* １ 对卷积神经网络的研究可追溯到1979和1980年日本学者福岛邦彦发表的论文和“neocognition”神经网络。 * ２ AlexNet使用卷积神经网络解决图像分类问题，在ILSVR2012中获胜并大大提升了state-of-start的准确率(大概16%左右)。(在11年top5的错误率在25.8%左右)分类的四个里程碑１．AlexNet８layer 2012年Paper: Image
一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习，故分为以下2种学习。 1、急切学习：在给定的训练元组之后、接受到测试元组之前就构造好分类模型。 &n
第9讲：多分类问题（上）用softmax 解决多分类问题用pytorch 实现多分类问题1.softmaxsoftmax:让线形层的输出结果（进行softmax前的input）有负数，通过幂指变换，得到正数。所有类的概率求和为1。2.softmax如何做到上面的操作：对每一L层的输出进行幂指运算，使其>0所有K个分类的输出幂指再求和，结果=1计算各分类的分布example:输入向量的每个元素
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2023-07-05 14:00:16
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实现简单图像分类器1. 数据加载1.1 常用公共数据集加载1.2 私人数据集加载方法2. 定义神经网络3. 定义权值更新与损失函数4. 训练与测试神经网络5. 神经网络的保存与载入 本篇博客的目标是实现一个简单的图像分类器, 本篇博客主要分为以下几个步骤：数据的加载与归一、定义神经网络、定义损失函数、训练与测试神经网络以及神经网络存储与读取。 1. 数据加载数据加载就是把训练数据导入到神经网络
使用的数据集Kaggle Cats and Dogs Dataset基于机器学习的动物图像分类处理基于机器学习的动物图像分类是一种利用机器学习算法和技术来自动识别和分类不同动物图像的方法。该方法可以通过训练一个机器学习模型来学习动物的特征和模式，并根据这些特征和模式来判断输入图像属于哪种动物。动物图像分类通常包括以下步骤：1.数据收集：收集包含不同动物类别的大量图像数据集，这些图像数据集应涵盖各
文章目录图像分割与Pytorch实现1、图像分割是什么2、模型是如何将图像分割的3、深度学习图像分割模型简介（1）FCN模型（2）Unet模型（3）Deepnet系列1）Deepnet-V12）Deepnet-V23）Deepnet-V34）Deepnet-V3+4、训练Unet完成人像抠图 图像分割与Pytorch实现1、图像分割是什么图像分割本质上是对图像中的每一个像素进行分类，图像分割通常
背景监督学习中数据是有标签的，比较入门。而在监督学习中，有分类和回归两个任务。其中分类又是比较简单的，那我们从分类入手，介绍第一个基础分类算法——KNN。简介KNN，全称K-NearestNeighbor，也叫K近邻。是监督学习中的一种基础的常用分类算法。 所谓K近邻，即选取k个最近的邻居，来代表每个样本。 说起来比较抽象，我们从图上来看一下。已分类数据： 图中有两个类别：红色的三角形和蓝色的正方
基于Unet的医疗影像分割简单复现Unet网络，用来练习pytorch， U-net结构（最低分辨率下32x32像素的例子）如下图所示。每个蓝框对应于一个多通道特征图。通道的数量表示在盒子的顶部。X-Y尺寸在盒子的左下角提供。白色方框代表复制的特征图。箭头表示不同的操作。 其中，蓝/白框表示feature map；蓝色剪头表示3x3 卷积，用于特征提取；灰色箭头表示skip-connecti
多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
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2023-08-17 16:37:44
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SPSS数据文件比较独特，一份数据有数据视图和变量视图两个界面，准备数据时需要在变量视图下定义具体的变量属性，分不清变量类型，也不知道选用哪种测量方式，不知道变量标签值是什么概念，这些往往让许多初学者感到迷茫。今天给大家分享一下小兵的经验。类别型字符串数据，建议优先定义为数字类型+名义测度，并添加相应的标签值。先不着急解释这里面的概念，我们先来看一组大名鼎鼎数据。由统计学家Fisher收集整理的鸢
