1]有三次样条插值函数:S(x)=Mj6hj(xj+1−x)3+Mj+16hj(x−xj)3+(f(xj+1)−Mj+16hj2)(x−xj)+(f(xj)−M
2020-05-11 17:36:59
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原创 数值计算 利用Python实现牛顿插值法(不调用函数库)
数值计算-利用Python实现牛顿插值法（不调用函数库）牛顿插值法介绍实现代码使用实例牛顿插值法介绍牛顿插值公式:已知对于给定节点x0,x1,...,xnx_0,x_1,...,x_nx0,x1,...,xn，对应函数值f(x0),f(x1),...,f(xn)f(x_0),f(x_1),...,f(x_n)f(x0),f(x1),...,f(xn)，则有牛顿插值公式:Pn(x)=f(x0)+f[x0,x1]⋅(x−x0)+...+f[x0,x1,...,xn]⋅(x−x0)⋅(x−x
2020-05-11 15:47:44
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空空如也
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