系统学习卷积神经网络第31页

深度学习（三）：pytorch搭建卷积神经网络

1.常用函数介绍0设备准备device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")这行代码是用来选择设备的，根据是否有可用的CUDA设备来选择使用GPU还是CPU进行计算。更详细的解释如下：torch.cuda.is_available()：这个函数用来检查是否有可用的CUDA设备。如果返回True，表示有可用的CUDA设备

从零开始的奋豆·2023-12-03 08:30

卷积神经网络（VGG-16）猫狗识别

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.再次检查数据3.配置数据集4.可视化数据三、构建VG-16网络四、编译五、训练模型六、模型评估七、保存and加载模型八、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：

NoteLoopy·2023-12-03 07:06

卷积神经网络-3D医疗影像识别

文章目录一、前言二、前期工作1.介绍2.加载和预处理数据二、构建训练和验证集三、数据增强四、数据可视化五、构建3D卷积神经网络模型六、训练模型七、可视化模型性能八、对单次CT扫描进行预测一、前言我的环境

NoteLoopy·2023-12-03 07:33

卷积神经网络训练情感分析

在自然语言的典型应用卷积的作用在于利用文字的局部特征，一个词的前后几个词必然和这个词本身相关，这组成该词所代表的词群词群进而会对段落文字的意思进行影响，决定这个段落到底是正向，还是负向深度学习中的卷积让神经网络去构造特征下面介绍用Keras搭建卷积神经网络来处理情感分析的分类问题

没有难学的知识·2023-12-03 04:58

深度学习原理与PyTorch实战

进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行GitHub链接：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook卷积神经网络

22f9d17d554d·2023-12-03 03:47

csapp-深入理解计算机系统学习记录

文章目录csapp学习记录一第1章：计算机系统漫游信息就是位+上下文从一个c文件，到可执行目标文件整个翻译过程分为4个阶段程序执行的过程：摩尔定律：HELLOWORLD可执行程序的产生理解编译过程及原理的意义何在可执行程序hello在计算机上执行的过程程序执行过程中的几点启示系统的硬件组成高速缓存存储设备形成层次结构操作系统管理硬件进程线程虚拟内存并发和并行线程级并发指令级并行第2章：信息表示和处

mackilo·2023-12-03 03:10

强化学习简明教程

例如，我们之前研究过MNIST的卷积神经网络(CNN)分类模型；给定60000个数字图像和相应数字标签（例如“5”）的训练集，我们学习了一个能够预测新MNIST图像的数字标签的模型。

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测（多图，多指标）

时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测（多图，多指标）目录时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测（多图，多指标）预测效果基本介绍环境准备程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-12-03 00:27

奉劝那些想好好学习yolo的师妹师弟（Yolo目标检测加入交互式pyqt界面-附代码）

包括但不限于神经网络、卷积神经网络、图像处理等。这些基础知识是理解和应用Yolo算法的前提。掌握Python编程语言。Python是深度学习领域常用的编程语言之一，也是实现Yolo算法的主要编程语言。

阿利同学·2023-12-03 00:09

分类网络中的类激活热力图——Grad CAM

1、背景卷积神经网络是一种黑盒技术，通过理论推导，以及梯度传播，去不断逼近局部最优解。但神经网络究竟是怎么做出判断和决策的，需要不断地探究。

qxq_sunshine·2023-12-02 22:47

18、深度学习实战——完成一个模型的训练和推理

为什么选择这个神经网络该神经网络以数据集小、神经网络简单、任务简单为优势，并且集合了很多计算机视觉尤其是卷积神经网络中经典的算法，比如卷积+bn+池化算法，可谓麻雀虽小，五脏俱全，非常适合新手上手学习。

董董灿是个攻城狮·2023-12-02 17:54

竞赛选题题目：基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络机器视觉 ]

文章目录0简介1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习卷积神经网络的花卉识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-12-02 16:58

竞赛选题题目：基于深度学习的人脸表情识别 - 卷积神经网络竞赛选题代码

文章目录0简介1项目说明2数据集介绍：3思路分析及代码实现3.1数据可视化3.2数据分离3.3数据可视化3.4在pytorch下创建数据集3.4.1创建data-label对照表3.4.2重写Dataset类3.4.3数据集的使用4网络模型搭建4.1训练模型4.2模型的保存与加载5相关源码6最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的人脸表情识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学

laafeer·2023-12-02 16:26

typora：vue 主题升级版！他们都说绿一点好看 o(￣▽￣)ブ

嗯，没错，这是我用过最舒服的主题最近在重新系统学习JVM，顺便分享一下之前稍微改了改的主题（这个是在vue主题的基础上进行修改的）哈哈，下面是展示这里稍微介绍一下这里的一个反馈小功能，就是当鼠标移动到图片或代码块上的时候

