学习了前馈神经网络和卷积两个知识之后，开始学习卷积神经网络。 这是一个简单的神经网络，包含三层： 输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层的层数根据需要而定。卷积神经网络是从传统神经网络改进而来，结构图对比：增加了卷积层（Convolution）与池化层（Pooling Layer）。在卷积神经网络中，输入输出的数据称为特征图。一.卷积层1.二维卷积一维卷积是这样的二维卷积是这样的在图像处理中的二维卷积
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2023-07-03 00:09:34
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文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。nn网络层-卷积层1D/2D/3D 卷积卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。比如在图片上的卷积就是二维卷积。一维卷积二维卷积三维卷积二维卷
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2023-07-13 09:29:12
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什么是卷积？来看这张图输入图像是224*224*3 即图片尺寸是224*224，3个通道；输出图片尺寸是224*224，64个通道个人认为，卷积就是图片经过卷积核的映射过程，如下图所示什么是通道？在卷积操作中一般要求设置的in_channel和out_channel在一遍jpg，png图片中，in_channel=3，为RGB三个通道，RGB的不同可以调整图片的色彩out_channel则表示卷积
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2023-09-22 15:25:23
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ConvNet.py'''
搭建一个卷积神经网络，该网络用于展示如何使用相关包来可视化其网络结构
'''
import torch.nn as nn
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
# 定义第一个卷积层: Conv2d + RELU
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2024-01-27 22:57:11
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文章目录前言一、前置知识二、torch.nn.Conv2d三、torch.nn.Conv1d 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、前置知识 上图就是一个多过滤器（过滤
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2023-09-02 11:19:13
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首先先说明第一个答案，也就是PyTorch中卷积层的计算方法，其实这点很多人可能在书上已经看过图了，我只是用代码复现一遍我们把所有变量都明确，首先是输入变量，我们设为2 * 2的全1矩阵，如下： 然后初始化一个二维卷积层，并输出其weight和bias，如下：我们可以看到，weight和bias都有两个值，这是因为我们定义了输出通道为2，所以给我们分配了两个卷积核，然后可以看到权值分别为0.784
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2023-11-02 07:09:33
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Pytorch卷积层原理和示例一，前提二，卷积层原理1.概念2.作用3. 卷积过程三，nn.conv1d1，函数定义：2, 参数说明:3,代码:4, 分析计算过程四，nn.conv2d1, 函数定义2, 参数：3, 代码4, 分析计算过程 一，前提在开始前，要使用pytorch实现以下内容，需要掌握tensor和的用法二，卷积层原理1.概念卷积层是用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据
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2023-08-17 10:33:35
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前言上一篇《pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层#常用网络层函数nn.Linear对信号进行线性组合nn.Conv2d对多个二维信号进行二维卷积nn.MaxPool2d对二维信号进行最大值池化nn.ReLU最常用的激活
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2024-01-03 09:39:15
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卷积函数注： 函数语法、参数介绍、shape、变量、Example，均转自 PyTorch 中文手册。 说实话 PyTorch 中文手册 对于参数in_channels和out_channels的讲解还是不够详细。 所以我参考了另一篇博客 【PyTorch学习笔记】17：2D卷积,nn.Conv2d和F.conv2d 来讲解这两个参数的意义。函数语法：一维class torch.nn.Conv1d
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2024-02-19 11:17:11
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PyTorch构建卷积层二维图像卷积一、 二维卷积层的实现1. 手动实现二维卷积层2. Pytorch的卷积层API实现二、 二维卷积层的填充和步幅 二维图像卷积使用全连接层来处理图片时，如果图片的尺寸比较大，那么就会出现参数爆炸的情况，模型复杂度直线提升而难以训练。为了降低模型的复杂度，提出了卷积层的概念。 卷积层是在全连接层的基础上，对于参数的取值加以限制来降低模型的复杂度。基于这样两种假设
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2023-08-08 09:08:08
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先来看看pytorch二维卷积的操作API现在继续讲讲几个卷积是如何操作的。一. 普通卷积torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)普通卷积时group默认为1 dilation=1（这里先暂时不讨论dilati
