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GAN与dropout的启发

GAN与dropout在看GAN的东西,看到有介绍dropout,然后也又再看了一下dropout的相关内容;dropout是根据概率有选择的舍弃一些点,以防止过拟合的现象,但是想到这些概率也是随机出现的,无法避免出现随机失误的现象;不知道能不能有一种算法,可以根据密集数据进行选择,数据越密集的地方,其出现的概率越大,但同时还要探测其是否处于边缘的位置,舍弃边缘数据就,不知道这能不能行?是否可以...

2020-03-22 09:53:35

生活里的小事

喝水小小记刚刚喝水的时候,突然有一个想法。透过玻璃杯时,发现电脑键盘上的按键已经模糊不清。这是一个很平常的常识现象,是因为眼睛和键盘之间有了介质,所以产生了不一样的视觉,但是如果把这个介质拿掉,就能呈现出平常见到的正常键盘。但是想一下语音识别的话,也是因为中间的介质,所以才产生了与我们平常听到的不一样,那是不是可以寻找一种方法“拿掉”中间的不需要的会干扰的介质,那样的话不就是能够解决语音识别中的...

2020-02-29 08:18:56

Deep Learning with Pytorch Chapter 6_2

标题利用一维卷积处理序列数据的网络模型class IMDBCnn(nn.Module): def __init__(self,n_vocab,hidden_size,n_cat,bs=1,kernel_size=3,max_len=200): super().__init__() self.hidden_size = hidden_size # ...

2019-11-25 10:12:42

Deep Learning with Pytorch Chapter 6

Deep Learning with Sequence Data and Text在本章中,我们将介绍以下主题:用于构建深度学习模型的文本数据的不同表示理解RNN和RNN的不同实现,例如Long Short-Term Memory(LSTM)和Gated Recurrent Unit (GRU),它们为文本和顺序数据的大多数深度学习模型提供了动力。对序列数据使用一维卷积可以使用RNN...

2019-11-14 09:01:19

Deep Learning With Pytorch

Deep Learning for Computer Vision Chapter05Tensor的存储形式view方法view(x1,x2,x3,…xn),最后的n为几就会把原来的Tensor展成多少维的Tensor,当xj=-1时(j=1,2,3,…n),会自动适应每一个维度有多少个元素。import torchx = torch.randn(4,3,4)print(f'x:4×...

2019-11-04 10:49:33

Deep Learning with Pytorch_002

chapter03_深入研究神经网络的构建块_2split函数rename函数 # # os.path.split():按照路径将文件名和路径分割开 # # split():拆分字符串。通过指定分隔符对字符串进行切片,并返回分割 后的字符串列表(list) # # 1、split()函数 # # 语法:str.split(str="",num=string.count(str))[n]...

2019-10-28 11:36:03

DeepLearning with Pytorch Chapter04

Fundamentals of Machine Learning在前几章中,我们看到了如何建立深度学习模型来解决分类和回归问题的实例,例如图像分类和平均用户视图预测。同样,我们发展了一种关于如何构建深度学习问题的直觉。在本章中,我们将研究如何解决不同类型的问题和不同的调整,我们最终可能会使用这些问题来改进我们的模型在我们的问题上的性能。在本章中,我们将探讨以下问题:不同于分类和回归的其他形...

2019-10-31 23:16:57

深度学习入门

Deep Learning with Pytorch_002

2019-10-21 11:20:21

语音入门准备

深度学习入门安装软件及配置服务器 Anconda3+pytorch+pycharm+SSH连接服务器1. Anconda3安装: 安装Anconda3教程链接2. Anconda安装包下载地址:Anaconda installer archivepytorch安装:ubantu下Anconda3中安装pytorch教程链接pytorch官网 5.pycharm安装: 一...

2019-10-14 19:14:08

破损图像复原

破损图像复原简介实验工具介绍-MATLAB实验步骤实验及结论简介因摄像机与物体相对运动,以及系统误差、畸变、噪声等因素的影响,使图像往往不是真是景物的完善映像,因而图像复原技术就此产生;在图像恢复中,需要建立造成图像质量下降的退化模型,然后运用相反过程来恢复原来图像,并运用一定准则来判定是否得到图像的最佳恢复。图像复原的原理:使用可以精确描述失真的点扩散函数(PSF)对模糊图像进行去卷积计算。...

2019-09-28 12:47:51
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