文章目录pytorch：构建简单CNN定义网络总结 pytorch：构建简单CNN上图是一个简单的前馈神经网络,它接受一个输入,然后一层接着一层的输入,知道最后得到结果.神经网络的典型训练过程如下:定义神经网络模型,它有一些可学习的参数(或者权重);在数据集上迭代;通过神经网络处理输入;计算损失(输出结果和正确值的差距大小)将梯度反向传播会网络的参数;更新网络的参数,主要使用如下简单的更新原则:
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2023-10-16 13:20:15
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MTCNN可实现两个任务——人脸检测与人脸关键点检测——由三个级联的轻量级CNN完成：PNet，RNet和Onet。图像数据先后经这三个网络的处理，最终输出人脸检测和关键点检测结果。检测的过程可见于detect_face函数，以下做简单整理。一、第一阶段：PNet 输入：待检测的图像，如图： 输出：m*n（最终特征图的尺度）个box坐标回归值以及对应的是否为人脸的得
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2024-06-24 00:48:33
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文章目录八、神经网络--非线性激活九、神经网络--线性层及其他层介绍十、神经网络--全连接层Sequential十一、损失函数与反向传播十二、优化器十三、现有网络模型的使用及修改十四、网络模型的保存与读取 八、神经网络–非线性激活1、ReLU2、Sigmoid使用sigmoid函数：import torch
import torchvision
from torch import nn
from
结构化CNN模型构建与测试前言GoogLeNet结构Inception块模型构建resNet18模型结构残差块模型构建denseNet模型结构DenseBlocktransition_block模型构建结尾 前言在本专栏的上一篇博客中我们介绍了常用的线性模型，在本文中我们将介绍GoogleNet、resNet、denseNet这类结构化的模型的构建方式。GoogLeNet结构整体的结构似乎有些吓
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2024-05-15 10:33:17
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上一篇博客中写了如何搭建基础的CNN网络，然后我又学习了比基本高级一点的神经网络框架，Inception框架，这个框架的核心作用就是不需要人为决定使用哪个过滤器，或者是够需要池化，而是由网络自己决定这些参数，你可以给网络添加这些参数可能的值，然后把这些输出连接起来，让网络自己学习这些参数，网络自己决定采用哪些过滤器组合。这篇博客利用Inception网络来训练mnist数据集，关键在于如何搭建In
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2023-11-25 17:41:53
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目录前言一、论文笔记二、基于pytorch的文本预处理 1、读取数据集 2、构建词表 3、将文字转换成数字特征 4、将每条文本转换为数字列表 5、将每条文本设置为相同长度 &
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2024-05-28 13:29:29
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textcnn原理：核心点在于使用卷积来捕捉局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。textcnn详细过程：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像中的原始像素点了。然后经过不同 filter_size的一维卷积层（这里是2,3,4），每个filter_size 有filter_num（这里是2）个输出 ch
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2023-11-24 14:33:00
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利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤1.读取图片文件2.产生用于训练的批次3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）4.训练1 读取图片文件def get_files(filename):
class_train = []
label_train = []
for train_class in os.listdir(filename):
for pic in os.li
# 使用PyTorch进行图片分类的卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中一种非常重要的模型。它特别适合处理图像数据，能够自动提取特征，从而进行有效的分类。在这篇文章中，我们将通过PyTorch库，带领大家实现一个简单的图像分类CNN模型。
## 1. 基础知识
在开始之前，了解一些基本概念是非常有帮助的：
- **卷积层**：通过卷积操作提取特征。
- **激活函
神经网络1. 感知机2. 多层感知机与反向传播卷积神经网络1. 全连接神经网络的2大缺陷2. 卷积神经网络的崛起卷积神经网络的基本网络层1. 什么是卷积？2. 填充（Padding）3. 步长（Stride）4. 池化5. 卷积和池化输出尺寸计算6. 为什么要用卷积来学习呢？7. 卷积神经网络的优势在哪？本训练营以理论结合实战的方式，帮助大家从 0 完成一个人脸常见表情的识别，接下来是本训练营的理
之前的由线性层组成的全连接网络是深度学习常用的分类器，由于全连接的特性，网络提取的特征未免冗余或者抓不住重点，比如像素的相对空间位置会被忽略。所以，在全连接层前面加入特征提取器是十分有必要的，卷积神经网络就是最好的特征提取器。CNN 关于卷积神经网络的输入输出特征图，以及多通道多批量的特征处理，参考：卷积神经网络的输入输出特征图大小计算。单输出通道的卷积核：输入图像的每个通道分别对应一片卷积核矩阵
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2024-05-17 09:51:14
