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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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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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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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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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
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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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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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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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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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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新闻分类：多分类问题本节任务描述： 将路透社新闻划分为 46 个互斥的主题。因为有多个类别，所以这是多分类（multiclass classification）问题的一个例子。这是单标签、多分类（single-label, multiclass classification） 问题的一个例子。如果每个数据点可以划分到多个类别（主题），那它就是一个多标签、多分类（multilabel, multic
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2024-05-30 07:21:27
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1、 传统图像分类优缺点图像分类的传统流程涉及2个模块：特征提取和分类。传统的特征提取是从原始图像中提取手工设计的特征，如Haar、LBP、HOG等，然后采用分类器对其进行分类（如SVM、boost、cascade）。其缺点有如下几点：1） &nb
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2024-10-11 14:18:22
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CNN应用在图片分类的场景中较多，可能给大家一个思维定势----CNN貌似只能应用在图片场景，其实CNN也可对文本进行分类。卷积只是特征提取的一种方式，并不是只能处理图像，使用卷积只要能提取特征即可。一、卷积应用在文本分类的思路下图为卷积对文本分类的整体思路：文本分词-->映射成向量：把文本（字符串）转换成数值（对文本进行编码），上图使用7*5的矩阵存储每一句话的编码用三种不同的卷积窗口，每
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2023-10-10 11:26:39
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在本文中，我们将围绕“猫狗分类CNN PyTorch”展开，探讨从业务场景分析到扩展应用的全流程。
**背景定位**
在现代计算机视觉应用中，图像分类是一项关键任务。猫狗分类问题是一个经典且易于理解的入门示例。想象一下，如果我们有一个在线宠物商店，希望能够根据用户上传的宠物照片进行智能分类，这就需要一种高效的图像分类解决方案。
为了量化这一业务场景，我们可以使用以下模型来描述业务规模：
$
在这篇博文中，我将与大家分享如何使用 PyTorch 实现 CNN 时间序列分类的过程。这不仅涵盖了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发，还包括错误集锦和生态集成的相关内容。整个内容将引导你从配置环境到实现和优化模型。
## 环境配置
在开始项目之前，首先要确保我们有一个合适的环境。以下是我为此项目配置的环境要求：
1. **操作系统**：Ubuntu 20.04
2. **Python
Pytorch和CNN图像分类 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch
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2020-05-31 06:26:00
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前言前文已经介绍过卷积神经网络的基本概念【深度学习】卷积神经网络-CNN简单理论介绍。下面开始动手实践吧。本文任务描述如下： 从公开数据集CIFAR10中创建训练集、测试集数据，使用Pytorch构建CNN模型对训练集数据进行训练，然后在测试集中测试，查看简单的CNN模型训练效果如何。 CIFAR10公开数据地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
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2023-10-16 00:08:13
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CNN是在图像处理领域大放异彩的网络模型，但其实在NLP领域CNN同样有许多应用。最近发现，在长文本上CNN提取特征的效果确实不错，在文本分类这种简单的任务上，并不需要复杂且无法并行的RNN，CNN就能搞定了。（当然，其实没必要用到复杂的神经网络，简单的机器学习模型+传统的特征，也能取得不错的效果，而且速度还更快）。针对文本分类，CNN在长文本上的效果很好，而且模型也很简单，这是我想写这篇blog
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2023-10-16 13:20:11
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上一篇文章中，主要介绍了使用segmentation_models_pytorch库进行UNet++模型训练，我们使用的数据集是已经标注好的CamVid数据集，但在实际应用中，我们需要标注自己的多分类图像分割数据集，这篇文章中，就重点介绍下怎么创建自己的图像分割数据集。首先需强调的是在这里我们用的数据集都是png格式的，生成的标注图像也都是png格式的，因为png图像可以做到无损压缩，能在保证最不
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2023-08-04 11:15:40
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