CNN结构CNN（卷积神经网络）主要包括卷积层、池化层和全连接层。输入数据经过多个卷积层和池化层提取图片信息后，最后经过若干个全连接层获得最终的输出。CNN的实现主要包括以下步骤：数据加载与预处理模型搭建定义损失函数、优化器模型训练模型测试以下基于Pytorch框架搭建一个CNN神经网络实现手写数字识别。CNN实现此处使用MNIST数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本。分为图片和
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2023-10-16 13:20:06
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上一期，我们一起学习了深度学习中卷积神经网络的通俗原理，深度学习三人行(第8期)----卷积神经网络通俗原理接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：CNN实现(TensorFlow)CNN之内存计算CNN之池化层小结公众号内回复关键字，即可下载代码，关键字见文末！一. CNN实现(TensorFlow)在TensorFlow中
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2024-08-08 11:08:38
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: // .com / adong7639 / p / 9145.
html
写的很好
'''
本文讲解的是在CNN中的batch normalization
'''
import torch
import torch.nn as nn
import copy
class Net(nn.Module):
def __init__(self, dim
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2024-03-27 10:01:48
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代码源码整体架构由三部分组成（1）提取特征的卷积网络extractor（2）输入特征获得建议框rois的rpn网络（3）传入rois和特征图，获得分类结果和回归结果的分类网络classifier伪代码：class FasterRCNN(nn.Module):
def __init__(self, ...):
super(FasterRCNN, self).__init__(
注释Yang Jianwei 的Faster R-CNN代码（PyTorch）jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch文件demo.py 这个文件是自己下载好训练好的模型后可执行下面是对代码的详细注释（直接在代码上注释）：1.有关导入的库 1 # -----------------------
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2024-06-24 10:56:37
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CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经网络对于MNIST手写数字识别的实战代码和心得首先是对代码结构思路进行思路图展示，如下： 参数和原理剖析： 因为MNIST图片为长和宽相同的28像素，为黑白两色，所以图片的高度为1，为灰度通道。 在传入的时候，我定义的BATCH_SIZE为512，所以具体的输入维度为(512,1,28,28) 我的CNN卷积神经网络的为两层
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2024-07-23 11:33:27
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目录卷积神经网络前言卷积运算：卷积运算中几个常用的参数1.padding2.stride3.Max Pooling Layer实战演练设计一个卷积神经网络GPU的使用整体代码：运行结果 卷积神经网络前言若将图像数据输入全连接层，可能会导致丧失一些位置信息卷积神经网络将图像按照原有的空间结构保存，不会丧失位置信息。卷积运算：1.以单通道为例：将将input中选中的部分与kernel进行数乘 ：以上
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2023-11-27 10:42:10
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摘要CNN卷积神经网络是图像识别和分类等领域常用的模型方法。由于CNN模型训练效果与实际测试之间存在较大的差距，为提高自由手写数字的识别率，尝试使用TensorFlow搭构CNN-LSTM网络模型，在完成MNIST数据集训练的基础上，基于python的flask框架实现对自由手写数字的识别，并展示线性回归模型、CNN模型及CNN-LSTM模型在手写数字上的识别结果。CNN-LSTM模型代码实现CN
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2024-02-24 22:57:12
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之前实现过faster rcnn, 但是因为各种原因，有需要实现一次，而且发现许多博客都不全面。现在发现了一个比较全面的博客。自己根据这篇博客实现的也比较顺利。在此记录一下（照搬）。原博客： 文章代码连接：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn显卡：TiTan RTX/Qudro K2200(丽台k2200)。--我分别在两张显卡都实现
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2024-04-25 12:04:29
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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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CNN（卷积神经网络）不仅在图像处理领域表现出色，也在自然语言处理（NLP）中展现了其强大的功能。本博文将深入探讨如何使用CNN实现NLP任务，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论，以全面理解这一技术的应用。
## 背景描述
在过去的几年中，NLP领域涌现出大量的新技术，其中CNN凭借其强大的特征提取能力而备受关注。通过对序列数据的有效处理，CNN在文本分类、情感分析
目录(?)[+]
MATLAB实现CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明，现在已经停止更新了，而且有很多功能也不太能够支持，具体的请大家自习看一看Git中的README。 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码Auto
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2024-08-12 11:57:49
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基础的理论知识参考：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480下面的代码也是基于上面文章的实现： 整个算法分为三个步骤：前向计算每个神经元的输出值aj
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j
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2024-04-19 22:23:03
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文章目录前言一、CNN手推过程二、代码实现PyTorch二维卷积1.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,不考虑batch-size维度和channel维度2.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,不考虑batch-size维度和channel维度, flatten版本3.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,考虑batch-size维度和channel维度总结 前言本章主要是介绍CNN的手推过程，展示了CNN正
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2024-01-10 17:03:13
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# 深度学习中的卷积神经网络（CNN）基础与代码示例
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中一种非常重要的结构，特别在图像识别、物体检测以及自然语言处理等任务中表现出色。本文将为您介绍CNN的基本概念及其实现，并提供相关的代码示例。
## 什么是卷积神经网络？
CNN是一种专门处理图像数据的深度学习模型。它通过捕捉局部特征来识别图像中的模
# 什么是卷积神经网络（CNN）？
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习算法，通常用于处理图像、视频等数据。CNN通过模仿生物视觉神经网络的工作原理，有效地提取图像特征，从而提高图像分类、物体检测等任务的准确性。
CNN的核心构件包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于特征提取；池化层负责降低特征的维度并防止过拟合；全连接层则将提取到
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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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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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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