08 2020 档案

第四周：卷积神经网络 part3
摘要：一、视频学习 循环神经网络 应用：语音问答、股票预测、作词机、模仿写论文、模仿写代码。 循环神经网络与卷积神经网络对比： 卷积神经网络主要用于分类和检索。 两者之间的不同：传统的输入输出是相互独立的，而RNN可以考虑上下文的时序关系，不仅依赖于输入，还依赖于记忆 循环神经网络的基本结构： 展开 以后 阅读全文
posted @ 2020-08-22 09:39 如梦似幻11 阅读(165) 评论(0) 推荐(0)
第三次作业：卷积神经网络 part3
摘要：一、代码练习 1.1HybridSN高光谱分类网络 先三维卷积，然后进行二维卷积，三维卷积的网络模型如下： conv1：（1, 30, 25, 25）， 8个 7x3x3 的卷积核 ==>（8, 24, 23, 23） conv2：（8, 24, 23, 23）， 16个 5x3x3 的卷积核 == 阅读全文
posted @ 2020-08-15 13:19 如梦似幻11 阅读(310) 评论(0) 推荐(0)
第二次作业：卷积神经网络 part 2
摘要：一、问题总结 MobileNetV2版本中，对数据的处理中，加入的Inverted residual block，提升通道数，但是ResNet首先进行降通道降低计算量，两个网络为什么进行这种不一样的操作。 二、代码练习 2.1 MobileNet V1 简介： MobileNet是Google于20 阅读全文
posted @ 2020-08-08 17:49 如梦似幻11 阅读(270) 评论(1) 推荐(0)