Convolutional neural network class 卷积神经网络 代码

最新推荐文章于 2024-07-04 16:27:20 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 卷积神经网络
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本文提供了一个关于卷积神经网络(CNN)的全面教程,介绍其在图像识别等任务中的应用。通过详细的示例和实践指南帮助读者深入理解CNN的工作原理。

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https://sites.google.com/site/mihailsirotenko/projects/convolutional-neural-network-class
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)
AI天才研究院
06-17 1301
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network) 1.背景介绍 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围数据,对于大型图像
进化卷积神经网络 (Evolutionary Convolutional Neural Network, EvoCNN) 实战
盼小辉丶的博客
12-12 2275
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的设置和定义对于各种图像识别任务来说较为复杂的，通常得到最佳 CNN 超参数需要花费大量时间分析和调整。使用遗传算法进化一组个体，能够优化特定数据集上的 CNN 模型体系结构。本节中，介绍了自定义交叉和突变算子的构建方式，并使用自定义遗传算子实现进化卷积神经网络 (Evolutionary Convolutional Neural Network, EvoCNN)。
One-Class-NeuralNetwork:一类神经网络用于非线性异常检测的简化实现
05-23
一类神经网络 用于非线性异常检测的一类神经网络的简化Keras实现。 该实现基于此处描述的方法： : 。 我包括了ODDS（ ）的几个数据集。 设置 pipenv install . 应该配置一个python环境并在该环境中安装所有必需的依赖项。 跑步 在新的python环境中（通过CLI或IDE）运行python driver.py应该开始进行50个纪元的培训，并生成一些输出图。 测验 在test/test_basic.py中定义了两个单元测试：构建模型，以及基于本文示例的分位数损失测试： 执行pytest test以运行。 结果 HTTP数据集 失利 特征 局限性 使演示脚本更加灵活 添加更多的单元测试
帮我解释一下下面的代码：class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, sel...
weixin_35753431的博客
01-24 367
这段代码定义了一个名为NeuralNetwork的类，它继承自PyTorch中nn.Module类。在这个类的初始化函数中，使用了super()函数来调用nn.Module的初始化函数。然后定义了两个nn.Module子类，一个是nn.Flatten类，另一个是nn.Sequential类。nn.Flatten类可以将输入的多维张量展平成一维张量，nn.Sequential类则可以将多个nn.Mo...
基于Pytorch的卷积神经网络代码(CIFAR图像分类)及基本构架
weixin_42037511的博客
04-07 2856
一、须知 1.本代码所用数据集为CIFAR10，可通过以下代码段进行下载并加载 需要引用 import torchvision train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("../input/cifar10-python", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor()) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("../input/cifar10-pytho
卷积神经网络pytorch简易代码实现
weixin_45364527的博客
02-18 1762
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.s...
pytorch 深度学习实践 第10讲 卷积神经网络(基础篇)_代码
晓木木的博客
08-24 745
pytorch学习视频——B站视频链接：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili 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_c
Android-卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
zhuhai0613的博客
07-04 3981
卷积神经网络是一种深度学习模型，通过卷积层、池化层和全连接层构成，用于提取图像特征并进行分类。
CNN - Convolutional neural network class
04-20
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，专为处理具有网格状结构的数据而设计，如图像、视频和音频等。在计算机视觉领域，CNN已经成为图像分类、目标检测、图像分割等任务的核心技术...