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本人也是小白一枚，主要是边学习边记录，打算把一些学到的算法整理一下，方便以后回顾。如果有不对的地方，希望大家指证，一起共同成长。目标：利用BP神经网络解决多分类问题 库：pyorch、numpy根据此问题，主要为四部分：数据集的读取，模型的搭建，训练，预测。一：数据集读取 前提采用txt文件存储数据，例如下图（形式：特征数据和种类数间均为以空格或TAB键分隔，每行表示一组数据，其中最后一个数表示种
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2023-09-08 18:35:23
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一.数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1_7blbYJc0ouCGmqe8kBnTw 提取码: c6ex 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦二.训练模型1.定义数据初始化import torchvision.transforms as transforms
image_size=(224,224) #
data_transforms=transfor
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2023-09-06 22:12:52
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# 使用PyTorch实现CNN花卉识别
在这篇文章中，我们将通过PyTorch实现一个卷积神经网络（CNN）来识别不同种类的花卉，包括玫瑰、向日葵、百合等。下面是整个实现流程的概述和详细的步骤解释。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------
原创
2024-10-12 05:29:21
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识别过程 1、第一步在网络上搜索与CNN卷积神经网络识别花卉的相关信息，这里你必定能找到相关的花卉数据集数据集，网上下的花卉数据集大概有3670张图片，分为菊花，郁金香，玫瑰，蒲公英，和向日葵 2、大致过程都一样，跟网上各位大牛的差不多（本人一名大二学生，刚接触不久，但也还算了解吧），导入数据，就是你下的哪些数据集 3、设置相关参数，n_epoch，banch_size什么的。训练模型后保存模型，
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2024-01-30 22:30:04
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softmax回归初探最开始看见softmax回归这个名词，我的意识里想当然的把它当做是回归问题中的概念。其实不然，softmax回归是处理多分类任务时较为常用的方式。1.回归与分类首先是对于回归的理解：回归问题的输出多为自然区间R上的单连续数值的输出，并且是将其与真实值之间的区别作为误差。而对于分类的理解：分类问题的输出通常是多个，每一个输出代表着预测为第 i 类的置信度。2.softmax使用
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2023-09-15 15:11:47
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本篇文章主要介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，分享给大家，具体如下：一、PyTorch入门1. 安装方法登录PyTorch官网，http://pytorch.org，可以看到以下界面：按上图的选项选择后即可得到Linux下conda指令：conda instal
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2023-08-24 01:20:41
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TextCNN简介实验部分语料数据准备语料数据预处理模型搭建嗷数据输入总结参考文献 TextCNN简介CNN,全称卷积神经网络(Convolutional neural network),是计算机视觉领域(CV)最常见的一种网络之一,那么这种模型有什么用呢? 其实最早这种网络是用来对图片中所包含的大量信息进行压缩降维度和特征提取的.不难想象,如今一张图片的像素通常是800*600意味着这个图片至少
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2024-06-25 17:12:13
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卷积神经网络——CNN目标识别和分类实现对图像的高准确率识别卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，不局限于图像，对于序列问题，语音识别也可以应用卷积神经网络。计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片，继而通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念。这就是CNN工作方式。 CNN 工作的顺序：一张图片经过卷积层、非线性层、池化（下采样（downsampling））层、全连接层最
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2023-10-12 14:39:56
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我们了解了卷积神经网络之后，开始用python实现该网络，并可视化训练数据。MNIST手写数据该数据是一个官方数据，数据中的图片都是手写的数字，这些数据就是我们训练cnn的数据。import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision
import matplotlib.pyplot
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2023-11-02 12:51:07
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