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2023-09-26 18:09:29
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1）神经元模型最简单的MP模型，右图是“与”逻辑的数学表达： 神经元模型基函数表示“如何组合”激活函数表示“是否到阈值”“最后网络表达的方式” 基函数类型1：线性函数 给定训练集，权重wi以及阈值θ可通过学习得到。阈值可看做一个固定输入为-1.0的“哑结点”所对应连接权重w（n+1），这样权重和阈
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2023-12-26 17:39:00
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# PyTorch卷积层和Keras卷积层差别
深度学习的发展给计算机视觉领域带来了革命性的变化。卷积神经网络（CNN）作为一种主要的深度学习模型，在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大的成功。PyTorch和Keras是两个广泛使用的深度学习框架，它们都提供了构建卷积神经网络的工具。然而，PyTorch和Keras在卷积层的实现上存在一些差异。本文将介绍PyTorch卷积层和Kera
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2024-01-07 11:52:33
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本文简单谈谈pytorch的二维卷积nn.conv2D，其主要作用为在由多个输入平面组成的输入信号上应用二维卷积。 目录文章目录前言一、卷积过程1.最简单的二维互相关 2.以RGB为例的多通道卷积二、conv2D的相关参数1.conv2D的形式：2.参数解析三、示例代码 前言本文简单谈谈pytorch的二维卷积nn.conv2D，其主要作用为在由多个输入平面组成的输入信号上应用二维卷积。
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2023-10-19 06:10:33
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PyTorch学习笔记（6）–神经网络：卷积层 本博文是PyTorch的学习笔记，第6次内容记录，主要介绍神经网络卷积层的基本使用。 目录PyTorch学习笔记（6）--神经网络：卷积层1.卷积操作是什么2.卷积层2.1卷积层相关参数2.2卷积层应用实例2.3卷积层input和output尺寸信息3.学习小结 1.卷积操作是什么 关于具体什么是卷积操作，不是本文要讲的重点，但是本文的后
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2024-04-08 21:52:29
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引言这篇文章是写给那些想要学习或者回顾如何在 Keras 建立一个基本卷积神经网络的人的。本文所基于的数据集是 Fashion-Mnist 数据集(数据集链接：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist)。在本文中，我们将解释如何：1. 在 Pytorch 建立一个基础的 CNN；2. 运行神经网络；3. 保存和加载checkpoints；数据
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2024-06-12 20:19:57
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_convolution.py这篇文章主要介绍了 PyTorch 中常用的卷积层，包括 3 个部分。1D/2D/3D 卷积卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。比如在图片上的卷积就是二维卷积
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2023-07-23 17:19:34
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# PyTorch 卷积层修改卷积核的科普文章
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是图像处理和计算机视觉领域中最常用的模型结构之一。卷积层是CNN的核心组成部分，通过卷积操作提取图像特征。本文将讨论如何在PyTorch中修改卷积核的参数，并提供相关代码示例，帮助大家更好地理解这一过程。
## 卷积层简介
卷积层的基本功能是对输入数据执行卷积操作，从而输出特征图（Feature Map）。卷
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2024-10-20 04:15:06
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# 卷积Dropout层在PyTorch中的应用
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）因其在图像处理等任务中的表现优异而受到广泛应用。然而，过拟合是影响模型泛化能力的一个常见问题。为了克服这一问题，**Dropout**层作为一种正则化技术被引入。本文将介绍如何在PyTorch中使用卷积Dropout层，并提供代码示例来帮助理解。
## 什么是Dropout？
Dropout是一种通过在训练
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2024-10-12 05:52:29
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整个网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层（softmax） 1.输入层由多通道的特征图（输入特征面）组成。rgb为三通道，灰度图为单通道。 2.卷积层由输出特征面组成，每个特征面有无数个神经元（像素点）组成。其中输出特征面的每个神经元是通过卷积核对输入特征面中的每个神经元进行卷积操作得到的。一个卷积核产生一张特征图，n个卷积核产生n个特征图。卷积核的设置规则如下： 用二维来举例。输入一个128
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2023-11-06 16:07:12
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