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julia - Julia の MXNet のシンボリック API に関するクエリ
Julia の MXNet のシンボリック API のニュアンスを理解するのに苦労しています。次の行を含む MXNet ドキュメントの例を見ました。
act_type記号が割り当てられているのはなぜ:reluですか?
:relu関数ポインタですか？そうでない場合、:reluシンボルに値を割り当てる場所はどこですか? データにシンボルが割り当てられないのはなぜですか? 名前に文字列ではなく記号が割り当てられるのはなぜですか?
julia - Julia で MXNet を使用した単純な 3 層 MLP の例を理解する
ニューラルネットワークの基本的な理解があります。異なるカテゴリ ラベルに対応する 0 または 1 を格納する行列 (期待される結果) が存在する必要があることを理解しています。例として、数字認識の場合、識別される数字が 6 の場合、y ベクトルは になります[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]。しかし、Github の MXNet.jl リポジトリにある MXNet の例を見ると、この種の結果マトリックスを準備するコードを特定できませんでした。get_mnist_providers()魔法は、 2 つのプロバイダーを返すメソッドにあると思います。
これらのプロバイダーが何であるかわかりません-train_provider、eval_provider。これらのプロバイダーを理解するのを手伝ってください。さまざまな分類を持つアルゴリズムを作成しようとしているため、このプロバイダーを理解することが不可欠です。
mxnet - mxnet.symbol.Convolution は周期的ですか?
Convolution シンボルは周期的に計算されますか?つまり、パディングされた入力シンボルがすべての次元で周期的であると仮定しますか?
より具体的には、RGB 画像を表す寸法 1x3xHxW の入力シンボルを取得し、それに対して演算する畳み込みを次のように定義するとします。 ), pad=(0, 2, 2)... 訓練されたフィルターはどのように見えるでしょうか? 私は、R、G、B の各カラー チャネルで動作する 2-D フィルターの線形結合から構成されていることを期待しています。
私は正しいですか？