本文选取两个经典的计算机视觉算法——卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
AI天才研究院
08-15 1435
人工智能和计算机视觉已经成为今天信息时代的新舞台。越来越多的研究人员、工程师和科技公司都在致力于利用机器学习、深度学习技术，解决深度学习领域中的图像识别、目标检测、语音识别等关键任务。PyTorch是目前最流行的Python机器学习框架，它允许开发者高效地构建、训练和部署各种深度学习模型。本文将基于PyTorch实现一些高级计算机视觉算法，帮助读者了解机器学习和深度学习技术。理解深度学习的基本概念；熟练使用PyTorch进行深度学习编程；了解深度学习模型的设计方法、调优过程及其收敛性；
吴恩达卷积神经网络，第一周作业PyTorch版本代码(gpu-cpu通用）
03-24
吴恩达卷积神经网络，第一周作业PyTorch版本代码(gpu-cpu通用） 1.PyCharm上运行的PyTorch项目 2.基础的卷积神经网络搭建 3.加入了gpu加速所需的代码 4.含数据集+cnn_utils.py【对原版本做了简化】 5.含训练、模型保存、模型加载、单个图片预测代码 6.里面保存了个已经在gpu上训练好的模型，下载后也可以自行训练
用Pytorch实现一个用于MNIST手写数字识别的卷积神经网络（CNN）类
weixin_64123373的博客
08-30 180
这个CNNMnist类定义了一个典型的卷积神经网络结构，它包括了两个卷积层、两个最大池化层、两个全连接层和Dropout正则化。这种架构特别适合用于处理MNIST这样的图像分类任务，其中的2D卷积层可以捕捉图像的空间特征。
Educode--使用PyTorch训练MNIST数据集上的卷积神经网络
qq_57409899的博客
06-26 1403
头歌--深度学习
Python PyTorch6：卷积神经网络
Amzmks的博客
08-14 3420
例：使用卷积神经网络修改MNIST案例。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader # 下载训练集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./', tra
基于Pytorch的卷积神经网络AlexNet网络的代码编写
Larryzx的博客
05-30 450
AlexNet网络结构基于Pytorch编写 一、AlexNet模型 -网络总体结构 -各模块之间的联系 从上面两图中我们可以将AlexNet模型分为 1. Features 2. Classifier 二、Features -图解模型 从图中我们可以看出AlexNet对图像的处理顺序为： 卷积->relu激活->最大池化-> 卷积->relu激活->最大池化-> 卷积->relu激活->卷积->relu激活->卷积->relu激
深度学习pytorch代码：卷积神经网络模型module的搭建、卷积层conv_1 conv_2
weixin_44575717的博客
04-07 495
jmodule是所有神经网络模块的基类，我们自己构造的模型也应该继承这个类。 import torch from torch import nn class LR(nn.Module): def __init__(self) -> None: # 重写方法快捷键 alt+insert super().__init__() def forward(self, input): output = input + 1 return ou
【神经网络与深度学习】 Pytorch实现卷积神经网络
CE00001的博客
11-11 2390
Pytorch实现卷积神经网络
Pytorch卷积神经网络及Code实现
m0_51683386的博客
01-12 322
Pytorch卷积神经网络及Code实现
Pytorch实现 卷积神经网络LeNet
mubidiy的博客
12-03 520
1、LeNet简介 参考网址： https://www.jianshu.com/p/ce609f9b5910
超图卷积神经网络代码
最新发布
02-25
### 超图卷积神经网络代码实现 超图卷积神经网络（Hypergraph Convolutional Neural Network, HyperGCN）是一种扩展传统图卷积网络的方法，能够处理更复杂的高阶关系。下面是一个简单的 PyTorch 实现示例： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from hypergcn.layers import HyperGraphConvolution class HyperGCN(nn.Module): def __init__(input_dim, hidden_dim, output_dim): super(HyperGCN, self).__init__() self.gc1 = HyperGraphConvolution(input_dim, hidden_dim) self.gc2 = HyperGraphConvolution(hidden_dim, output_dim) def forward(self, adjacency_matrix, features): x = F.relu(self.gc1(adjacency_matrix, features)) x = F.dropout(x, training=self.training) x = self.gc2(adjacency_matrix, x) return F.log_softmax(x, dim=1) def train(model, optimizer, criterion, adjacency_matrix, features, labels, epochs): model.train() for epoch in range(epochs): optimizer.zero_grad() output = model(adjacency_matrix, features) loss = criterion(output, labels) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}') # 假设已经定义好了adjacency_matrix, features, 和labels model = HyperGCN(input_dim=features.shape[1], hidden_dim=16, output_dim=num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) criterion = nn.NLLLoss() train(model, optimizer, criterion, adjacency_matrix, features, labels, epochs=200) ``` 在这个例子中，`HyperGraphConvolution` 是自定义的一个类，用于执行超图上的卷积操作[^1]。
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