孪生网络一、 什么是孪生网络(one-shot) 在人脸识别中，存在所谓的one-shot问题。举例来说，就是对公司员工进行人脸识别，每个员工只有一张照片（因为每个类别训练样本少），并且员工会离职、入职（每次变动都要重新训练模型是不现实的）。如果当成分类问题，直接训练模型进行人脸识别在实际应用中是不可行。 为了解决one-shot问题，我们会训练一个模型来输出给定两张图像的相似度，所以模型学习得到
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2023-10-13 23:11:17
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很多人想入门做深度学习，但往往翻遍网络看完一篇又一篇所谓的“入门教程”，paper，包括很多深度学习框架官方给出的案例，给人的感觉真的是从入门到放弃。写教程的作者有很多都是技术大神，但写出的东西真的是把原本简简单单的理论说得晦涩难懂，模凌两可。比如说VGG16，都是摆上从论文里截过来的下面这张图：或者给出像下面的架构图：对于数据从输入到输出，中间是如何变化的，神经元个数，参数个数又是怎么变...
原创
2021-07-29 12:21:32
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最近在自学图灵教材《Python机器学习基础教程》，以博客的形式做些笔记。一类被称为神经网络的算法最近以“深度学习”的名字再度流行。虽然深度学习在许多机 器学习应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使 用场景。这里只讨论一些相对简单的方法，即用于分类和回归的多层感知机（multilayer perceptron，MLP），它可以作为研究更复杂的深度学习方法的起点。ML
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2023-06-29 13:44:21
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1.算法描述GRNN，即General Regression Neural Network，中文全称为广义回归神经网络，是由The Lockheed Palo Alto研究实验室在1991年提出的。GRNN是一种新型的基于非线性回归理论的神经网络模型。GRNN是建立在非参数核回归基础之上的，该神经网络是以测试样本为后验条件，并从观测样本中计算得到自变量和因变量之间的概率密度函数，然后在计算出因变量
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2023-07-18 09:12:55
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# 实现VGG16卷积神经网络
## 简介
本文将教你如何实现VGG16卷积神经网络，这是一个非常经典的深度学习模型，被广泛应用于计算机视觉任务中，比如图像分类、目标检测等。
## 整体流程
下面是实现VGG16卷积神经网络的整体流程，我们可以使用一个表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据预处理 |
| 步骤2 | 构建模型 |
| 步
原创
2023-09-09 07:08:57
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DCGAN DCGAN全称为Deep convolutional generative adversarial networks,即将深度学习中的卷积神经网络应用到了对抗神经网络中。 生成器，可以看做图片分类的逆过程，图片生成器输入随机向量，输出一个图片。随机向量不含像素级的位置信息。 而最初卷积网络，引入感受野，捕捉邻近区域的特征，越靠近输入端的信息，包含位置信息越明显，随着层层深入，感受野涵盖
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2024-01-06 08:29:15
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# 如何实现 PyTorch 中 VGG16 预训练模型
在深度学习中，预训练模型是指在大规模数据集（如 ImageNet）上进行训练的模型，这些模型可以用来实现更高效的迁移学习。在 PyTorch 中，VGG16 是一个广泛使用的预训练模型。本文将详细介绍如何加载和使用 PyTorch 中的 VGG16 预训练模型，为你提供从基础到实现的完整指南。
## 任务流程
首先，我们列出实现 VG
# 实现 VGG16 PyTorch 预训练
## 介绍
在计算机视觉和深度学习领域，VGG16 是一种非常经典的卷积神经网络模型，由 Simonyan 和 Zisserman 在 2014 年提出。它在 ImageNet 数据集上取得了很好的性能，并广泛用于图像分类、目标检测和图像生成等任务中。
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，具有易用性和灵活性。在 PyTorch 中，我们可
原创
2023-10-05 15:43:47
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卷积神经网络（CNN）实现背景卷积神经网络广泛用于图像检测，它的实现原理与传统神经网络基本上是一样的，因此将普遍意义的神经网络和卷积神经网络的实现合成一篇。神经网络实现思路“扔掉神经元”尽管所有教程在介绍神经网络时都会把一大堆神经元画出来，并且以输入节点——神经元——输出结点连线，但是，在编程实现时，基于神经元去编程是低效的。典型如这篇经典文章里面的代码： 。 比较合适的方法是将神经网络每个层仅
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2023-10-23 10:31:33
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VGG16内置于Keras，可以通过keras.applications模块中导入。 将VGG16 卷积实例化： weights：指定模型初始化的权重检查点、 include_top: 指定模型最后是否包含密集连接分类器。默认情况下，这个密集连接分类器对应于ImageNet的100个类别。如果打算使
