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基于 boosting 原理训练深层残差神经网络
人工智能
本文介绍了基于提升理论的深度残差神经网络,通过逐层训练的方法,可以在不增加参数的情况下提高模型的性能。同时,该方法具有较好的理论解释和计算效率。
丁科
2017-07-18
2.7K
0
pytorch 学习笔记之编写 C 扩展
数据结构
该文介绍了如何使用 PyTorch 实现 LeNet-5 模型,包括模型结构、训练过程、使用方法等。同时,还提供了一些示例代码和注释,方便读者理解和实践。
丁科
2017-05-05
2.3K
0
Pytorch 学习笔记之自定义 Module
数据处理
机器学习
人工智能
本文介绍了如何使用 PyTorch 实现自定义循环神经网络(RNN)。首先介绍了如何定义一个自定义的 RNN 模块,然后通过一个简单的例子展示了如何使用自定义的 RNN 模块构建一个循环神经网络。在例子中,使用 PyTorch 提供的类实现了一个基本的 RNN,该类可以自动求导,并能够处理任意长度的序列。最后,介绍了如何使用 PyTorch 构建更复杂的循环神经网络。
丁科
2017-05-05
7.2K
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