支付宝可是AR玩法中的老司机，不仅有在新年之际推出来的AR扫福活动，还和统一绿茶一起在阿拉善种树的营销案例。这一次，面对即将到来的七夕节，支付宝又会给我们什么惊喜呢？据新闻了解，支付宝AR是识花的活动时间定为8月23日——8月28日凌晨。活动期间，支付宝用户打开扫一扫【AR扫】，对准一朵花并成功识别，在识花结果页即可领取花种。邀请三个不同好友为花种施肥还能够参与抽奖，有几率
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2024-01-22 06:48:40
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文章目录八、神经网络--非线性激活九、神经网络--线性层及其他层介绍十、神经网络--全连接层Sequential十一、损失函数与反向传播十二、优化器十三、现有网络模型的使用及修改十四、网络模型的保存与读取 八、神经网络–非线性激活1、ReLU2、Sigmoid使用sigmoid函数：import torch
import torchvision
from torch import nn
from
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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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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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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在这篇博文中，我们将探讨如何基于Pytorch实现植物叶子识别。从定义问题背景到实现技术原理，再到具体的架构解析和源码分析，最后进行性能优化及展望，我们将逐步构建出一个完整的模型。
首先，我们要认识到，植物叶子识别的需求来源于农业、生态监测等领域。例如，通过叶子识别，我们可以快速分类植物种类、识别病虫害等。这是一个典型的图像分类问题，通常涉及机器学习和深度学习技术。
### 背景描述
在实现
# 使用PyTorch实现CNN花卉识别
在这篇文章中，我们将通过PyTorch实现一个卷积神经网络（CNN）来识别不同种类的花卉，包括玫瑰、向日葵、百合等。下面是整个实现流程的概述和详细的步骤解释。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------
原创
2024-10-12 05:29:21
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关于一些代码里的解释，可以看我上一篇发布的文章，里面有很详细的介绍！！！可以依次把下面的代码段合在一起运行，也可以通过jupyter notebook分次运行第一步：基本库的导入import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as trans
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2023-10-07 19:00:51
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译者按： 祖师爷Hinton 带领的小组经典之作，深度学习开山祖师 Hinton率领的谷歌团队多次夺冠 ，主力成员为 hinton 在多伦多大学的学生 Alex Krizhevsky ， Ilya Sutskever ， 因此他们的解决方案也叫alexnet ， 这篇文章是hinton大神团队的代表性之作，CNN （卷积神经网络
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2024-08-08 11:27:38
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我们了解了卷积神经网络之后，开始用python实现该网络，并可视化训练数据。MNIST手写数据该数据是一个官方数据，数据中的图片都是手写的数字，这些数据就是我们训练cnn的数据。import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision
import matplotlib.pyplot
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2023-11-02 12:51:07
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有没有通过叶子或花来识别植物的软件？引言 在公园或郊外看到一些很好看的植物，但叫不出名字来，问别人也不一定知道，有没有一款能够帮助识别植物的软件呢，如果是手机版的就更好了。 上周末在公园看到很多花儿在开放，突然想做这么一个软件，大体是这样的：用手机拍下叶子或花的照片，然后该软件识别出一些特征，比对数据库中的植物特征数据，找出相似度最高的一些植物来，显示出文字或图片的说明，比如种类、花期、产地、
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2023-11-06 13:17:51
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# Pytorch CNN猫狗识别教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据集] --> B[搭建CNN模型];
B --> C[训练模型];
C --> D[测试模型];
D --> E[预测图片];
```
## 教程
### 1. 准备数据集
首先，你需要准备一个包含猫和狗图片的数据集，可以使用Kaggle上的
原创
2024-03-31 05:22:35
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# 基于PyTorch的猫狗识别
随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）已成为图像识别任务的主流方法。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个基础的猫狗识别模型，帮助大家理解深度学习和计算机视觉的基本概念。
## 数据准备
在进行模型训练之前，我们需要准备数据集。常用的猫狗数据集有Kaggle上的“Dogs vs. Cats”数据集，在该数据集中，图片分别属于猫或狗两个类别。我们需要对这
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
torch.__version__'1.2.0'3.2 MNIST数据集手写数字识别3.2.1 数据集介绍MN
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2024-09-13 13:39:48
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car-board-reg基于CNN的车牌号识别 github：https://github.com/jmhIcoding/car-board-reg.git数据集介绍车牌构成为简化实验，在该实验中默认车牌字符已经得到划分，因此车牌识别可以分解为三个区域的字符识别任务（多分类任务），共实现7个字符的识别。 例如：京A·F0236 其中第一部分 京 表示车牌所在的省市,后面紧跟的A是发牌单位,间隔符
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2024-02-04 17:08:00
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1. 知识点准备在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解，第一是二维图像上卷积的概念，第二是 pooling 的概念。a. 卷积关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性，以下面这个一维的卷积为例子：第一个特性是稀疏连接。可以看到， layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接。这个局部范围也叫感受野。第二个特性是相同颜色的线条代表了相同
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2023-10-12 12:25:32
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# pytorch cnn声纹识别实现指南
## 引言
在本篇文章中，我将教会你如何使用PyTorch实现声纹识别任务。声纹识别是一种通过分析个体的声音特征进行身份识别的技术。我们将使用卷积神经网络（CNN）来构建一个声纹识别模型。
## 整体流程
下面是实现声纹识别的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现声纹识别的步骤
section 数据预处理
原创
2023-09-10 07:37:42
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手写字识别基于MNIST数字库，可以说是图像识别领域的“hello world！”，它是google实验室的Corrina Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun联合创建的手写数字数据库，每个样本数据是一张28x28像素的灰度手写数字图片，每张图片对应一个数字，训练库有60000张手写数字图像，测试库有10000张。如果你已经安装了tensorflow，这个库就已经在文件夹了，可以
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2024-07-09 19:52:37
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文章目录写作目的python语音模块语音转文字处理模块文字转语音处理模块播放音频文件模块总结 写作目的最近在做自己的毕业设计，打算做的是基于tensorflow利用CNN算法进行识别。于是查找资料之后，就做了花朵识别分类程序，在github上找到了一个可以用的程序，于是copy下来，自己进行改动来实现自己想要的功能。然后在指导老师的建议下，增加了语音识别指定的图片这个模块。在增加这个模块的过程中
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2024-06-20 17:25:24
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前言
LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况。 简单运用LSTM 模型进行预测分析。
加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。
多层 LSTM 对航空乘客预测 简单运用多层的LSTM 模型进行预测分析。
双向LSTM 对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。
MLP多层感知器 对航空乘客预测 使用MLP 对航空乘客预测本文采用的CNN
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2023-12-10 21:53:21
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