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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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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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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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
第一次，调了很久。它本来已经很OK了，同时适用CPU和GPU，且可正常运行的。为了用于性能测试，主要改了三点：一，每一批次显示处理时间。二，本地加载测试数据。三，兼容LINUX和WIN本地加载测试数据时，要注意是用将两个pt文件，放在processed目录下，raw目录不要即可。训练数据的定义目录是在当前目录 data/MNIST/processed目录下。我自己弄了个下载：http://u.16
1. 背景知识 主要参考如下链接： https://github.com/mbadry1/DeepLearning.ai-Summary http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html http://www.deeplearningbook.org/contents/convnets.html 1.1 CNN原理 CNN 是N
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2024-10-15 09:42:35
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PyTorch入门实战教程笔记（二十一）：卷积神经网络CNN 3nn.Modulenn.Module在pytorch中使用的非常广泛，它是所有网络层次类的父类，即实现自己的层必须要继承这个类，对于现有的层，比如线性层、卷积层等等，也是继承这个类。如果要实现自己的类，也必须尊重这个规则，继承与nn.Module,在初始化（init）里面完成 自己要定义的逻辑，在forward()里面完成一个计算图的
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2023-11-27 10:39:44
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目前 pytorch 已经在 torchvision 模块集成了 FasterRCNN 和 MaskRCNN 代码。考虑到帮助各位小伙伴理解模型细节问题，本文分析一下 FasterRCNN 代码，帮助新手理解 Two-Stage 检测中的主要问题。torchvision 中 FasterRCNN 代码文档如下：https://pytorch.org/docs/stable/torchvisio
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2023-10-07 18:33:28
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目录AlexNet介绍idea过拟合解决方案卷积后矩阵尺寸计算公式AlexNet网络结构model代码VGGNet介绍idea感受野感受野计算公式VGGNet网络结构model代码AlexNet介绍 AlexNet是2012年ISLVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual RecognitionChallenge）竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的 70%+提升到
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2023-11-24 15:14:36
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文章目录卷积层过滤器的重要性卷积层池化层增加深度Pytorch实现PyTorch 中的卷积层PyTorch 中的池化层 卷积层过滤器的重要性当你深入学习这门课程时，将发现刚刚学习的不同类型的过滤器非常重要，尤其是当你学习卷积神经网络 (CNN) 时。CNN 是一种深度学习模型，可以学习完成图像分类和对象识别等任务。它们可以使用卷积层跟踪空间信息并学习提取特征，例如对象边缘。下面是一个简单的 CN
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2023-09-30 21:00:26
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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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本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络：长短期记忆（long short-term memory，LSTM）。它 比门控循环单元的结构稍微复杂一点。1.1、数据集和问题定义 import torch
import torch.nn as nn
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import m
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2023-12-06 16:58:10
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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
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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基于pytorch的CNN算法的实现 2.1.2卷积层： 卷积层的运算方式： 一种对图像的二次转化，使用filter，并提取feature（特征）。 图片1 计算机图片 图片2 像素型图片 计算机图像，所展示的图像为图片1所示但是机器所真正看到只是各个像素点位置的值，平常图像为RGB格式即为三通道，每个通道R(Red)，G(Green)，B(Blue)，并且每个通道上的像素点都有对应的值0-255
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2024-07-04 23:06:13
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Bi-LSTM（attention）代码解析——基于Pytorch以下为基于双向LSTM的的attention代码，采用pytorch编辑，接下来结合pytorch的语法和Attention的原理，对attention的代码进行介绍和解析。import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.optim as opti
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2023-09-05 22:18:59
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## CNN 回归网络 pytorch代码解析
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种特殊的神经网络结构，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的CNN回归网络，并训练数据集。
### CNN回归网络结构
CNN回归网络通常由卷积层、池化层、全连接层等组成。在本例中，我们使用一个简单的CN
原创
2024-02-25 07:10:25
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# PyTorch CNN 中实现 Batch Normalization 的步骤指南
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种强大的模型，而 Batch Normalization（BN）是提高网络训练效率的一个重要技术。在本文中，我们将逐步教会你如何在 PyTorch 中实现 CNN，并在其中包含 BN 层。我们将分步进行，并在每一步详细说明需要的代码及其含义。
## 流程概览
以下是
深度神经网络基础理解（pytorch）前言一、CNN是什么？二、CNN过程总结 前言随着社会的发展基于pytorch结构的深度神经网络越来越流行（分类问题，目标检测，人脸识别，目标追踪等等），现对CNN(卷积神经网络)以及基本定义与理解进行简单的论述以及针对Mnist数据分类问题代码实现与讲解，注意本文章使用pytorch框架。提示：以下是本篇文章正文内容，一、CNN是什么？CNN(Convol
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2023-10-17 23:47:34
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涉及资源 1.官网DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ 3.函数搜索：https://pytorch.org/docs/stable/index.html系列学习笔记：Pytorch学习笔记（一）Pytorch学习笔记（二）Pytorch学习笔记（三）本周学习内容： pytorch实现CNN分类器，识别MNIST数据集 以CNN为例，实现GPU
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2023-10-13 23:26:21
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