【复现】尝试使用numpy对卷积神经网络中各经典结构进行改写复现

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前言   numpy作为Python中最常用的科学计算库之一,也被广泛应用于卷积神经网络中的各个组件。本篇博客将介绍如何使用numpy完成卷积神经网络中的各个组件,包括卷积层、池化层、全连接层等,帮助读者更好地理解卷积神经网络的实现原理,同时也能够更加熟练地使用numpy进行深度学习相关的编程。 卷...

【GhostNet】复现CVPR2020| 保证模型轻量化的同时,提升网络的性能表现

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前言   近年来,随着深度学习技术的快速发展,越来越多的神经网络架构被提出。其中,GhostNet是一个备受关注的网络架构,其提出的主要目的是在保证模型轻量化的同时,提升网络的性能表现。GhostNet的设计思想独特,引入了ghost module这一新的网络模块,并采用了一系列的优化方法。本篇博客...

企业级云上网络构建

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专有云网络基础架构介绍

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【论文复现】经典再现:yolov4的主干网络重构(结合Slim-neck by GSConv)

【论文复现】经典再现:yolov4的主干网络重构(结合Slim-neck by GSConv)

前言   本文接着上一篇【论文复现】针对yoloV5-L部分的YoloBody部分重构(Slim-neck by GSConv)中叙述的论文[1]接着复现的yoloV4,这两篇文章的基础函数基本一致,没有其他函数的加入,因此本文也将省去函数拆解部分。若大家想知道的更详细,可以移步【论文复现】针对yo...

Deepwalk算法复现: 基于 deepwalk的网络节点分类 聚类分析 完整代码+数据

Deepwalk算法复现: 基于 deepwalk的网络节点分类 聚类分析 完整代码+数据

项目演示:https://www.bilibili.com/video/BV1Cg4y147sK/?spm_id_from=333.999.0.0附完整的代码+数据效果:

特斯拉AI总监:我复现了LeCun 33年前的神经网络,发现和现在区别不大

特斯拉AI总监:我复现了LeCun 33年前的神经网络,发现和现在区别不大

最近,特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy 做了一件很有趣的事情,他把 Yann LeCun 等人 1989 年的一篇论文复现了一遍。一是为了好玩,二是为了看看这 33 年间,深度学习领域到底发生了哪些有趣的变化,当年的 LeCun 到底被什么卡了脖子。此外,他还展望了一下 205...

我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络(自定义数据集篇)!

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正文开始!三、用 LeNet-5 训练自己的数据下面使用 LeNet-5 网络来训练本地的数据并进行测试。数据集是本地的 LED 数字 0-9,尺寸为 28x28 单通道,跟 MNIST 数据集类似。训练集 0-9 各 95 张,测试集 0~9 各 40 张。图片样例如图所示:3.1 数据预处理制作...

【推荐系统】TensorFlow复现论文Wide&Deep网络结构

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下图为Wide&Deep的模型结构图,该模型结合了线性模型的Memorization和神经网络的捕捉深层特征的Generation,将特征分为两个输入源分别输入Wide和Deep部分,最终将两个模型的logits进行融合激活得到最终输出。一、导库import tensorflow as tf...

【推荐系统】TensorFlow复现论文PNN网络结构

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下图为PNN的模型结构图,首先将Sparse特征进行Embedding嵌入,然后将其流入Product,分别进行捕捉线性关系lz和特征交叉lp,然后拼接,流到MLP全连接层,最终输出CTR概率值。一、导包import tensorflow as tf from tensorflow.keras.la...

【推荐系统】TensorFlow复现论文NeuralCF网络结构

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下图为NeutralCF的模型结构图,总共两个分支,第一个分支为GML,第二个为MLP,GML通路将两个特征的Embedding向量进行内积操作,MLP将两个特征的Embedding的向量进行拼接,然后使用多层感知机进行传播,然后将两个通路输出的向量进行拼接,导入全连接层(...

【推荐系统】TensorFlow复现论文DeepCrossing特征交叉网络结构

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一、导包from collections import namedtuple # 使用具名元组 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.layers import * from tensor...

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