众所周知，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了极大的进展，但是除此之外CNN也逐渐在自然语言处理（NLP）领域攻城略地。本文主要以文本分类为例，介绍卷积神经网络在NLP领域的一个基本使用方法，由于本人是初学者，而且为了避免东施效颦，所以下面的理论介绍更多采用非数学化且较为通俗的方式解释。0.文本分类所谓文本分类，就是使用计算机将一篇文本分为a类或者b类，属于分类问题的一种，同时也是NLP中
本教程将向您展示如何正确设置音频数据集的格式，然后在数据集上训练/测试音频分类器网络。Colab 提供了 GPU 选项。 在菜单选项卡中，选择“运行系统”，然后选择“更改运行系统类型”。 在随后的弹出窗口中，您可以选择 GPU。 更改之后，运行时应自动重新启动（这意味着来自已执行单元的信息会消失）。首先，让我们导入常见的 Torch 包，例如torchaudio，可以按照网站上的说明进行安装。 #
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2024-04-29 12:50:32
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、LeNet-5 卷积神经网络模型二、设计思路三、实验及结果分析四、总结实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精
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2024-09-13 10:07:16
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第20学此次学习所有的根据步长创建一维tensor的几个方法，因为基本相似，所以把他们都放在一起，并进行比较。torch.arange(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
torch.range(start=0
一、函数介绍Pytorch中grid_sample函数的接口声明如下，具体网址可以点这里torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’, align_corners=None)为了简单起见，以下讨论都是基于如下参数进行实验及讲解的：torch.nn.functional.grid_
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2024-07-31 12:24:46
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PyTorch 提供了设计优雅的模块和类：torch.nn，torch.optim，Dateset 和 DataLoader，以帮助你创建和训练神经网络。为了充分利用它们的功能并且为你的问题定制它们，你需要正真理解它们在做什么。为了逐渐理解，我们首先在 MNIST 数据集上训练基本的神经网络，而不使用这些模块的任何特征。最初只会使用最基本的 PyTorch tensor 功能。然后，我们逐步添加来
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2024-10-15 07:11:45
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近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目，恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题，趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部分实践的经验。业务问题描述：淘宝商品的一个典型的例子见下图，图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”。淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的，覆盖叶子类目数量达上万个，商
CNN学习笔记：激活函数激活函数 激活函数又称非线性映射，顾名思义，激活函数的引入是为了增加整个网络的表达能力（即非线性）。若干线性操作层的堆叠仍然只能起到线性映射的作用，无法形成复杂的函数。常用的函数有sigmoid、双曲正切、线性修正单元函数等等。 使用一个神经网络时，需要决定使用哪种激活函数用隐藏层上，哪种用在输出节点上。 比如，在神经网路的前向传播中，这两步会使用
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2024-04-03 19:32:18
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目录1 Conv layers2 Region Proposal Networks(RPN)2.1 多通道图像卷积基础知识介绍2.2 anchors2.3 softmax判定positive与negative2.4 bounding box regression原理2.5 对proposals进行bounding box regression2.6 Proposal Layer3 RoI pool
文章目录一、CAM算法1.1 概述1.2 CAM算法介绍二、Grad-CAM算法2.1 概述2.2 Guided Backpropagation2.3 Occlusion Sensitivity2.4 Grad-CAM 整体结构和效果2.5 Grad-CAM 实现细节 一、CAM算法1.1 概述本文介绍 2016 年提出的 CAM (Class Activation Mapping) 算法，能够
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2024-03-22 12:45:31
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本章旨在使用TensorFlow API实现卷积神经网络与循环神经网络文本分类。代码地址：Github转载请注明出处：GaussicCNN做句子分类的论文可以参看: Convolutional Neural Networks for Sentence Classification还可以去读dennybritz大牛的博客：Implementing a CNN for Text
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2024-03-22 15:59:30
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文章目录前言一、CNN与图像处理二、CNN架构convolution（卷积层）一些词语概念的理解maxpooling（池化层）flatten三、分析CNN学习1.分析filter2.分析全连接层3.分析output让图片更像数字Deep DreamDeep Style总结 前言前面都对深度学习的框架做了学习，现在学习最重要的CNN。一、CNN与图像处理CNN常用于影像处理。 实际上在影像处理上，
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2024-04-09 01:41:42
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Attention-Guided CNN for Image Denoising发表期刊 ： Neural Networks 124 (2020) 117–129 https://doi.org/10.1016/j.neunet.2019.12.024Paper and Codeimage denoising 系列2：DnCNN图像去噪方法介绍找paper搭配 Sci-Hub 食用更佳 (๑•̀ㅂ
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2024-05-31 10:28:19
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目录项目数据及源码1.数据处理1.1.数据预处理1.2.数据可视化1.3.配置数据集2.构建CNN网络2.1.池化层2.2.卷积层2.3.编译设置2.4.模型训练3.模型评估（acc：92.00%）4.模型优化（acc：93.78%）4.1.优化网络4.2.优化学习率 项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chenshunpeng/Weather-recogn
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2024-04-15 14:54:22
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目录一、 文章摘要概述二、多曝光数据采集三、网络构建（1）、网络概览（2）、组件增强网络1、Luminance Enhancement Network2、Detail Enhancement Network（3）整体增强网络四、效果展示文章代码： 一、 文章摘要概述文章题目是：《Learning a Deep Single Image Contrast Enhancer from Multi-E
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2024-04-28 09:05:27
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传统的神经网络存在的问题：权值太多，计算量太大权值太多，需要大量样本进行训练 CNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数 感受野：后面的神经元只能接到前面图片的一部分权值共享：权值个数相同，相同颜色的 权值值也相同 卷积核的定义： 池化层： 卷积操作 same&
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2024-06-28 13:50:05
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文章目录Torch 入门教程Torch 的基础知识torch和PyTorch什么区别？TensorAutogradOptimizer举例一模型定义模型训练模型保存和加载模型评估举例二数据载入模型定义和训练模型测试总结 Torch 入门教程这是一篇针对 Torch 框架的入门教程，主要介绍 Torch 的基础知识、数据载入、模型定义和训练，以及模型测试。Torch 的基础知识Torch 是一个基于
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2023-08-10 11:00:12
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PyTorch - torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.leflyfishtorch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le以上全是简写参数是input, other, out=None逐元素比较input和other返回是torch.BoolTensorimport torcha=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b=torch.t
原创
2021-08-12 22:30:12
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torch.randn()产生大小为指定的，正态分布的采样点，数据类型是tensortorch.mean()torch.mean(input) 输出input 各个元素的的均值，不指定任何参数就是所有元素的算术平均值，指定参数可以计算每一行或者 每一列的算术平均数例如：a=torch.randn(3) #生成一个一维的矩阵b=torch.randn(1,3) #生成一个二维的矩阵print(a)print(b)torch.mean(a)结果：tensor([-
原创
2021-08-12 22:30:13
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亲测可用
原创
2022-11-16 19:33:04
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