# 神经网络水果分类识别目的实现指南
## 1. 整体流程
下面是实现神经网络水果分类识别目的的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------- |
| 步骤1 | 数据收集和准备 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 神经网络模型构建 |
| 步骤4 | 模型训练与优化 |
| 步骤5 | 模型评估与测试 |
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原创
2023-09-13 05:03:11
104阅读
1、神经网络基础 2、人工神经网络（ANN）3、Mnist数据集浅层神经网络分析4、卷积神经网络（CNN）5、卷积网络Mnist数字图片识别一、神经网络基础1、感知机感知机是一类人造神经元，在许多神经网络中，主要的神经元模型是sigmoid神经元。我们将很快的了解什么是sigmoid神经元，但是想要知道为什么sigmoid要这么定义，就需要我们花点时间去了解感知机。 &nbs
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2023-10-30 23:58:10
119阅读
2近年来，深度学习大火，在无人驾驶、智能机器人、图片识别及分类、目标检测、预测未来、疾病诊断等等领域，无一不是深度学习发挥着重大、关键作用。那么深度学习到底是什么，真的有那么神秘吗？其实也不然，就像大脑由一个个脑细胞构成一样，深度学习也是由一个个神经元构成的，如果只看单个细胞或者神经元，觉得没那么复杂，但是很多很多个细胞或者神经元组合起来形成一个整体，就变得那么的神奇与伟大。那么深度学习与神经网络
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2024-01-10 15:39:26
61阅读
1 介绍1.1 推荐系统发展的三个阶段回顾一下推荐系统的历史，一般可以分为三个阶段，浅层模型[74,125,126]，神经模型[26,48,56]和基于gnn的模型[55,153,188]。最早的推荐模型通过直接计算交互的相似度提出了基于模型的CF方法，如矩阵分解(MF)[74]或分解机[125]，将推荐作为一个表示学习问题来处理。然而，这些方法面临着复杂的用户行为或数据输入等关键挑战。为了解决这
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2024-01-08 19:06:20
58阅读
文章目录前言1. 导入模型管理模块2. 模型实例化3. 导入数据处理模块4. img数据转tensor 数据预处理5. 图像转tensor6. 评估设置7. tensor传入Net8. 标签加载9. 预测值排序10. 执行softmax 把预测值转换为百分比11. 对列表中元素排列 descending=True 为降序排列12. 降序排列前五个 第0维 bichsize总结 前言但是如何快速搭
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2023-11-26 11:55:22
259阅读
导语Hello，大家好呀！我是木木子吖～一个集美貌幽默风趣善良可爱并努力码代码的程序媛一枚。听说关注我的人会一夜暴富发大财哦——不信你试试！所有文章完整的素材+源码都在大家是不是发现现在的水果五花八门，特别是我们平常去超市或者水果店的时候，经常会看到好多水果长相差不多，但是价格却相差十万八千里。总是搞不清楚这些水果有什么区别，从而导致我们经常被不良小贩坑骗！这个时候有些人会利用一些软件来识别水果的
一个CNN神经网络猫狗分类代码前言数据集获取CNN Model数据预处理（tf.data.Dataset）main（）如何使用保存的model结语 前言经过几天的学习和打磨程序，笔者逐渐熟悉了如何利用Tensorflow搭建机器学习模型，如何预处理数据集，以及在训练过程中，怎样实现随机地使神经元失活和动态调整学习率等。本文目的在于分享完整的代码及模型，方便和我一样的小白们对机器学习算法有一个深入
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2024-01-26 20:05:44
54阅读
实验描述 使用BP神经网络，编程实现手写体的识别，输出识别率。浅谈BP BP神经网络也称后向传播学习的前馈型神经网络( Back Propagation Feed-forward Neural Network,BPFNN/BPNN)，是一种应用最为广泛的神经网络。 BP神经网络是有监督学习网络，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无
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2023-07-05 14:46:03
141阅读
第一部分 常用主干网络模型概述一、LeNet5 模型1.概述 LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。可以看做是其他深度模型的基础。2.结构 3.创新点LeNet5特征能够总结为如下几点： 1）
人工神经网络概述什么是人工神经网络？– In machine learning and cognitive science, artificial neural networks (ANNs) are a family of statistical learning models inspired by biological neural networks (the central nervous
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2023-10-24 05:28:53
103阅读
一个易于阅读的神经网络指南，以实现高准确率
目的：为 Fruits360 寻找一个能够达到最高分类准确率的神经网络模型。
深度前馈网络
卷积神经网络
残差神经网络(ResNet9)
准备工作
首先，让我们来理解我们的数据集！
Kaggle Fruits360 数据集包含131种不同类型的水果和蔬菜的90483张图像。首先，我们导入数据和所需的库。
import
原创
2021-06-23 10:19:08
