#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Sep 30 18:00:30 2018这是用keras搭建的简单的cnn 网络@author: lg"""##import kerasfrom keras.datasets import cifar10from keras.models import Sequential
原创
2023-01-13 05:59:39
887阅读
本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下一、CNN模型结构输入层：Mnist数据集(28*28)第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个第一层池化：池化视野2*2，步长为2第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个第二层池化：池化视野2*2，步长为2全连接层：设置1024个神经元输出层：0~9十个数字类
转载
2023-10-16 13:22:31
122阅读
1.首先我们了解一下keras中的Embedding层：from keras.layers.embeddings import Embedding： Embedding参数如下： 输入尺寸：（batch_size,input_length）输出尺寸：（batch_size,input_length,output_dim）举个例子：（随机初始化Embedding）: from
转载
2024-06-15 10:10:07
441阅读
1. 导入各种模块基本形式为：import 模块名from 某个文件 import 某个模块2. 导入数据(以两类分类问题为例，即numClass = 2)训练集数据data可以看到，data是一个四维的ndarray训练集的标签3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式keras要求的label格式应该为binary class matrices，所以，需要对输入的label数据进行转
转载
2023-09-19 22:39:58
289阅读
目录(?)[+]
MATLAB实现CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明，现在已经停止更新了，而且有很多功能也不太能够支持，具体的请大家自习看一看Git中的README。 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码Auto
转载
2024-08-12 11:57:49
39阅读
基础的理论知识参考：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480下面的代码也是基于上面文章的实现： 整个算法分为三个步骤：前向计算每个神经元的输出值aj
a
j
（j
转载
2024-04-19 22:23:03
91阅读
Keras 中的卷积层要在 Keras 中创建卷积层，你首先必须导入必要的模块：from keras.layers import Conv2D然后，你可以通过使用以下格式创建卷积层：Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding, activation='relu', input_shape)参数必须传递以下参数：filterskernel_size你可
转载
2024-05-31 10:26:43
38阅读
Mask RCNN是在Faster_RCNN上提出网络结构，主要用于目标检测和实例分割。主要思想是在Faster RCNN框架上扩展Mask分支进行像素分割。阅读的源码是matterport/Mask_RCNN，由python3、keras和tensorflow构建完整套代码。整个代码详解分为4部分，依次为：Basebone Network代码Region Propasal Network(R
转载
2023-08-17 16:32:33
48阅读
最近在学习CNN卷积神经网络时，发现这篇文章不错，就想要试着学习一下，但是在调试上面这篇文章给的程序的时候，在import部分就遇到一些困难，各种错误，下面分享一下很多错误产生原因都是因为python3与python2的不同之处，网上很多程序都是较早之前用python2写的，现在我们大多用python3来编译程序，这就导致出现了很多问题，但是只要在网上耐心查找，都是可以找到解决方案的。作为一个py
转载
2023-10-10 11:31:18
67阅读
# 人脸识别技术与Keras CNN
人脸识别技术是一种生物识别技术，它通过分析人脸的图像来识别个体。近年来，随着深度学习技术的发展，人脸识别技术得到了极大的提升。在本文中，我们将探讨如何使用Python的Keras库构建一个卷积神经网络（CNN）来进行人脸识别。
## 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种深度学习模型，它在图像识别和处理领域表现出色。CNN通过使用卷积层来提取图像的特
原创
2024-07-29 03:44:41
31阅读
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
转载
2023-11-27 10:39:44
0阅读
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
转载
2023-11-27 10:42:10
1980阅读
在这篇博文中，我们将探讨如何使用Keras通过卷积神经网络（CNN）进行文本分类。文本分类是自然语言处理中的重要任务，能够将文本数据自动分类到预定义的类别中。CNN以其出色的特征学习能力，近年来在文本分类任务中取得了显著的进展。
### 背景定位
文本分类在社交媒体监测、情感分析、垃圾邮件检测等多个领域具有广泛应用。根据“论自然语言处理中的卷积神经网络的重要性”一文的定义：
> “卷积神经网络
在这个博文中，我将深入探讨如何利用 Python 中的 Keras 库构建一个卷积神经网络（CNN）来进行猫狗二分类问题。这个问题是图像分类领域的经典案例，通过本文的详细阐述，我期望大家能够了解整个流程，包括参数解析、调试步骤、性能调优等方面的经验。
## 背景定位
在现实应用中，分类任务非常常见，尤其是在计算机视觉领域。猫狗分类问题是机器学习中的一个热门案例，它的研究始于 2013 年，随着深
MNIST数据集是初步学习神经网络的很好的数据集，也是拿来教学，不可多得的好教材，有很多知识点在里面。官网下载地址，可以自己手动下载，当然也可以通过下面的代码自动下载【urllib.request(3.x版本以上)】，下载下来的是四个gz格式的压缩文件（训练图像、训练标签、测试图像、测试标签），解压之后
文章目录CNN1.CNN介绍2.CNN基本原理代码实现手写数字复杂网络层抽特征可视化工具http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/CNN1.CNN介绍CNN是应用在图像识别领域较多的一种机器学习算法，它与普通的神经网络有点类似，通过输入层然后乘以权重加上偏置，并且通过一个非线性的激活函数，即可得到输出值。CNN要做的是给定一幅图，对该图像进行编码最终即可...
原创
2021-06-10 17:32:43
192阅读
文章目录CNN1.CNN介绍2.CNN基本原理代码实现手写数字复杂网络层抽特征可视化工具http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/CNN1.CNN介绍CNN是应用在图像识别领域较多的一种机器学习算法，它与普通的神经网络有点类似，通过输入层然后乘以权重加上偏置，并且通过一个非线性的激活函数，即可得到输出值。CNN要做的是给定一幅图，对该图像进行编码最终即可...
原创
2022-03-01 10:31:27
184阅读
线性回归的keras实现导入必要的模块import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models imp
转载
2024-04-03 20:17:56
79阅读
###前言 Keras源码中附有一个examples的文件夹，里面包含一些使用Keras进行编写的常用的神经网络模型，如CNN、LSTM、ResNet等。这些例子基本上是Keras学习入门必看的，作为Keras的学习者，就在这里记录一下examples中的代码解析，一为自身记忆，二为帮助他人。 ###源码 这里解析的源码是变分自动编码器（variational autoencoder，VAE），其
很简单的CNN实现，依旧用mnist作为训练集与测试集 不懂看注释吧上代码：#CNN
#深度学习出现之前借助SIFT、HOG等算法提取良好特征，集合SVM等算法进行图像识别
#深度学习将特征提取和分类训练结合在一起，分类时自动提取特征
#CNN可以使用图像的原始像素作为输入
#神经认知机中包含两类神经元：S-cells和C-cells
#S-cells对应主流卷积神经网络的卷积核滤波操作
#C-c
转载
2024-09-11 22:21:36
47阅读