梦染(°ー°〃)星尘·2023-12-02 16:48

深度学习今年来经典模型优缺点总结，包括卷积、循环卷积、Transformer、LSTM、GANs等

文章目录1、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）1.1优点1.2缺点1.3应用场景1.4网络图2、循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，

JJxiao24·2023-12-02 10:39

发言紧张怎么办？紧张经营见证截图

经过系统学习和系统锻炼，可以改变发言紧张以紧张经营课程为前提，赠送学员一期训练营，每期训练营内都是有相同问题的同学，一起面对，一起解决，共同成长，共同进步，有这类问题的学员都是非常孤独的，害怕别人知道，

自信的婷婷·2023-12-02 10:03

【代码】CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测

程序名称：CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测实现平台：matlab代码简介：为更准确地预测，提出基于注意力机制的CNN-GＲU预测模型。

玉子（代码分享版）·2023-12-02 09:56

软著项目推荐深度学习卷积神经网络的花卉识别

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

iuerfee·2023-12-02 09:23

五.前馈运算和反馈运算

前馈运算无论训练模型时计算误差还是模型训练完毕后获得样本预测，卷积神经网络的前馈运算都较直观。

愿风去了·2023-12-02 08:50

YOLOv8改进 | 2023 | AKConv轻量级架构下的高效检测（可变核卷积）

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是AKConv（可变核卷积）是一种创新的卷积神经网络操作，它旨在解决标准卷积操作中的固有缺陷（采样形状是固定的），AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状

Snu77·2023-12-02 08:52

CNN 卷积神经网络

CNN网络是最常见的神经网络，也是在计算机视觉中应用最为广泛的神经网络，在AlphaGo的世纪之战中Google便使用了这一网络。1.准备Python包和超参数importos#third-partylibraryimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.py

地平线上的背影·2023-12-02 08:09

每天五分钟计算机视觉：经典的卷积神经网络之VGG-16模型

VGG-16Vgg16是牛津大学VGG组提出来的，相比于AlexNet来说，AlexNet的一个改进是采用连续的几个4*3的卷积核来代替AlexNet中的较大的卷积核(11*11,5*5)。前面我们也说过了使用小卷积核是优于大的卷积核的，因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习到更加复杂的模式，而且代价还会更小，也就是参数会更少。VGG-16网络，VGG-16网络没有那么多超参数（不是说训练参数

幻风_huanfeng·2023-12-02 01:23

写给一年以后自己一封信

为了工作有时忽视孩子与老公，但内心还期待孩子优秀，在时间成本投入较少的情况下，期待孩子成为我理想中的好孩子，我看不惯自己的孩子，伤害到了我的宝贝，我在工作与家庭间是一种焦虑的状态，孩子读初一的时候我接触过心理学，但没有系统学习

26caa73fb27d·2023-12-02 00:55

Darknet53详细原理（含torch版源码）

Darknet53原理Darknet53是一个卷积神经网络模型，在2018年由JosephRedmon在论文"YOLOv3:AnIncrementalImprovement"中提出，用于目标检测和分类任务

爱笑的男孩。·2023-12-01 21:12

阅读文献总结2023

阅读文献基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型阅读文献基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型题目基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型文章信息：年份2023发文单位山西财经大学收录刊会计算机科学

五幺幺·2023-12-01 20:45

卷积神经网络经典backbone

特征提取是数据分析和机器学习中的基本概念，是将原始数据转换为更适合分析或建模的格式过程中的关键步骤。特征，也称为变量或属性，是我们用来进行预测、对对象进行分类或从数据中获取见解的数据点的特定特征或属性。1.AlexNetpaper：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3065386作者：AlexKrizhevsky,IlyaSutskever,andGeoffre

追忆苔上雪·2023-12-01 20:57

卷积神经网络

第一课：计算机视觉受益于深度学习，计算机视觉是目前快速发展的领域之一，深度学习的计算机视觉现在能够帮助自动驾驶汽车判断周围的其他汽车和行人的位置以躲避它们。也使面部识别比以前任何时候都要好，面部解锁手机，打开门。展示风景、酒店和产品的公司正使用深度学习帮助你展示最具吸引力最美或最相关的图片，甚至产生了新的艺术形式。深度学习的计算机视觉能吸引你们的原因有：1.计算机视觉的急速发展能产生全新的应用2.

带刺的小花_ea97·2023-12-01 19:04

Kaggle-水果图像分类银奖项目 pytorch Densenet GoogleNet ResNet101 VGG19

一些原理文章卷积神经网络基础（卷积，池化，激活，全连接）-知乎PyTorch入门与实践（六）卷积神经网络进阶（DenseNet）_pytorchconv1x1_Skr.B的博客-CSDN博客GoogLeNet

even蛋黄酱·2023-12-01 19:36

深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络

Mr.D学长·2023-12-01 18:54

NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积神经网络-支持向量机分类预测可直接运行注释清晰适合新手小白~

机器学习之星主·2023-12-01 17:32

NGO-CNN-SVM分类预测 | Matlab 北方苍鹰算法优化卷积神经网络-支持向量机分类预测...

