涉及资源 1.官网DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ 3.函数搜索：https://pytorch.org/docs/stable/index.html系列学习笔记：Pytorch学习笔记（一）Pytorch学习笔记（二）Pytorch学习笔记（三）本周学习内容： pytorch实现CNN分类器，识别MNIST数据集 以CNN为例，实现GPU
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2023-10-13 23:26:21
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Standalone部署场景有两种部署方式：Refarming部署和空闲频谱部署；Guardband部署主要指在LTE FDD的保护带宽上部署NB-IoT；In-band部署场景是部署NB-IoT的典型场景，指利用已有LTE FDD的带内RB资源部署NB-IoT。 部署模式1.1 Standalone部署Standalone部署场景有两种部署方式：Refar
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2024-05-17 19:19:07
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文章目录第三章：神经网络3.1 数学模型3.2 激活函数3.3 代码实现3.4 学习容量和正则化3.5 生物神经科学基础 第三章：神经网络神经网络是对线性模型的升级，使之能对线性不可分的训练集达到好的分类效果，同时也是理解卷积神经网络的基础，其核心是引入非线性激活函数和多层结构。3.1 数学模型线性模型只能对线性可分的训练集达到较好的分类效果，那么怎么对其升级，使之能对线性不可分的训练集也达到好
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2023-10-08 08:51:50
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人脸检测及识别python实现系列（4）——卷积神经网络（CNN）入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据，接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型。前面说过，原博文给出的训练程序使用的是keras库，对我的机器来说就是tensorflow版的keras。训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络（CNN），程序利用这个网络训练我的人
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2023-06-27 10:23:07
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网络类型HDL网表类型是最常用的网表结构，其相应输出结果包括HDL代码文件、EDIF文件和一些用于简化下载过程的辅助文件。设计结果可以直接被综合器综合，也可以反馈到Xilinx物理设计工具产生比特流文件。 .NGC：二进制网表文件（编译结果和HDL网表类似，只是用NGC文件代替了HDL代码文件）三种约束文件功能快捷键.UCF：用户约束文件，由用户在设计输入阶段编写，可以完成时序约束、引脚约束以及区
1. 导入各种模块基本形式为：import 模块名from 某个文件 import 某个模块2. 导入数据(以两类分类问题为例，即numClass = 2)训练集数据data可以看到，data是一个四维的ndarray训练集的标签3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式keras要求的label格式应该为binary class matrices，所以，需要对输入的label数据进行转
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2023-09-19 22:39:58
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前言在我们训练神经网络时，通常使用的优化算法就是梯度下降，在这篇文章中，我以卷积神经网络为例，来具体展示一下在Pytorch中如何使用梯度下降算法来进行卷积神经网络的参数优化。1.网络搭建我们先来构建一个简单的卷积网络。import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Conv_net(nn.Module):
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2023-11-03 09:46:52
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环境配置python3.8.5tensorflow2.4.1使用模型与数据集tensorflow中的keras做CNNmnist数据集（因为tensorflow自带了这个数据集，所以我直接使用了tensorflow自带的数据集并且下载到本地）数据集可以用show.py打开前几张图片只使用全连接层的神经网络这是一开始做的，因为不需要卷积层，只有全连接层来做数据的降维与分类，速度极快，每一层只需要不到
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2024-06-09 06:42:10
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本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下一、CNN模型结构输入层：Mnist数据集(28*28)第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个第一层池化：池化视野2*2，步长为2第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个第二层池化：池化视野2*2，步长为2全连接层：设置1024个神经元输出层：0~9十个数字类
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2023-10-16 13:22:31
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[FPGA]基于Qsys的第一个Nios II系统设计 (2013-12-12 21:50:08)转载▼分类： 嵌入式[FPGA]基于Qsys的第一个Nios II系统设计一、基本说明1、软件平台：Quartus II 13.0(64-bit)Nios II 13.0 Software Build Tools for Eclipse2、硬件平台：Altera Cycl
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2024-07-23 13:20:31
