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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很早就打算写这篇博客了，最近遇到的问题比较多，所以拖了又拖，今天问题似乎解决了，等着程序运行的时候再来回顾一下Batch Normalization算法。 Batch Normalization是2015年Google研究员在论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Co
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2024-08-02 12:29:44
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翻译：我Lundberg and Lee（2016）的SHAP（SHapley Additive ExPlanations）是一种解释个体预测的方法。 SHAP基于游戏理论上的最佳Shapley值。SHAP拥有自己的一章，而不是Shapley值的子章节，有两个原因。首先，SHAP的作者提出了KernelSHAP，这是一种受局部代用模型（ local surrogate models）启发的、基于核
1. CNNs (Convolutional Neural Networks)我觉得下述过程可以直接用textCNN的这个流程图来表达，清晰明了。所以，直接对着该图看下面的各个步骤会更简单一些。1.1 Why CNNs?为什么要再文本中使用卷积神经网络（CNN）呢？CNN通过卷积的方法，并使用不同大小的卷积核，可以捕捉到句子中不同长度短语的语义信息。1.2 What is Convol
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2024-07-22 12:05:41
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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卷积神经网络是计算机视觉的基础网络结构，后续很多模型都是在CNN的框架下搭建起来，如VGGNET，(通过大量使用3x3卷积核和2x2池化核，首次将卷积神经网络的卷积深度推向更深）、Inception V1(网络提升了计算资源的利用率，可以在保持网络计算资源不变的前提下，通过工艺上的设计增加网络的宽度和深度，基于为了保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能，Google团队提出了In
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2024-03-22 16:00:38
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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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2024-04-19 22:23:03
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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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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
我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些
原创
2024-05-15 11:24:12
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最近在学习CNN卷积神经网络时，发现这篇文章不错，就想要试着学习一下，但是在调试上面这篇文章给的程序的时候，在import部分就遇到一些困难，各种错误，下面分享一下很多错误产生原因都是因为python3与python2的不同之处，网上很多程序都是较早之前用python2写的，现在我们大多用python3来编译程序，这就导致出现了很多问题，但是只要在网上耐心查找，都是可以找到解决方案的。作为一个py
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2023-10-10 11:31:18
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目录：1 LeNet2 AlexNet3 VGG4 GoogLeNet5 ResNet6 DenseNet7 Non-Local Networks8 Deformable Convolutional Networks9 Dilated Convolutional Networks10 SENETGITHUB(持续更新):liuyuemaicha/cnn_modelgithub.comgithub代
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2024-08-08 22:21:41
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一、准备python环境以Windows平台为例：1.安装python3直接默认安装，并且添加到PATH。安装完毕后在命令行输入python回车查看是否安装成功。2.更换pip源在win+R运行输入%APPDATA%，点击确定，进入C:Users\用户名\AppData\Roaming文件夹，在该文件夹下新建文件夹pip，在pip下新建文本文件，在其中填入如下内容，然后将文件命名为pip，扩展名改
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2023-12-31 17:58:27
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Mask RCNN是在Faster_RCNN上提出网络结构，主要用于目标检测和实例分割。主要思想是在Faster RCNN框架上扩展Mask分支进行像素分割。阅读的源码是matterport/Mask_RCNN，由python3、keras和tensorflow构建完整套代码。整个代码详解分为4部分，依次为：Basebone Network代码Region Propasal Network(R
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2023-08-17 16:32:33
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