1 批量归一化和残差网络 批量归一化是对每次训练或推理的数据作标准化操作。在训练时是用实际的计算的均值和标准差（近似,由于要防止分母为零，引入了一个极小量）。在推理时用移动平均法估算出的均值 和方差。 残差网络和dense网络的区别是，前者通过残差运算来实现输入和输出的融合，后者直接拼接输入变量到输出。残差网络不会改变输出的维度，但是dense网络会逐渐增加输出维度
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2024-10-11 20:32:14
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音频信号(Audio Signal)，泛指由人耳听到的各种声音之信号。基本特征：音量（Volume）：声音的大小称为音量，又称为力度，强度（intensity）或是能量（Energy）。音量越大，代表音频信号的波形振幅越大。音高（Pitch）：声音的基本频率（基频，Fundamental Frequency）。音色（Timber）：音频信号波形在每个周期内的变化，形成此声音的特质音色（主要是频谱特
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2023-12-26 16:42:48
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文章目录0. 两者的区别1. 创建CNN实例2. dropout的不同3. nn.functional.x的优势reference: 0. 两者的区别Pytorch中，nn与nn.functional有哪些区别？相同之处：两者都继承于nn.Modulenn.x与nn.functional.x的实际功能相同，比如nn.Conv3d和nn.functional.conv3d都是进行3d卷积运行效率几
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2023-12-13 22:53:28
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音频信号分类识别(Pytorch)本项目将使用Pytorch，实现一个简单的的音频信号分类器，可应用于机械信号分类识别，鸟叫
原创
2022-12-30 11:36:13
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# 基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)实现教程
## 1. 概述
在本教程中，我们将学习如何使用Pytorch实现基于梅尔频谱的音频信号分类识别。这是一个常见的音频处理任务，涉及到将音频信号转换为梅尔频谱图，并使用深度学习模型进行分类。
在整个过程中，我们将分为以下几个步骤进行：
1. 数据准备
2. 数据预处理
3. 构建模型
4. 模型训练
5. 模型评估
下面我们将详
原创
2023-08-23 03:45:07
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1.算法概述频谱感测是认知无线电的一项关键技术。我们将频谱感知作为一个分类问题，提出一种基于深度学习分类的感知方法。我们归一化接收信号功率以克服噪声功率不确定性的影响。我们使用尽可能多的信号以及噪声数据来训练模型，以使训练后的网络模型能够适应未训练的新信号。我们还使用迁移学习策略来提高实际信号的性能。进行了广泛的实验以评估该方法的性能。 1.1能量检测能量检测法是一种非相干的检测手段，与
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2023-10-16 20:44:33
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时序信号是指随着时间变化而变化的信号，它在许多领域中都具有重要的应用，比如语音识别、时间序列预测等。在处理时序信号时，我们通常需要使用Transformer模型来进行特征提取和建模。本文将介绍如何使用PyTorch实现时序信号的Transformer模型，并通过代码示例进行演示。
### 什么是Transformer模型
Transformer是一种基于注意力机制的模型，由Vaswani等人在
原创
2024-05-02 06:37:58
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# EEG信号pytorch处理
## 介绍
EEG（脑电图）是记录大脑电活动的一种方法，通常用于诊断脑部疾病和研究大脑功能。处理EEG信号是神经科学领域的一个重要课题，而使用深度学习框架如PyTorch来处理EEG信号可以提高处理效率和准确性。本文将介绍如何使用PyTorch来处理EEG信号，包括数据准备、模型构建和训练。
## 数据准备
首先，我们需要准备EEG信号数据。通常，EEG数
原创
2024-04-04 06:06:32
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文章作者：梦家 早期基于 DGL 库学习卷积神经网络，写过一个 GCN demo。后来PyTorch的几何扩展库出来了，发现学术界很多paper都是基于 PyG 实现的，因此学习下 PyG 如何使用。事实上这两个库都非常实用，但 PyG 和 DGL 这两大框架应该如何选择呢？没有好坏之分，个人只是从工具生态中进行判断，给出这两个库在Github中 Fork 和 Star 数量，可以说明 PyG 维
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2024-02-02 22:36:08
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概述tSNE是一个很流行的降维可视化方法，能在二维平面上把原高维空间数据的自然聚集表现的很好。这里学习下原始论文，然后给出pytoch实现。整理成博客方便以后看SNEtSNE是对SNE的一个改进，SNE来自Hinton大佬的早期工作。tSNE也有Hinton的参与。先解释下SNE。 SNE 全称叫Stochastic Neighbor Embedding。思想是这样的，分别在降维前和降维后的数据集
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2023-07-23 20:48:53
