【PyTorch】Neural Network 神经网络（下）
6、Linear Layers - Linear参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html#torch.nn.Linearimport torch import torchvision from torch import nn from torch.nn import Linear from torch.....
【PyTorch】Neural Network 神经网络（上）
四、Neural Network 神经网络参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html1、Containers - Module参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html#torch.nn.Moduleimport torch from torch import....
Exploring the Regularity of Sparse Structure in Convolutional Neural Networks（在卷积神经网络中探索稀疏结构的规律性）
作者提出基于论文Learning both weights and connections for efficient neural network修剪的方法在保留精度以及实现更高的压缩率方面确实很好。但是，这种改进是以稀疏计算模式的不规则性为代价的。另一方面结构化的剪枝（例如修剪掉整个过滤器），但是比修剪单个权重会引起更大的精度损失。因此作者提出了三个问题：规律性和准确性之间的权衡是什么？是否....
2_Recurrent Neural Networks (RNNs)循环神经网络 —Simple RNNs
一、How to model sequential data?（怎样对时序数据建模）1.1 one to one模型one to one模型：一个输入对应一个输出。包括：全连接神经网络和卷积神经网络。人脑并不需要one to one模型来处理时序数据，并不会把一整段文字直接输入大脑。整体处理一个段落。固定大小的输入（例如图像）。固定大小的输出（例如，预测概率）。1.2 many to one模型....
Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1
3、Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱，是依据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的算法。在SparkMLlib中的实现。详细Spark MLlib Deep Learning(....
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