神经网络模型复杂度分析
前言一,模型计算量分析卷积层 FLOPs 计算全连接层的 FLOPs 计算二,模型参数量分析卷积层参数量BN 层参数量全连接层参数量三,模型内存访问代价计算卷积层 MAC 计算四,一些概念双精度、单精度和半精度浮点计算能力硬件利用率(Utilization)五,参考资料前言现阶段的轻量级模型 Mob...
【ML】基于机器学习的房价预测研究(系列6:卷积神经网络模型)
写在前面: 首先感谢兄弟们的订阅,让我有创作的动力,在创作过程我会尽最大能力,保证作品的质量,如果有问题,可以私信我,让我们携手共进,共创辉煌。 本次实战的项目是:基于机器学习的房价预测研究(附完整代码和数据集),系列6:卷积神经网络 数据的获取、读取、预处理、划分等请见这篇文章: 【ML】基于机器...
神经网络模型量化基础
1,模型量化概述1.1,模型量化优点1.2,模型量化的方案1.2.1,PTQ 理解1.3,量化的分类1.3.1,线性量化概述2,量化算术2.1,定点和浮点2.2,量化浮点2.2,量化算术3,量化方法的改进3.1,浮点数动态范围选择3.2,最大最小值(MinMax)3.3,滑动平均最大最小值(Movi...
拓端tecdat|sas代写神经网络:构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件
神经网络是一种非常通用的灵活预测模型,可用于解决各种问题,包括分类,降维和回归。现实世界中的一些业务应用示例包括图像处理,医疗诊断,金融服务和欺诈检测。此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句来构建人工神经网络模型来识别...
利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法
本篇文章主要介绍了利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
机器学习之神经网络模型-下(Neural Networks: Representation)
3. Model Representation I1神经网络是在模仿大脑中的神经元或者神经网络时发明的。因此,要解释如何表示模型假设,我们不妨先来看单个神经元在大脑中是什么样的。我们的大脑中充满了如上图所示的这样的神经元,神经元是大脑中的细胞。其中有两点值得我们注意,一是神经元有像这样的细胞主体(N...
神经网络模型训练简记(二)
神经网络模型训练简记(二) 内容简述三、机器视觉网络模型分类及简介3.2目标检测3.2.1RCNN3.2.2SPPNet3.2.3Fast RCNN3.2.4Faster RCNN3.2.5Mask RCNN3.2.6FPN3.2.7Cascade RCNN3.2.8Libra RCNN3.2.9...
神经网络模型之AlexNet的一些总结
说明:这个属于个人的一些理解,有错误的地方,还希望给予教育哈~此处以caffe官方提供的AlexNet为例.目录:1.背景2.框架介绍3.步骤详细说明5.参考文献背景:AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作,并在当年取得了ImageNet最好成绩,也是在那年之后,更多的更深的神经网路被提出...
BP神经网络模型与学习算法
一,什么是BP"BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方...
动手学pytorch-经典卷积神经网络模型
经典卷积神经网络1.LeNet2.AlexNet3.VGG4.NiN5.GoogleNet1.LeNet卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层:卷积层用来识别图像里的空间模式,如线条和物体局部,之后的平均池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。在卷积层块中...
python深度学习TensorFlow神经网络模型的保存和读取
这篇文章主要为大家介绍了python深度学习TensorFlow神经网络如何将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用。为了让训练结果可以复用,需要将训练好的神经网络模型持久化
面向移动端的轻量级神经网络模型mobilenet、ShuffleNet
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