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本文介绍了通过 Python 实现 BP 神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3 分类），特征即为圆的半径。 输入层 12 节点，一个 6 节点的隐藏层，输出层 3 个节点。1.目标通过 BP 算法实现对不同半径的圆的分类。2.开发环境IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Edition) Python 及相关库的版本号如下图所示：3.准备数据目的： 生成 3 类圆
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2023-08-01 16:41:24
102阅读
这篇文章主要介绍卷积神经网络1998年到2019年的20多种经典的网络，体会每种网络的前世今身以及包含的深邃思想。算是一个总结性的博客吧。。。目录一、1998年：LeNet二、2012年：AlexNet三、2013年：ZFNet四、2014年:亚军——VGGNet冠军——GoogLeNet五、2015年：ResNet六、2016年：DenseNet七、2017年：SENet一、1998年：LeNe
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2024-01-12 05:36:02
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上年度在人工智能技术积累方面进步还是蛮大。首先是卷积神经网络（CNN)，CNN在图像识别、目标检测方面应用最成熟。 文章目录1 卷积神经网络1.1 图片分类网络1.2 图像分割网络1.3目标检测网络2 循环神经网络3：迁移学习4：生成对抗网络5：强化学习 1 卷积神经网络围绕卷积神经网络出现了一大堆衍生的网络结构，例如:1.1 图片分类网络AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResN
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2023-11-25 16:01:53
27阅读
Neural Networks神经网络可以通过使用torch.nn包来创建nn依赖于autograd来定义模型并求导。一个nn.Module类包含各个层和一个forward(input)前向传播方法，该方法返回output例如这个分类数字图像的网络：这是个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接一层的传递，最后输出计算结果一个神经网络的典型训练过程：定义包含一些可学习的参数（或权重）的神经网
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2024-03-11 17:17:12
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云从科技基于端到端的语音识别网络进行了两种方法的探索，一种是基于原有的 CNN-RNN-CTC 网络的改进，一种是基于 CTC loss 与 attention loss 结合机制的网络。下面是对这两种方法的详细解读。1、CASCADED CNN-RESBILSTM-CTC: AN END-TO-END ACOUSTIC MODEL FOR SPEECH RECOGNITION地址：https:/
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2023-11-26 08:32:40
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文章目录6 分类任务6.1 前置知识6.1.1 分类6.1.2 分类的网络6.2 动手6.2.1 读取数据6.2.2 functional模块6.2.3 继续搭建分类神经网络6.2.4 继续简化6.2.5 训练模型6.3 暂退法6.3.1 重新看待过拟合问题6.3.2 在稳健性中加入扰动6.3.3 暂退法实际的实现6.4 后话 6 分类任务在这一讲中，我们打算探讨一下神经网络中是如何处理分类任务
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2023-10-14 10:38:02
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#-*- coding:utf-8 -*- import time import keras import skimage import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.image as img from scipy import ndimage from skimage import color, data, tr...
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2019-06-26 15:53:00
175阅读
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人工神经网络作为智能算法的一种，一直以来在实践方面取得了一定的成就，比如数字识别、信号处理、数据预测、内容分类等等，但是在理论方面还是缺乏相关的严格数学分析与证明。 至于神经网络的相关算法分析将在以后的文章中介绍，这里先介绍下神经网络的分类原理，不足之处请大家指教，相互进步。 研究中阅读到一些理解 图 1.1 3层前馈人工神经网络拓扑图 其中x1,x2,
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2024-01-26 19:22:04
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概念：人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程，反映人脑某些特性的一种计算结构。人工神经元模型中的激活函数 其中 w_i·x_i为输入信号加权，θ为阈值（偏置量） 常见的形式有四种：阶跃式sigmoidReLuELu人工神经元网络神经元与神经元之间彼此连接成复杂的网络才有用。有两种主要的人工神经元网络。前馈型神经网络信息时有层次的，总是从前一层的神经元单向传递到下一层 隐含层的神
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2023-08-11 11:52:47
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