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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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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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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# 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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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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〇、基本流程加载数据->搭建模型->训练->测试 一、加载数据通过使用torch.utils.data.DataLoader和torchvision.datasets两个模块可以很方便地去获取常用数据集(手写数字MNIST、分类CIFAR)，以及将其加载进来。1.加载内置数据集import torch
from torch.utils.data import Data
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2023-10-08 20:57:22
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CNN的介绍我就不写了，基本的都知道，用于处理图像语音的一种神经网络。在全连接层的基础上，增加了卷积层和池化层。关于卷积层和池化层填充系数padding的计算公式，两者都是都是用一个核（窗口）去处理，卷积核是为了取得图像的信息，包含了网络的学习参数，池化层是为了突出图像重要信息和缩小图像规模（分为最大池化和平均池化），不含学习参数，但两者的计算模式都是一个窗口计算得到1个值，故计算模式是相同的。需
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2023-10-16 13:20:44
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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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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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通常来说，当你处理图像，文本，语音或者视频数据时，你可以使用标准 python 包将数据加载成numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor对于图像，可以用 Pillow，OpenCV对于语音，可以用 scipy，librosa对于文本，可以直接用 Python 或 Cython 基础数据加载模块，或者用 NLTK 和 SpaCy特别是对于视觉，我们已经创建了一个叫做 to
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2023-11-30 14:24:52
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介绍CNN指的是卷积神经网络，这个介绍网上资料多的很，我就不介绍了，我这里主要是针对沐神教程的CNN代码做一个笔记。理解有不对的地方欢迎指出。卷积神经网络里面最重要也是最基本的概念就是卷积层、池化层、全连接层、卷积核、参数共享等。图： 这个图是对下面代码的一个描述，对于一张图片，首先处理成28*28(这里一张图片只有一个通道)。通过第一层卷积层，得到20个通道的输出（每个输出为24*24），所以第
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2024-04-08 10:30:34
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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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一、CNN的结构输入层---->[卷积层*N---->池化层]*M---->全连接层二、卷积、池化和训练卷积运算过程： 以为5* 5的image和 3* 3的filter，stride=1，Relu为激活函数，为例。 feature_map中第一个元素的计算公式： feature_map[0][0]=Relu(1 * 1+1 * 0+1 * 1+0 * 0+1* 1+1 * 0+
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2024-01-11 19:42:50
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之前的由线性层组成的全连接网络是深度学习常用的分类器，由于全连接的特性，网络提取的特征未免冗余或者抓不住重点，比如像素的相对空间位置会被忽略。所以，在全连接层前面加入特征提取器是十分有必要的，卷积神经网络就是最好的特征提取器。CNN 关于卷积神经网络的输入输出特征图，以及多通道多批量的特征处理，参考：卷积神经网络的输入输出特征图大小计算。单输出通道的卷积核：输入图像的每个通道分别对应一片卷积核矩阵
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2024-05-17 09:51:14
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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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在进行PyTorch开发时，我遇到了一个复杂的问题，该问题引起了团队的广泛关注，尤其是在模型训练过程中出现的不一致性。这不仅影响了模型的准确性，还延误了项目进度，导致开发资源的浪费，因此对此问题进行系统的分析和解决非常必要。
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## 背景定位
在实际业务中，PyTorch是我们用于构建和训练机器学习模型的主要框架。然而，在使用GitHub进行版本控制和协同开发时，团队成员
在完成Glow论文学习后，对github上一个复现的仓库进行学习，帮助理解算法实现过程中的一些细节；所选择的复现仓库是基于pytorch实现，链接为https://github.com/rosinality/glow-pytorch。Glow是基于Flow的模型的，其结构很直接，数学原理确定，在定义模块时，要保证模型可以逆向运算。本仓库中的代码主要在model.py和train.py中，结构、逻辑
# 实现CNN Autoencoder的步骤
## 1. 简介
在本教程中，我们将介绍如何使用PyTorch实现一个CNN Autoencoder。Autoencoder是一种无监督学习模型，它可以用于降维、特征提取和生成数据。CNN Autoencoder是一种基于卷积神经网络的Autoencoder，它可以处理图像数据。
## 2. 步骤概览
下表展示了实现CNN Autoencode
原创
2023-07-29 07:01:10
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