isinstance函数无法判断当前层是该类
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- 2024-10-19 19:57m0_73700478的博客 实现了一个包含输入层、隐藏层和输出层的前馈神经网络。模型由两个线性层和两个Logistic激活函数层组成。模型结构如下：第一层：线性层，输入维度为2，隐藏层神经元数量为5。第二层：线性层，输出维度为1。实现了...
- 2024-04-22 23:46安静的火的博客 本实验使用IMDB数据集，该数据集中包括50000条偏向明显的评论，其中包括25000条训练数据和25000条测试数据，label为0negative）和1positive本实验要求使用飞桨搭建循环神经网络模型，并利用上述数据集训练该模型；...
- 2025-04-21 22:24RockLiu@805的博客 是一种针对卷积神经网络设计的高效通道注意力机制。该方法通过引入一个轻量级的一维卷积层，有效提升了模型对通道信息的关注能力，同时保持了较低的计算复杂度。ECA-Net提供了一种高效、轻量的通道注意力机制，能够...
- 2025-07-13 17:06墨尘游子的博客 是 2012 年由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 提出的深度卷积神经网络（DCNN），它在当年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中以。：通过卷积和汇聚逐步减小空间尺寸（224→55→27→...
- 2025-08-12 18:40暴龙胡乱写博客的博客 ResNet神经网络通过残差结构解决了深度网络训练中的梯度消失和退化问题，显著提升了图像分类性能。其核心创新在于引入残差块，通过快捷连接直接传递输入信号，使得深层网络能够有效训练。ResNet包括18层到152层等...
- 2025-02-26 23:03像污秽一样的博客 通过之前几节，我们学习了构建一个完整卷积神经网络的所需组件。回想一下，之前我们将softmax回归模型和多层感知机模型应用于Fashion-MNIST数据集中的服装图片。为了能够应用softmax回归和多层感知机，我们首先将每...
- 2023-10-29 01:38熬夜患者的博客 1.这次主要做的工作是搭建了一个两层的前馈神经网络，较为容易，基本上遇到debug也都会改，不存在什么特别难的问题，基础记牢了也没那么难理解。2.因为同为二分类问题嘛，写完博客的时候就不想继续写下一个饰演了，...
- 2024-11-06 16:39这个男人是小帅的博客 main.py 总结 代码实践部分 本专栏致力于深入探讨图神经网络模型相关的学术论文，并通过具体的编程实验来深化理解。读者可以根据个人兴趣选择相关内容进行学习。在上一节中详细解读了 “AM-GCN” 这篇论文以及如何...
- 2023-10-10 17:38fanstuck的博客 VGGNet（Visual Geometry Group Network）是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）提出的深度卷积神经网络架构，它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了优异的成绩。VGGNet之所以著名，一方面是因为其...
- 2025-08-23 15:05XiaoJ1234567的博客 LeNet、卷积神经网络、手写数字识别、Fashion-MNIST、PyTorch
- 2024-11-24 23:01Plainper的博客 神经网络是一种模仿人脑神经元处理和传递信息方式的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通常被组织成层。神经网络通过学习输入数据之间的复杂关系和模式来执行任务，如分类、识别、预测等。...
- 2024-07-25 18:25姓蔡小朋友的博客 卷积神经网络
- 2022-07-04 14:24Yuezero_的博客 卷积神经网络学习—Resnet50（论文精读+pytorch代码复现）
- 2023-04-05 10:32@李忆如的博客 本篇博客主要介绍几种卷积神经网络的原理，并进行了代码实践与优化，另外，使用了CAM、图像显著性检测等方法进行了模型的可视化诊断。（内附代码与数据集）。
- 2025-06-06 17:00Nicktsang19的博客 文章从构建基础的Value类开始，逐步向上搭建Neuron（神经元）、Layer（层），最终形成一个完整的多层感知机（MLP）。文中深入解析了Value类如何通过操作符重载实现前向传播，并通过_backward闭包和拓扑排序完成反向...
- 2023-12-02 17:16
CV baseline概览|AlexNet：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks基于深度卷积神经网络的图像分类源代码•宸的博客 该神经网络拥有 6000 万个参数和 650,000 个神经元由五个卷积层（其中一些后面是最大池层）和三个全连接层（最终为 1000 路 softmax）组成。为了加快训练速度，我们使用非饱和神经元和非常高效的 GPU 实现卷积运算。 - 2025-07-14 17:28墨尘游子的博客 无隐状态网络：无记忆，无法处理序列依赖，适合静态数据（如图片分类）。 RNN（有隐状态）：通过隐状态 “记忆” 历史信息，专门用于序列数据（如文本、时间序列）。 字符级语言模型：基于 RNN，通过前文字符预测下...
- 2024-11-24 18:01倒霉蛋老马的博客 DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，首次由 Gao Huang 等人在 2017 年提出。DenseNet 的主要特点是，其在网络的每一层中与前面所有层进行连接，从而形成了一...
- 2024-12-25 22:33数据分析能量站的博客 VggNet可以称为是一个家族，根据层数的不同包括了A、A-LRN、B、C、D等网络结构，其中D、E也就是常见的VggNet16、VggNet19，网络层从初始的11层增加到了19层，但参数并没有明显的增加，因为参数主要集中在全连接层。
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