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2018-11-14 20:49:00
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微调代码只训练全连接层model = torch.load( '../model/20220509-pretrain-vgg1
原创
2023-03-08 15:39:32
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前提要想在TensorFlow训练vgg16，首先要配置TensorFlow环境，这篇博客介绍如何配置python2.7版本的TensorFlow，在这里就不在叙述了。TensorFlow版本下载代码：VGG16
下载数据集17flowers，密码：3nc4 如果是训练自己的数据集，可以模仿17flowers数据集格式，将同一类的图片放在同一个文件夹中，如下图所示。下载vgg16.npy，密码:
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2024-01-04 12:43:16
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# 卷积神经网络CNN VGG16/VGG19网络结构分析
## 简介
在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种经典的深度学习模型。VGG16和VGG19是由牛津大学的研究团队开发的两个非常流行的CNN模型。本文将介绍如何实现VGG16/VGG19网络结构的分析。
## 整体流程
为了实现VGG16/VGG19网络结构的分析，我
原创
2023-08-30 10:21:01
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# VGG16网络架构：深入理解卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）在图像处理和计算机视觉任务中表现出了出色的性能。其中，VGG16是一个重要的里程碑，其结构简单而有效，广泛应用于各种视觉任务中。在本文中，我们将深入探讨VGG16的网络架构，并提供代码示例帮助理解。
## VGG16的基本结构
VGG16是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group, VGG）提出的，一
核心思想：Self-Attention：能注意到输入序列的不同位置以计算该序列的表达能力，类似于textCNN中的卷积核Encoder-Decoder多层注意力机制（Scaled dot product attention，Multi-head attention） transformer整体模型框架：  
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2024-05-13 17:27:45
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VGG16的模型 首先我们可以看到VGG一共有六个模型,每个模型根据卷积层和全连接层的层数进行分类,第二张图就是VGG16的基本模型.代码实现Vgg16Net.pyfrom torch import nn
class Vgg16_net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Vgg16_net, self).__init__()
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2023-08-21 13:02:19
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号：datayx很多人想入门做深度学习，但往往翻遍网络看完一篇又一篇所谓的“入门教程”，paper，...
原创
2021-10-26 11:43:59
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keras搭建有趣的孪生网络 孪生网络keras搭建有趣的孪生网络要解决问题孪生网络github代码下载孪生网络具体实现1.主干特征提取部分2.比较网络比较图片的相似度3.训练部分训练格式训练和loss值比较 要解决问题第一类，分类数量较少，每一类的数据量较多，比如ImageNet、VOC等。这种分类问题可以使用神经网络或者SVM解决，只要事先知道了所有的类。 第二类，分类数量较多（或者说无法确认
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2023-11-13 22:59:07
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0. 写在前面“匹配”这类任务有着很广泛的应用场景，例如NLP中的文本匹配，推荐领域的物品召回等任务。由此，学术界和工业界提出了很多不同的方法和模型来解决匹配问题，并致力于效果提升。本篇文章介绍一种经典的网络模型Siamese Network（孪生神经网络），该模型能够处理但不局限于“匹配”问题，下面一起来看下。个人心得：Siamese Network中，两个输入共享编码层（嵌入层）;通过调整Si
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2023-12-01 08:39:12
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展示如何利用Pytorch搭建一个Siamese网络，以进行Face Verification。
本文目的：展示基于PyTorch，如何利用孪生网络进行人脸验证的过程。1 孪生网络（Siamese Network）孪生网络主要用来衡量两个输入的相似程度。孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2）,将两个输入feed进入两个神经网络（Ne
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2023-05-24 16:00:16
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