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0.配置环境 pip install pretty_midi pip install tensorboardX pip install progress1.Repository setting $ git clone https://github.com/jason9693/MusicTransformer-pytorch.git $ cd MusicTransformer-pytorch $ g
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2024-05-14 17:04:14
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对于我们这些从没做过信号处理以及分类的小伙伴来说，面对信号数据真的是不知道该如何下手。既然大家来看这篇博文，我相信，大家与我一样，其中的痛楚无需多言。下面我就与大家分享一下，这段时间我对这一问题的感悟（新手上路，如有错误，请大家批评指正）。首先我们需要对这一问题有一个宏观的认识。我们采集到的原始脑电信号包含了很多的噪声与干扰，这些在分类中都会影响分类性能，那么我们就需要先对信号去噪去干扰。这一步后
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2023-08-28 13:14:46
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作者：王镇面对毫无规律的随机信号，看着杂乱无章的振动波形，你是否也像曾经的我一样一头雾水，不知从何处下手。莫慌，接下来小编就带你入门怎样用python处理这些看似毫无卵用实则蕴藏巨大信息的随机信号。我们日常生活中所见的心电图，声波图都是信号在时域上的一种表现，但它们无法呈现出信号在频域上的信息。因此，本文将主要介绍信号从时域到频域上的一些变换，常见的有FFT（快速傅里叶变换），PSD（功率谱密度）
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2023-08-04 13:17:25
436阅读
1．1 电磁环境 electromagnetic environment 存在于给定场所的所有电磁现象的总和。 1．2 电磁噪声 electromagnetic noise 一种明显不传送信息的时变电磁现象，它可能与有用信号叠加或组合。 1．3 无用信号 unwanted signal，undesired signal 可能损害有用信号接收的信号。 1．4 干扰信号 interfering sig
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2024-06-09 08:23:26
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# 使用PyTorch实现人脸识别的完整指南
人脸识别是一项有趣且实用的计算机视觉应用。使用PyTorch实现人脸识别的过程可以分为几个主要步骤。下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
| --------- | ---------------------------------------
原创
2024-09-06 04:17:52
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# PyTorch人脸识别入门指南
## 1. 引言
人脸识别技术在过去几年得到了飞速的发展，广泛应用于安全监控、社交媒体、身份验证等领域。利用深度学习框架，如PyTorch，开发人脸识别模型变得更加容易。在本篇文章中，我们将讨论人脸识别的基本概念，PyTorch的应用，并提供简单的示例代码。
## 2. 人脸识别原理
人脸识别的核心是通过对图像数据进行分析，提取出每个个体的独特特征，然后
原创
2024-10-07 05:56:21
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# 使用 PyTorch 实现语音识别
语音识别是一个激动人心的领域，尤其是在近年来深度学习技术的推动下，取得了显著进展。本篇文章将为刚入行的小白提供一个清晰的流程，帮助你实现基础的语音识别系统。同时，我们会使用 PyTorch 这个流行的深度学习框架来完成这个任务。
## 流程概述
下面的表格列出了实现语音识别的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# PyTorch 车牌识别
在计算机视觉领域，车牌识别是一项重要的技术，它可以应用于交通监控、智能停车、智能交通管理等领域。PyTorch是一种广泛应用于深度学习的开源框架，结合PyTorch和车牌识别技术，我们可以实现一个高效准确的车牌识别系统。
## 车牌识别原理
车牌识别主要分为两个步骤：车牌定位和字符识别。首先，通过目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）来定位图像中的
原创
2024-04-24 06:14:54
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在本文中，我们将探讨如何利用 PyTorch 实现水果识别任务。水果识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它能够让机器理解和识别不同类型的水果，为农业、零售等行业提供便利。
### 背景定位
水果识别任务可以被视为一个多类分类问题。我们希望通过机器学习模型，从图像中识别出特定的水果。假设我们有 $N$ 种水果，每种水果的特征可以用 $F_i$ 表示。我们的目标是构建一个函数 $f$，使得：
$$
# PyTorch文本识别实现教程
## 1. 整体流程
以下是实现PyTorch文本识别的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据准备和预处理 |
| 步骤2 | 模型设计和训练 |
| 步骤3 | 模型评估和调优 |
| 步骤4 | 模型部署和使用 |
接下来将详细介绍每个步骤所需的代码和操作。
## 2. 数据准备和预处理
在该步骤中，
原创
2024-01-23 04:14:26
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