视频中所涉及的代码如下：basic_cnn.py 一个简单的卷积层padding.py 卷积层参数——padding填充stride.py 参数——步长maxpooling.py 下采样——最大池化cnn.py 一个简单的卷积神经网络cnn_job.py 作业——修改网络结构1. basic_cnn.py 一个简单的卷积层 示范卷积层所做的工作import torch
in_channels, o
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2023-09-21 11:35:20
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二维互相关运算mport torch
import torch.nn as nn
def corr2d(X, K):
H, W = X.shape
h, w = K.shape
Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1)
for i in range(Y.shape[0]):
for j in range(Y.sh
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2023-08-11 16:57:23
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1.1 卷积神经网络概述不同于一般的全连接神经网络，卷积神经网络是一个 3D 容量的神经元，神经元是以三个维度来排列的：宽度、高度 和深度。卷积神经网络中的主要层结构有三个：卷积层、池化层和全连接层。卷积层和全连接层拥有参数（通过梯度下降法更新），而激活层和池化层不含参数。 1.2 卷积层每个滤波器在空间上(宽度和高度) 都比较小，但是深度和输入数据的深度保持一致每个卷积层上，
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2023-09-02 10:25:04
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我们在这里尽可能的讲解一些实战编程方面的内容，所以我们会尽可能避免过多地介绍基础理论知识，如果想要深入了解卷积神经网络CNN，可以访问本人之前写过的一篇文章。1. 前言介绍我们这里使用的CNN包括了卷积层和池化层，下面我们对它们进行简要介绍。卷积层：nn.Conv2d()这是一个2d卷积操作，它的原型如下：torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, ker
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2024-01-10 14:52:08
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# 用卷积神经网络处理序列 1. 实现一维卷积神经网络 Keras 中的一维卷积神经网络是 Conv1D 层，其接口类似于 Conv2D。它接收的输入是形状 为 (samples, time, features) 的三维张量，并返回类似形状的三维张量。卷积窗口是时间轴上的一维窗口（时间轴是输入张量的第二个轴）。我们来构建一个简单的两层一维卷积神经网络，并将其应用于我们熟悉的 IMDB 情
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2023-08-12 20:16:06
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目录1 概述2 卷积（Convolution）2.1 单通道的卷积2.2 三通道的卷积2.2.1 1 Output Channel 2.2.2 M Output Channels3 卷积层常见参数3.1 padding3.2 stride3.3 Subsampling——MaxPo
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2023-08-12 20:18:14
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卷积神经网络卷积神经网络最初是为了解决计算机视觉的相关问题设计的，现在其不仅被应用在图像和视频领域，也可用于诸如音频信号的时间序列信号的处理之中。 本文主要着重于卷积神经网络的基本原理和使用PyTorch实现卷积神经网络。一. 发展脉络二. 卷积神经网络因为一开始卷积神经网络的提出也是为了解决图像问题，所以在阐述其理念时，我们也多会使用图像问题作为示例。（一）综述1. 全连接网络存在的问题全连接神
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2023-07-31 22:48:15
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（注：文章中所有path指文件的路径）因毕业设计需要，接触卷积神经网络。由于pytorch方便使用，所以最后使用pytorch来完成卷积神经网络训练。接触到的网络有Alexnet、vgg16、resnet50,毕业答辩完后，一直在训练Alexnet。1.卷积神经网络搭建 pytorch中有torchvision.models,里面有许多已搭建好的模型。如果采用预训练模型，只需要修改最后
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2023-10-12 13:37:00
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学习完土堆的Pytorch教程之后，进行了一次完整的卷积神经网络搭建、训练以及测试（文末附最好的Pytorch入门教程，来自B站UP土堆）。 本次搭建的是CIFAR10模型，模型结构见下图；数据集选用的是CIFAR-10数据集，其中训练集有50000张图片，测试集有10000张图片，类别为10分类。 本次实验的文件结构见下图： 其中，model.py中是对模型的定义；train.py中
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2023-09-14 21:45:58
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近期开始学习Pytorch，在这里小小记录下。 由于是实现卷积神经网络，所以数据集统一使用CIFAR10。 首先，搭建最简单的卷积神经网络：class Model(nn.Module):
def __init__(self) :
super().__init__()
# 序列化
self.model1=Sequential(
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2023-08-10 22:45:02