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在当今数字化时代，数据分类一直是计算机科学领域中的一个重要问题。随着大数据和机器学习的兴起，研究人员一直在寻找更有

机器学习之星主·2023-12-01 17:32

LeNet对MNIST 数据集中的图像进行分类--keras实现

我们将训练一个卷积神经网络来对MNIST数据库中的图像进行分类，可以与前面所提到的CNN实现对比CNN对MNIST数据库中的图像进行分类-CSDN博客加载MNIST数据库MNIST是机器学习领域最著名的数据集之一

伪_装·2023-12-01 15:19

生成对抗网络（GAN）手写数字生成

构建鉴别器六、训练模型1.保存样例图片2.训练模型七、生成动图一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络

NoteLoopy·2023-12-01 15:48

时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络价格预测

时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测目录时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍时间卷积网络，TCN。

机器学习之心·2023-12-01 14:15

时序预测 | Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测

时序预测|Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测目录时序预测|Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍使用先进的机器学习技术和优化算法开发石油产量预测模型

机器学习之心·2023-12-01 14:15

感赏9

这两天白天被工作和家事排得满满的，晚上陪孩子写作业，都没有来的急系统学习，太拖沓，太不上道了。明天上晚班，白天全部就给自己学习了。

萌猫快乐·2023-12-01 12:52

2019-04-29

参加了第二期家庭指导师初级课程，目前正在学习家庭指导师高级班课程，系统学习了家庭教育、NLP和自我成长课程，致力于将传统心理学与家庭教育相融合，成为好学问的传播者。

金海锦·2023-12-01 09:17

富有习惯第二天

任何投资都需要系统学习的，投资是中长期的，做好中长期规划。2.广积累：本金积累，知识积累，经验积累3.缓享受：降低非理性开支，大额消费开支提前储备资金。4.深挖井：循序渐进对抗一夜暴富的投资。

做自己66·2023-12-01 09:02

课程内容下的教学启示

增加这部分内容其意义在于：之前，我们系统学习了《课标》里面的“课程内容”六要素的内涵、各要素相互关系、各要素具体内容和各要素在不同学段的内容要求，有了一个理论层面的认知，具备了一定的理论体系，一定程度上做到了

心阳心语·2023-11-30 23:14

LoaRunner性能测试系统学习教程：磁盘监控(5)

上期我们讲到LoaRunner性能测试内存监控，这期我们讲LoaRunner性能测试磁盘监控。磁盘监控在介绍磁盘监控前，先介绍固定磁盘存储管理的性能，固定磁盘存储器的结构层次如图所示。每个单独的磁盘驱动器称为一个物理卷（PV）它们各有一个名称，例如/dev/hdisk0，如果物理卷在使用，那么它属于一个卷组（VG）卷组中所有物理卷划分成相同大小（如果卷组包含的物理卷小于4GB，则缺省值是4MB，对

川石教育·2023-11-30 22:39

比勤奋更能决定人生的，是你的选择

因为我老公的姐姐、姐夫他们对于高考志愿的填报也不太清楚，同时又知道我在学习生涯这块，所以早早就和我说好，把这个重要的事情全全委托给了我，我本来想着自己根据已学的生涯知识和我这些年的经验来指导他的，可是由于没有系统学习过高报这块内容

90后新手宝妈·2023-11-30 19:39

【深度学习】卷积神经网络(CNN)的参数优化方法

著名：本文是从MichaelNielsen的电子书NeuralNetworkandDeepLearning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实验所得到的结果

TwcatL_tree·2023-11-30 16:12

谷歌浏览器 | Chrome DevTools系统学习篇-Device Mode

大家好，文接上回谷歌浏览器|ChromeDevTools系统学习篇-概述。所谓“工欲善其事，必先利其器”，我们进一步来熟悉谷歌开发者工具。

啥咕啦呛·2023-11-30 15:23

在家的思考系列（二）

图片发自App今年提前了很多天回家，在家系统学习的时间变少了，思考的时间变多了。

韵月思密达·2023-11-30 14:11

卷积神经网络（CNN）车牌识别

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据3.数据可视化4.标签数字化二、构建一个tf.data.Dataset1.预处理函数2.加载数据3.配置数据三、搭建网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练八、保存和加载模型九、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorF

NoteLoopy·2023-11-30 14:43

卷积神经网络（CNN）识别神奇宝贝小智一伙

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估八、保存and加载模型九、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：