卷积操作主要针对图像进行运算，我们常见的RGB即为三通道的二维图像，那么就可以通过一个一维数组存储所有的数据，
原创
2024-08-07 14:35:19
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手写体数字很熟悉吧，来自经典的Mnist数据集，我在不同阶段训练过这个数据集：不会神经网络时我用keras简单搭建全连接神经网络；学会深层神经网络原理后，我不用TensorFlow/Pytorch深度学习框架，手工搭建DNN；学习了TensorFlow的基本操作后，我用tf搭建了全连接神经网络。 回顾我做过的这些工作，让我对Mnist数据集有了较深的理解。然而纵观我实现这个训练过程的方式，仅仅用到
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2024-01-14 19:56:15
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import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
class Conv2D(nn.Module):
def __init__(self,kernel_size):
super().__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.rand(ke
原创
2023-08-05 18:04:27
235阅读
DeepLearning tutorial(5)CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现)@author：wepon本文代码下载地址：我的github本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识别的功能，模型的误差降到了5%以下。本程序只是个
卷积神经网络经典案例，手写数字识别代码详解，注释之处如有错误，欢迎指正from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
#初始化权重函数
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape,stdd
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2024-01-08 13:32:08
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# 手写实现卷积网络的Python示例
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习的重要组成部分，特别是在处理图像数据时。与传统的全连接神经网络相比，卷积网络通过卷积层提取特征，显著减少了参数数量，提高了学习效率。在本篇文章中，我们将手写实现一个简单的卷积神经网络，并提供相关的代码示例。
## 卷积神经网络的基本概念
卷积网络通常由以下几
原创
2024-09-23 06:58:02
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文章目录使用卷积网络做手写数字识别思路分析PyTorch实现版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！
原创
2022-08-01 11:57:25
143阅读
英文原文：https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/什么是卷积神经网络，为什么它们很重要？卷积神经网络（ConvNets 或CNN ）是一类神经网络，已经证明在图像识别和分类等领域非常有效。 除了为机器人和自动驾驶汽车提供视力外，卷积神经网络还成功识别了面部，物体和交通标志。图一在&
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2023-12-07 22:30:22
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导入依赖 from tensorflow import keras from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dense 下载数据集 mni ...
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2021-05-08 21:15:53
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# 卷积神经网络手写体识别
## 引言
手写体识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以应用于数字识别、自动化检测等多个领域。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，被广泛用于图像识别任务。本文将介绍卷积神经网络手写体识别的原理和实现方法，并提供代码示例。
## 卷积神经网络
卷积神经网络是一种由多个卷积层、池化层和全连接层组成
原创
2023-08-31 03:44:32
149阅读
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
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2016-03-29 20:54:00
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代码 import torch from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim f ...
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2021-09-26 12:00:00
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为50%
原创
2023-02-06 13:50:49
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# 手写数字卷积神经网络：PyTorch 实现
在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种非常常见的深度学习模型。它在图像识别、目标检测、图像分类等任务中取得了巨大成功。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个简单的手写数字识别卷积神经网络。
## 数据集准备
我们将使用 MNIST 数据集，它是一个包含了大量手写数字图片的数
原创
2023-07-28 03:56:04
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一、卷积卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络。使用数层卷积，而不是数层的矩阵相乘。在图像的处理过程中，每一张图片都可以看成一张“薄饼”，其中包括了图片的高度、宽度和深度（即颜色，用RGB表示）。在不改变权重的情况下，把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像，可以得到一个宽度、高度不同，而且深度也不同的新图像。卷积
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2023-12-11 18:49:27
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卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）:至少在网络中的一层使用卷积运算来代替一般矩阵运算的神经网络。结构类似人类或动物的视觉系统的人工神经网络，通常包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。1、卷积运算 上面两种分别是
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2023-10-09 13:51:56
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这节采用德国交通标志数据集实现交通标志识别。本节步骤分为数据导入，探索和可视化数据集，数据预处理，交通标志识别模型搭建。一、加载数据# 加载数据
import pickle
# 数据集所在的文件位置
training_file = "/content/drive/traffic-signs-data/train.p"
validation_file = "/content/drive/traf
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2023-11-26 15:52:44
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参考链接： 卷积神经网络在mnist数据集上的应用 Python作者：星空 QQ：1973683409 技术交流群： 需要源代码或者测试代码有问题的可以加星空的QQ或者交流群，星空也是刚刚入门的初学者，希望能和大家多多交流。 一、卷积神经网络的研究背景 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经
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2021-02-19 02:55:31
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3.1学习目标学习CNN基础和原理使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练3.2 CNN介绍卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷积操作，得
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2023-11-29 00:11:49
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手写数字识别卷积神经网络版参考代码：import numpyfrom keras.datasets import mnistfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.layers import Dropoutfrom keras.layers import F...
原创
2021-11-19 11:08:35
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