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卷积神经网络一、图片的识别过程：二、卷积神经网络解决了两个问题三、基本结构1.卷积层2.池化层3.ReLU 激活层单层卷积神经网络4.全连接层四、卷积神经网络流程五、卷积神经网络算法过程六、(代码)卷积神经网络---手写数字模型 一、图片的识别过程：1.特征提取-CNN自动提取（卷积层） 2.提取主要特征（池化层） 3.特征汇总 4.产生分类器进行预测识别（全连层）1.传统神经网络处理图片-全连
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2023-06-25 09:53:42
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卷积神经网络中所有的层结构都可以通过 nn这个包调用。1.卷积层nn.Conv2d（）卷积在 pytorch 中有两种方式，一种是torch.nn.Conv2d()，一种是 torch.nn.functional.conv2d()，这两种形式本质都是使用一个卷积操作。 这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的，首先需要输入是一个 torch.autograd.Variable() 的类型，大小是
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2023-08-01 17:14:59
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1 卷积神经网络（CNN）简介在使用PyTorch构建GAN生成对抗网络一文中，我们使用GAN构建了一个可以生成人脸图像的模型。但尽管是较为简单的模型，仍占用了1G左右的GPU内存，因此需要探索更加节约资源的方式。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像处理、语音识别等领域。它的主要思想是通过卷积操作对输入图像的特征进行
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2023-11-20 08:58:18
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识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)基于上述代码修改模型的组成1 修改myConNet模型1.1.1 修改阐述将模型中的两个全连接层，变为全局平均池化层。1.1.2 修改结果### 1.5 定义模型类
class myConNet(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(myConNet, self
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2023-11-27 10:18:21
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文章目录一、数据的读取1. Dataset 类2. DataLoader 类二、Pytorch搭建神经网络的流程三、卷积层3.1. 一维卷积层：torch.nn.Conv1d（）3.2. 二维卷积层：torch.nn.Conv2d（）3.3. 三维卷积层：torch.nn.Conv3d()四、池化层4.1. 1维最大池化：torch.nn.MaxPool1d()4.2. 2维最大池化：torch
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2024-04-15 12:32:31
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卷积网络中的输入和输出层与传统神经网络有些区别，需重新设计，训练模块基本一致import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets,transforms
import matplotlib.pypl
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2023-12-02 15:56:22
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8. 卷积神经网络卷积卷积神经网络notationmulti-KernelLeNet-5卷积层的作用效果nn.Conv2dF.conv2d池化层poolingupsampleReLubatch norm使用原因feature scaleimage NormlizationBatch Normlization使用效果使用优势经典的神经网络ImageNet dataset 224x224LeNet-
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2023-09-12 19:41:23
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用PyTorch搭建卷积神经网络本篇是加拿大McGill本科，Waterloo硕士林羿实习时所作的工作。发文共享，主要是面对PyTorch的初学者。本篇文章是一篇基础向的PyTorch教程，适合有一定的机器学习，深度学习和神经网络理论基础，接触过卷积神经网络，缺没有用过PyTorch搭建神经网络的同学。本文会分成以下几个部分：基础卷积知识PyTorch基础教程用Pytorch搭建CNN优化CNN模
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2023-10-10 11:37:06
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PyTorch入门实战教程笔记（十九）：卷积神经网络CNN 1什么是卷积1. 卷积神经网络基本概念 对于神经网络有几层，第一层为输入层，是不计算在内的，下图有3个隐藏层1个输出层，所以是4层的神经网络。每一层包含输入它的参数和它的输出。对于MiNIST数据集，2828 输入为784，参数一共390k，1.6M存储。 但是虽然1.6M存储，在当时储存计算也是非常困难的，计算机学家就利用模仿人眼的一个
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2023-10-08 00:34:09
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首先，本人也是刚接触机器学习和深度学习，所以可能代码不会太难。这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接： 提取码：hsxx阿里网盘「data1」https://www.aliyundrive.com/s/VY4iSy628jQ 提取码: 59ar 点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP ，无需下载极速在线查看
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2023-12-21 09:59:34
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