CNN 神经网络CNN (Convolution Neural Network) 卷积神经网络主要卷积层，激活层，池化层，Dropout, batch Normal 等层按照一定的顺序组成。卷积和卷积层卷积操作被广泛应用与图像处理领域，不同卷积核可以提取不同的特征，例如边沿、线性、角等特征。在深层卷积神经网络中，通过卷积操作可以提取出图像低级到复杂的特征。单输入通道的情况，灰度图像 多通
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2023-08-29 16:03:43
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Pytorch深度学习（七）：卷积神经网络（CNN）（基础篇）参考B站课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集
卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题。一、卷积层（Convolutional Layer）通道（Channel） 正如日常的图片的色彩是由R
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2023-10-08 16:38:52
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# 使用 PyTorch 实现 CNN 时间序列回归的完整指南
时间序列预测是机器学习中的一个重要问题，尤其是在金融、气象预报等领域。卷积神经网络（CNN）可以有效地抽取时间序列数据中的特征，实现时间序列回归任务。本文将一步一步带领你用 PyTorch 实现一个简单的 CNN 时间序列回归模型。
## 流程概述
在开始编码之前，我们先来看看项目的整体流程。下面是一个简单的步骤表：
| 步骤
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
在家浑浑噩噩了几个月这样很颓。最近，用了三天认真的分析了一篇AAAI的会议论文和具体实现情况，这篇论文发表在今年的会议接受，作者来自于中山大学，浙江大学和西交利物浦,论文题目叫Towards Better Forecasting by Fusing Near and Distant Future Visions（强烈推荐国产镜像，基本秒开），代码，代码基于pytorch框架编写。
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2023-10-27 20:38:38
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论文标题： OMNI-SCALE CNNS: A SIMPLE AND EFFECTIVE KERNEL SIZE CONFIGURATION FOR TIME SERIES CLASSIFICATION 论文链接： https://openreview.net/forum?id=PDYs7Z2XFGv 代码链接： https://github.com/Wensi-Tang/OS-CNN摘要感受野
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2023-11-26 23:41:17
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# 使用 PyTorch 实现 CNN 时间序列模型的指南
在机器学习和深度学习领域，时间序列分析是一个重要的任务。卷积神经网络（CNN）在处理序列数据方面表现卓越，尤其是在图像和一维时序数据上。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现一个基于 CNN 的时间序列模型，我们将分解整个流程并展示每一步的代码实现。
## 实现流程概览
在开始之前，我们需要清楚整个实现 CNN 时间序列模型的
## 实现PyTorch CNN时间序列预测模型教程
### 整体流程
以下是实现PyTorch CNN时间序列预测模型的整体流程：
```mermaid
erDiagram
数据准备 --> 数据预处理
数据预处理 --> 构建模型
构建模型 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
```
### 数据准备
首先，我们需要准备时间序列数据作为模型的输入
原创
2024-05-17 03:21:15
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Tableau数据分析-Chapter14线性回归、时间序列分析回归分析线性回归模型及参数解释构建其他回归分析模型时间序列分析创建人工服务接听量预测曲线预测选项设置预测模型评价回归分析线性回归模型及参数解释回归分析是将可能存在相关关系的变量拟合成直线或者曲线，然后据此一方面总结已有数据的规律和特征，另一方面预测数据。导入数据“人工坐席接听数据.xlsx”在工作表1，将【人工服务接听量】放入【列】，
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2023-11-01 21:50:58
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官方文档介绍https://pytorch.org/docs/master/nn.html#convolution-layerspytorch 中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/当然，在pycharm中查找某个函数的具体结构时也可以ctrl+click CONV1Dhttps://pytorch.org/docs/mast
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2024-01-11 23:51:23
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卷积神经网络（CNN）CNN解决了什么问题人类的视觉原理卷积神经网络-CNN 的基本原理卷积--局部特征提取池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合全连接层——输出结果使用pytorch 实现卷积神经网络--(MNIST实战) 该博客仅用于记录学习过程，避免忘记方便以后复习卷积神经网络最擅长的就是进行图像处理问题，它受到人类视觉神经系统的启发。 CNN具有两大特点： 1、能够有效的将大数据量的图
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2023-12-02 23:51:19
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本文约3000字，建议阅读12分钟。本文将通过拆解Prophet的原理及代码实例来讲解如何运用Prophet进行时间序列预测。简介对于任何业务而言，基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少？你希望商店的客流量是多少？多少人会乘坐飞机旅游？类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。这就是时间序列预测被看作数据科学家必备技能的原因。从预测天气到预测产品的销售情况，时间序列是数据科学体系的
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2023-09-18 21:27:14
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基于 PyTorch 构建卷积神经网络 CNN 文章目录基于 PyTorch 构建卷积神经网络 CNN0. 概述1. 导入 PyTorch 及其他相关库2. 准备数据集 (Data Preparation)3. 定义一个神经网络4. 训练神经网络 0. 概述在前面两项实验内容中，我们已经学习了 PyTorch 的基本数据类型 tensor 及其相关操作，并练习了如何通过 PyTorch 读入并处理
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2024-05-15 09:36:40
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目录pytorch神经网络实现卷积神经网络(CNN)卷积池化(pooling)流行的CNN结构PyTorch搭建CNNRNN循环神经网络LSTM RNNPyTorch实现RNN自编码（Autoencoder）MNIST实战GAN生成对抗网络(Generative Adversarial Networks) pytorch神经网络实现包括CNN、RNN、LSTM等神经网络的介绍以及PyTorch实
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2024-01-04 00:37:11
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一 什么是时间序列（一元/多元）？时间序列是现实世界中的某个观测变量随着其发生的时间先后顺序而形成的一组数字序列。多元时间序列可以认为是一次采样中不同来源的多个观测变量的组合。二 什么是因果关系分析，为什么要进行因果关系分析？因果关系分析是一个系统（因）与另一个系统（果）之间的作用关系，其中第一个系统是第二个系统的原因，第二个系统依赖于第一个系统。时间序列维度高，冗余和无关变量多，容易掩盖重要变量
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2023-11-20 06:35:43
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# 实现PyTorch CNN
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现一个卷积神经网络（CNN）。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个过程，并提供每一步所需的代码和注释。让我们开始！
## 整体流程
下面是实现PyTorch CNN的整体流程，我们将按照以下步骤进行：
1. 导入必要的库和模块
2. 加载和预处理数据集
3. 构建CNN模型
4. 定义损失函
原创
2023-08-20 08:52:05
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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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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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目录一、准备MNIST数据集 二、LeNet模型构建三、完整代码本篇博客教大家使用MNIST数据集基于Pytorch框架实现比较经典的一种卷积神经网络：LeNet。运行环境：python 3.6.12，pytorch 1.6.0，torchvision 0.7.0一、准备MNIST数据集MNIST是一个非常经典的手写字数据库，官网网址请点击此处，需要的可自行下载。不过，Pytorch为我
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2023-10-08 08:27:35
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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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