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我们使用华为云 ModelArts 轻松完成了滑动验证码缺口的识别。但是那种实现方案依赖于现有服务，是华为云提供的深度学习平台所搭建的识别模型，其实其内部是用的深度学习的某种目标检测算法实现的，如果利用平台的话，我们无需去申请 GPU、无需去了解其内部的基本原理究竟是怎么回事，它提供了一系列标注、训练、部署的流程。但用上述方法是有一定的弊端的，比如使用会一直收费，另外不好调优、不好更好地定制自己的
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2024-08-21 09:24:43
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用tensorflow，pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。可是，你知道怎么用python和numpy来优雅地搭一个神经网络嘛？现如今，有多种深度学习框架可供选择，他们带有自动微分、基于图的优化计算和硬件加速等各种重要特性。对人们而言，似乎享受这些重要特性带来的便利已经是理所当然的事儿了。但其实，瞧一瞧隐藏在这些特性下的东西，能更好的帮助你理解这些网络究竟是如何工作的。所以今
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2024-07-23 09:43:46
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大家好，今天和各位分享一下如何使用 Tensorflow 构建 CNN卷积神经网络和 LSTM 循环神经网络相结合的混合神经网络模型，完成对多特征的时间序列预测。本文预测模型的主要结构由 CNN 和 LSTM 神经网络构成。气温的特征数据具有空间依赖性。本文选择通过在模型前端使用CNN卷积神经网络提取特征之间的空间关系。同时，气温数据又具有明显的时间依赖性，因此在卷积神经网络后添加 LSTM 长短
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2023-07-10 14:40:58
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引言在本文中，我们将尝试使用 Keras 框架实现基本的 CNN 模型。卷积神经网络的好处在于它通过保留最大信息来减少或最小化图像的维度和参数，从而使训练过程变得更快并占用更少的计算能力。让我们开始吧！我们必须导入与 Keras 关联的某些库来实现 CNN 模型。#basic libraries
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import a
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2024-02-18 21:28:24
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目录1 简介2 硬件需求3 Demo和模型下载3.1 安装Git LFS3.2 Demo下载3.3 模型下载3.4 文件目录4 环境安装5 运行5.1 FP165.2 量化6 演示1 简介ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model（GLM）架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级
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2024-05-07 11:45:38
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MNIST虽然很简单，但是值得我们学习的东西还是有很多的。项目虽然简单，但是个人建议还是将各个模块分开创建，特别是对于新人而言，模块化的创建会让读者更加清晰、易懂。CNN模块：卷积神经网络的组成；train模块：利用CNN模型 对 MNIST数据集 进行训练并保存模型test模块：加载训练好的模型对测试集数据进行测试cnn.pt ： train 的CNN模型注意！ 有GPU的小伙伴尽量使用GPU训
AI学习笔记之CNN之图像分割图像分割问题引入实现技术手段及分类语义分割-FCN（Fully Convolutional Networks）FCN--deconv反卷积的具体步骤UnpoolDeconvNet实例分割Mask R-CNNMask R-CNN和Faster R-CNN的区别Mask R-CNN的具体步骤Resnet中Conv Block和Identity Block结构特征金字塔F
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2023-10-08 07:44:09
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神经网络与深度学习实验报告一、实验名称Pytorch实现CNN二、实验要求用 python 的 Pytorch 模块实现卷积神经网络。网络结构为一个输入层、两个卷积层、一个全连接层、一个输出层。三、实验目的通过学习的卷积神经网络（CNN）基本原理（网络结构，损失函数，参数学习），使用numpy和Pytorch模块实现卷积神经网络，进一步加深对卷积神经网络的理解。掌握卷积神经网络原理和方法。四、实验
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2023-10-07 13:33:30
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Torchvision更新到0.3.0后支持了更多的功能，其中新增模块detection中实现了整个faster-rcnn的功能。本博客主要讲述如何通过torchvision和pytorch使用faster-rcnn，并提供一个demo和对应代码及解析注释。目录如果你不想深入了解原理和训练，只想用Faster-rcnn做目标检测，请看这里torchvision中Faster-rcnn接口一个dem
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2023-12-08 15:43:18
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深度神经网络基础理解（pytorch）前言一、CNN是什么？二、CNN过程总结 前言随着社会的发展基于pytorch结构的深度神经网络越来越流行（分类问题，目标检测，人脸识别，目标追踪等等），现对CNN(卷积神经网络)以及基本定义与理解进行简单的论述以及针对Mnist数据分类问题代码实现与讲解，注意本文章使用pytorch框架。提示：以下是本篇文章正文内容，一、CNN是什么？CNN(Convol
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2023-10-17 23:47:34
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