深度学习入门计算的相关内容

文章 2023-05-22 来自：开发者社区

深度学习基础入门篇9.1：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解

深度学习基础入门篇[9.1]：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解 1.卷积提出背景在全连接网络[1]中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如图1 所示，28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据作为输入。图1 全连接网络图这样往往会存在如下两个问题： 1. 输入数据的空间信息被丢...

文章 2023-05-21 来自：开发者社区

深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算

深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 1.计算机视觉与卷积神经网络 1.1计算机视觉综述计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被...

文章 2023-01-18 来自：开发者社区

深度学习入门基础CNN系列——卷积计算

卷积计算卷积是数学分析中的一种积分变换的方法，在图像处理中采用的是卷积的离散形式。这里需要说明的是，在卷积神经网络中，卷积层的实现方式实际上是数学中定义的互相关（cross-correlation）运算，与数学分析中的卷积定义有所不同，这里跟其他框架和卷积神经网络的教程保持一致，都使用互相关运算作为卷积的定义，具体的计算过程如图所示。互相关计算虽然卷积层得名于卷积（convolution）....

文章 2022-12-08 来自：开发者社区

深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式

前言上一篇文章介绍了神经网络需要达到的最终目标，即使所定义的损失函数值达到尽可能的小。那么，是如何达到使得损失函数的值最小的呢？其实，最常使用的核心大招就是“梯度法”进行参数的更新优化，最终达到使得损失函数最小的目的。本文将介绍神经网络中参数的梯度是如何计算的。在介绍梯度法之前先简单介绍一下所用到的数值微分方面的数学知识，以帮助理解后续梯度法的计算过程，如果知道这一部分知识的同学，可以直接跳过本....

文章 2022-12-08 来自：开发者社区

深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现

1 Affine与Softmax层的实现1.1 Affine层神经元的加权和可以用Y = np.dot(X, W) + B计算出来。然后，Y 经过激活函数转换后，传递给下一层。这就是神经网络正向传播的流程。神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算在几何学领域被称为“仿射变换”。将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。Y = np.dot(X, W) + B，计算图如下：式中WT的T表示转置....

文章 2022-12-08 来自：开发者社区

深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现

前言基于前两篇文章《深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则》《深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现》计算图基础及其简单层的实现，本文主要介绍如何将计算图运用到神经网络中，通过定义一个类的方式用计算图实现激活函数的 ReLU层和 Sigmoid层，让其成为构成神经网络的一个基础层。一、ReLU层计算图及其代码实现如果正向传播时的输入x大于0，则反向传播会将上游....

文章 2022-12-08 来自：开发者社区

深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现

1 误差的反向传播1.1加法节点的反向传播1.2乘法节点的反向传播这里我们考虑z = xy。这个式子的导数用下式表示。乘法的反向传播会将上游的值乘以正向传播时的输入信号的“翻转值”后传递给下游。翻转值表示一种翻转关系，如图5-12所示，正向传播时信号是x的话，反向传播时则是y；正向传播时信号是y的话，反向传播时则是x。1.3 苹果的例子再来思考一下本章最开始举的购买苹果的例子（ 2个苹果和消费税....

文章 2022-12-08 来自：开发者社区

深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则

1.计算图计算图将计算过程用图形表示出来。这里的图形是数据结构图。1.1用计算图进行计算构建了计算图后，从左向右进行计算。就像电路中的电流流动一样，计算结果从左向右传递。到达最右边的计算结果后，计算过程就结束了。计算图计算流程：1.构建计算图。2.在计算图上，从左向右进行计算。第2歩“从左向右进行计算”是一种正方向上的传播，简称为正向传播（ forward propagation）。正向传播是从....

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更新时间 2024-05-25 14:30:04

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