张量和卷积神经网络

最新推荐文章于 2025-10-23 09:10:34 发布
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博客可能围绕张量和神经网络展开，张量是神经网络中的重要数据结构，神经网络是人工智能领域的关键技术，二者结合在图像识别、自然语言处理等方面有广泛应用，能助力实现复杂的智能任务。
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计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
PyTorch深度学习实战（11）——卷积神经网络
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盼小辉丶的博客
08-14 2万+
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种广泛应用的深度学习模型。通过参数共享、局部感知和空间结构等优势，能够更好地处理图像数据，并在图像识别、目标检测和图像生成等任务中展现出强大的能力。在本节中，介绍了卷积的计算方法以及卷积神经网络的基本组件，并使用 PyTorch 构建了卷积神经网络以深入了解其工作原理。
神经网络的数据表示——张量
方寸想法，编码宇宙
04-20 1804
文章目录一、N阶张量二、张量的关键属性三、数据批量的概念四、现实世界中的数据张量五、张量运算 一、N阶张量 一般来说，当前所有机器学习系统都使用张量作为基本数据结构。张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。它包含的数据几乎总是数值数据，因此它是数字的容器。张量是矩阵向任意维度的推广［注意，张量的维度（dimension）通常叫作轴（axis）］。 标量（0D 张量） 仅包含一个数字的张量叫作标量...
【Python深度学习（第二版）（4）】神经网络的基本数据结构-张量概念、阶数、使用NumPy操作张量、张量种类、样本轴等概念
hiliang521的博客
05-05 1588
【Python深度学习（第二版）（4）】神经网络的基本数据结构-张量概念、阶数、使用NumPy操作张量、张量种类、样本轴等概念
深度学习中的张量（Tensor）入门
最新发布
经天纬地，格物致理
10-23 678
在深度学习中几乎离不开一个核心概念——张量（Tensor）。无论是神经网络中的输入数据、权重参数，还是中间层的特征图，一切数据都以张量的形式存在。本文将用最直观的方式快速理解什么是张量，以及它在深度学习中的作用。
神经网络的数据表示---张量
m0_73067063的博客
03-15 399
张量
PyTorch入门——张量&神经网络
lmx1458070445的博客
09-19 579
PyTorch神经网络随机梯度下降算法（SGD）缺点引入动量进行改进 随机梯度下降算法（SGD） gt=∇θt−1f(θt−1)∇θt=−η∗gt g_t = \nabla_{\theta_{t-1}}f(\theta_{t-1}) \\ \nabla_{\theta_{t}} = -\eta *g_t gt​=∇θt−1​​f(θt−1​)∇θt​​=−η∗gt​ gtg_tgt​是第ttt步的梯度，η\etaη是学习率（调整梯度影响大小的参数，一定程度上可以控制网络训练速度） 缺点 学习率η\etaη
神经网络-张量
weixin_44864461的博客
03-16 4628
向量数据：2D张量，形状为(samples,features) 其为最常见的数据。对这种数据集，每个数据点都被编码为一个向量，因此一个数据批量就被编码为2D张量（即向量组成的数组），其中第一个轴是样本轴，第二个轴为特征轴。 时间序列数据或序列数据：3D张量，形状为(sample,timesteps,features ) 当时间（或序列顺序）对于数据很重要时，应该将数据存储在带有时间轴的3D张量中。每个样本可以被编码为一个有向量序列（即2D张量），因此一个数据批量就被编码为一个3D张量 时间轴始.
（4-1）TensorFlow卷积神经网络实战：卷积神经网络基础
码农三叔
06-09 1256
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一在本章的内容中，将详细讲解使用TensorFlow实现卷积神经网络操作的知识。
利用pytorch搭建卷积神经网络（CNN）训练简单手写数字数据集（MNIST）
10-25
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种在图像处理领域广泛应用的深度学习模型。在本项目中，我们将使用PyTorch框架构建一个简单的CNN来识别MNIST数据集中的手写数字。MNIST是机器学习领域的一个...
深度学习——卷积神经网络
01-20
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，尤其在图像识别和处理任务中表现卓越。CNN的主要特点是利用卷积层和池化层来提取和学习图像特征，同时通过多层非线性变换实现复杂模式的识别。 1. **卷积神经...
《图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现》_张平_2018-09-011
08-03
前言本书面向的读者本书的目标读者是想学 习神经 网 络和深度学习 的初学者。同时， 本书的示例代码基于TensorFlow 的 Python API ，所以需要
神经网络的张量tensor
qq_42521345的博客
08-21 1475
神经网络使用的数据存储在多维Numpy数组中，也叫张量（tensor）。 张量是一个数据容器，张量的维度（dimension）通常叫做轴（axis）。 1. 标量（0D张量） 仅含一个数字的张量叫做标量（scalar，也叫标量张量、零维张量、0D...
卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习)
kyle1314608的博客
06-02 6744
卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习) 分享一些公式计算张量（图像）的尺寸，以及卷积神经网络（CNN）中层参数的计算。 以AlexNet网络为例，以下是该网络的参数结构图。 AlexNet网络的层结构如下： 1.Input:图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:第1层卷积层的核大小11*11，...
神经网络的数据表示- 张量（tensor）
本然233的博客
01-12 8717
神经网络使用的数据存储在多维Numpy数组中，也叫张量（tensor）。 张量是一个数据容器，张量的维度（dimension）通常叫做轴（axis）。 1. 标量（0D张量） 仅含一个数字的张量叫做标量（scalar，也叫标量张量、零维张量、0D张量）。在Numpy中，一个float32或float64数字就是一个标量张量（或标量数组）。可以用ndim属性来查看一个Numpy张量的轴的个数。标量张...
张量神经网络：实现高效的图像识别
AI天才研究院
01-08 2000
1.背景介绍 图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在让计算机能够理解和解释图像中的信息。随着数据规模的增加，传统的图像识别方法已经无法满足需求。张量神经网络(Tensor Neural Networks，TNN)是一种新兴的深度学习方法，它可以有效地处理大规模的图像识别任务。在本文中，我们将介绍张量神经网络的核心概念、算法原理和具体操作步骤，以及一些实际应用的代码示例。 2.核心概...
神经网络的数据表示 -- 张量(Tensor)
When you collect everything, you understand nothing.
11-18 1858
本文是《Python深度学习》一书的相关笔记。 张量（tensor）是一个数据容器，它所包含的一般是数值数据。下面是张量中的一些名词： 轴（axis）：张量的维度（ dimension）；张量轴的个数也称作阶. 形状（shaple）：这是一个整数元组，表示张量沿每个轴的维度大小（元素个数）。例如，某矩 阵的形状为 (3, 5)表示这个矩阵有3行5列 数据类型（dtype）：张量中所包含数据的类型...
张量神经网络架构：探索深度学习的未来
AI天才研究院
01-07 700
1.背景介绍 深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习和决策，使计算机能够自主地学习和理解复杂的数据模式。张量神经网络(TensorFlow)是一种流行的深度学习框架，它提供了一种高效的算法实现和优化工具，以便于开发者构建和训练复杂的神经网络模型。 在这篇文章中，我们将探讨张量神经网络架构的核心概念、算法原理和具体操作步骤，以及一些实际代码示例。我们还将讨论深度学习的未来...
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