2022年1月27日

Pytorch 从CNN到YOLO

摘要: 分类猫和狗 使用一个还不错的相机采集图片(12M) RGB figure 36M 元素 使用100大小的单隐藏层MLP 模型有3.6B = 14GB 元素 远多于世界上所有的猫狗总数(900M dog 600M cat) 两个原则 平移不变性 局部性 重新考察全连接层 将输入和输出变形为矩阵(宽度, 阅读全文
posted @ 2022-01-27 09:54 blueskylabor 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)

Pytorch Chain-Rules

摘要: Derivative Rules $$ \begin{aligned} &\frac{\delta E}{\delta w^1_{jk}}=\frac{\delta E}{\delta O_k^1}\frac{\delta O_k^1}{\delta w^1_{jk}}=\frac{\delta E 阅读全文
posted @ 2022-01-27 07:53 blueskylabor 阅读(64) 评论(0) 推荐(0)

Pytorch 感知机

摘要: 单层感知机 $$ \begin{aligned} & y = XW + b \ & y = \sum x_i*w_i+b\ \end{aligned} $$ Derivative $$ \begin{aligned} &E=\frac{1}{2}(O^1_0-t)^2\ &\frac{\delta 阅读全文
posted @ 2022-01-27 07:52 blueskylabor 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)

Pytorch Cross Entropy

摘要: Entropy Uncetainly measure of surprise higher entropy = less info $$Entropy = -\sum_i P(i)\log P(i)$$ Lottery import torch a = torch.full([4], 1/4.) a 阅读全文
posted @ 2022-01-27 07:45 blueskylabor 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)

Pytorch GPU加速

摘要: import torch import torch.nn.functional as F import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch 阅读全文
posted @ 2022-01-27 07:40 blueskylabor 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)