先试一下它的效果。根据MNIST公开的分类器 1，误分类率小于0.6%的与卷积网络相关的方法主要有两种：2008年的“无监督稀疏特征 + 支持向量机”和起始于1998年的“卷积网络”。两者的特征提取分别基于稀疏编码和卷积神经网络。1. 问题不同的尺度和视角拍摄同1个正方体。FPGA中物体检测采用滑动窗口也能跑得飞起，所以问题来了~滑动窗口尺寸多尺度，能否识别不同视角的正方体？滑动窗口尺寸不变，能否
在这篇博文中，我将详细记录从构建到优化“PyTorch稀疏自编码网络”的整个过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。我们将一步一步深入，确保每个部分都清晰明了。
### PyTorch稀疏自编码网络代码描述
我们使用PyTorch框架来实现一个简单的稀疏自编码网络。在这个网络中，稀疏性通过增加一个稀疏惩罚项来实现，使得隐藏层只有少数神经元被激活。这样可以帮助模型
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
转载
2023-09-21 11:35:20
186阅读
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
转载
2023-08-11 16:57:23
159阅读
0.引言近期图像分类的研究的许多进步可归因于训练过程的精炼（training procedure refinements）作者就将这些精炼技巧做了总结，并证明使用这些技巧训练的模型迁移至下游任务时也表现的很好。1.引言由AlexNet到VGG、ResNet再到NASNet—A，精度不断提升，这不仅仅是模型架构带来的改变，损失函数、数据增强以及优化方法也在提升模型精度方面起着重要的作用。Howeve
初识 GCN
参考：https://www.zhihu.com/question/54504471?sort=createdGCN是什么？ GCN 全称是 graph convolution network，中文翻译为图卷积网络。这里的“图”指的不是我们常说的2D图像，而是由一系列顶点和连着这些顶点的边构成的拓扑图，例如，有向图，无向图等等。接下来就以
转载
2024-03-10 16:19:52
45阅读
在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。如果您是一名深度学习爱好者，那么您可能已经听说过卷积神经网络，也许您甚至自己开发了一些图像分类器。像
转载
2024-05-17 09:53:04
16阅读
引言这篇文章是写给那些想要学习或者回顾如何在 Keras 建立一个基本卷积神经网络的人的。本文所基于的数据集是 Fashion-Mnist 数据集(数据集链接：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist)。在本文中，我们将解释如何：1. 在 Pytorch 建立一个基础的 CNN；2. 运行神经网络；3. 保存和加载checkpoints；数据
转载
2024-06-12 20:19:57
18阅读
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
转载
2024-01-10 14:52:08
229阅读
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，
转载
2023-09-02 10:25:04
96阅读
# 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
转载
2023-08-12 20:16:06
113阅读
卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成，同时也包括关联权重和池化层。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果，且考量的参数更少。卷积神经网络的运作，以图像识别举例： 神经网络有输入输出值，当输入值是图片时，实际输入的并不是我们肉眼看到的图案，而是只能被计算机识别的一堆数字。卷积神经网络有一个批量过滤器，持续不断地在图片上滚动收集图片里的信息，每一次收集
转载
2023-11-10 09:52:40
63阅读
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
转载
2023-11-20 08:58:18
159阅读
# 如何在PyTorch中实现图卷积网络（GCN）
图卷积网络（GCN）是一种强大的深度学习架构，专门用于处理图数据。在本篇文章中，我们将通过分步骤的方式，帮助你在PyTorch中实现GCN。我们首先会展示一个流程表格，然后逐步讲解每一步的代码实现。
## 步骤流程表
| 步骤 | 描述 |
pytorch 多层卷积网络是一种常用的深度学习模型，用于图像处理、计算机视觉领域的多种任务。在此博文中，我将详细记录关于“pytorch 多层卷积网络”的各个方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。以下是我的详尽分享。
## 版本对比
在开始深入讨论之前，我们先来看看 PyTorch 不同版本之间的特性差异和演进历程。PyTorch 的更新频率较高，而各版本在
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
转载
2023-08-12 20:18:14
133阅读
稀疏矩阵的表示和运算Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 M[Submit][Status][Web Board] Description 如果一个矩阵中，0元素占据了矩阵的大部分，那么这个矩阵称为“稀疏矩阵”。对于稀疏矩阵，传统的二维数组存储方式，会使用大量的内存来存储0，从而浪费大量内存。为此，我们可以用三元组的方式来
转载
2023-11-24 22:37:57
135阅读
文章目录前言一、导入相关模块，使用torch.nn.functional1、工程代码2、torch.nn.functional和nn.model两者区别详见：a、不同点b、相同点c、调用方式二、设置CPU生成随机数的种子，方便下次复现实验结果。1、工程代码2、torch.manual_seeda、相同随机种子b、不同随机种子三、数据集加载1、工程代码2、torch.utils.data.Data
转载
2023-11-24 22:56:16
84阅读
pytorch学习笔记八————使用卷积进行泛化(略精细一点的图像识别)卷积介绍卷积本质上就是对图像进行小方块的加权处理,网上资料很多并且大多讲的都挺好这里就不赘述了 总的来说,卷积的三个特征分别是:邻域的局部操作平移不变性模型参数的大幅度减小 所以创造一个卷积的代码如下:conv=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3)kernel_size指的是卷积核大小,这里的3代表着3*
转载
2023-09-23 12:59:56
202阅读
# 卷积GRU在PyTorch中的实现
随着深度学习的发展，循环神经网络（RNN）以及其变种门控循环单元（GRU）在处理序列数据方面展现出了显著的效果。为了进一步提升模型性能，研究者们将卷积操作与GRU相结合，形成了卷积GRU（ConvGRU）结构。
在本文中，我们将探讨卷积GRU的原理，并提供一个使用PyTorch实现的代码示例。
## 什么是卷积GRU？
卷积GRU是将卷积层引入GRU
原创
2024-10-06 05:07:23
392阅读