1.前言 Caffe可以通过LMDB或LevelDB数据格式实现图像数据及标签的输入，不过这只限于单标签图像数据的输入。由于研究生期间所从事的研究是图像标注领域，在进行图像标注时，每幅图像都是多标签的，因此在使用Caffe进行迁移学习时需要实现多标签图像数据的输入。走过许多弯路，要毕业了，现在将这种比较实用的方法做一下总结方便后面学弟学妹的学习
1.概述最近有时间，跑了一下UNet模型，因为自己的深度学习基础不扎实，导致用了一些时间。目前只停留在使用和理解别人模型的基础上，对于优化模型的相关方法还有待学习。 众所周知，UNent是进行语义分割的知名模型，它的U形结构很多人也都见过，但是如果自己没有亲自试过的话，也就只知道它的U形结构，其实里面还是有很多学问的，下面就把自己学习时候的一些理解写一下。 最后会拿个完整代码作为例子（实际上自己练
续上文pytorch快速入门与实战——二、深度学习经典网络发展的8.4章节 Unet实现1 前期准备1.1 torch安装1.2 数据集准备1.3 网络结构骨架1.4 数据分析、完善网络2.网络实现2.1 相关知识2.2 代码实现：2.2.1 初始化方法__init__()：2.2.2 参数回传方法forward()：2.2.3 语义分割实现流程2.2.4 整合！（网络完整代码） 1 前期准备1.
目录Unet++网络Dense connectiondeep supervision模型复现Unet++数据集准备模型训练训练结果Unet++：《UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation》作者对Unet和Unet++的理解：研习U-Net 延续前文：语义分割系列2-Unet（pytorch实现）本
专栏目录： 本文 +pytorch快速入门与实战——一、知识准备（要素简介）pytorch快速入门与实战——二、深度学习经典网络发展pytorch快速入门与实战——三、Unet实现pytorch快速入门与实战——四、网络训练与测试注意：教程模块间独立性较高，任何地方均可跳跃性阅读，别管是不同文章之间，还是文章的不同模块。 怎么开心怎么来。反正都是从“这都是啥”到”呵呵就这“ 部分列举的不详细是因为
K-NN是一种非常简单的算法概述： KNN 算法本身简单有效，它是一种lazy-learning 算法。 分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。 KNN 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN 的分类时间复杂度为O(n)。基本原理基于统计的方法 来进行样本点分类判别对于未知类别属性数据集中的点：1.计算已知类别数据集中的点与当前点的
pytorch实现时频图多分类1.数据集导入2.网络层模块定义3.开始训练并输出训练集准确率及损失4.测试验证集准确率及损失5.将最后训练好的模型保存下来6.测试模型准确度如何将整个训练过程放在GPU上确定终端GPU可用确定训练过程是在GPU上进行1.通过任务管理器2. 在命令行中输入nvidia-smi -l n 1.数据集导入import torch
import torch.nn as n
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2023-08-11 12:58:25
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目录一、torch和torchvision1、torchvision.datasets2、torchvision.models3、torchvision.transforms4、torchvision.utils二、MNIST手写数字识别1、获取MNIST训练集和测试集2、数据装载3、数据预览4、构建卷积神经网络模型5、对模型进行训练和参数优化6、对训练模型进行保存和加载7、MNIST手写数字识别
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2023-09-08 19:01:38
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RNN实现图像分类用RNN处理图像如何将图像的处理理解为时间序列可以理解为时间序顺序为从上到下Mnist图像的处理 一个图像为28*28 pixel时间顺序就是从上往下，从第一行到第28行# Hyper Parameters
EPOCH = 1
BATCH_SIZE = 64
TIME_STEP = 28 # rnn time step / image h
1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中实例数最多类。KNN也成为懒惰学习，它不需要训练过程，在类标边界比较整齐的情况下分类的准确率很高。KNN算法
