目标检测实战(一)：CIFAR10结合神经网络加载、训练、测试完整步骤
导入模块 # 首先当然肯定要导入torch和torchvision，至于第三个是用于进行数据预处理的模块 import torch import argparse import torchvision import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 导入torch.potim模块 import matplotlib.pyplot as ...
【Python实战】——神经网络识别手写数字（三）
【Python实战】——神经网络识别手写数字（二）+https://developer.aliyun.com/article/1506501 3 模型优化 3.1 调整神经元数量 3.1.1 每次epoch训练预测情况 运行程序： ##更换隐藏神经元...
【Python实战】——神经网络识别手写数字（二）
【Python实战】——神经网络识别手写数字（一）+https://developer.aliyun.com/article/1506500 2.3 神经网络模型定义 运行程序： ANN = NeuralNetwork(num_of_in_nodes = image...
【Python实战】——神经网络识别手写数字（一）
该篇文章以Python实战的形式利用神经网络识别mnist手写数字数据集，包括pickle操作，神经网络关键模型关键函数定义，识别效果评估及可视化等内容，建议收藏练手！ 1 探索数据集 1.1 读取并显示数据示例 ...
TensorFlow实战：构建第一个神经网络模型
引言 TensorFlow是Google开源的机器学习框架，它广泛用于数据流图的构建和执行。在TensorFlow中，这些数据流图被称为Graphs。TensorFlow支持多种深度学习模型的构建，包括但不限于神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。本文将介绍如何使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型，并用它...
【PyTorch实战演练】深入剖析MTCNN(多任务级联卷积神经网络)并使用30行代码实现人脸识别
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文详细介绍MTCNN——多任务级联卷积神经网络的结构，并通过PyTorch实例说明MTCNN在人脸识别上的应用。 MTCNN的全称是Multi-Tas...
Python实战演练之python实现神经网络模型算法
python实现神经网络模型算法 今天，厾罗和大家分享用Python实现神经网络模型算法，仅用于技术学习交流。 实现技巧 1.导入依赖库主要是安装相关的依赖库。本文实现的环境为：python 3.7。from __future__ import division import math import random import...
PyTorch应用实战五：实现二值化神经网络
实验环境python3.6 + pytorch1.8.0import torch print(torch.__version__)1.8.0 二值化网络概述二值化网络（BinaryNet）是一种深度学习网络类型，使用二进制（1和0）代替浮点数作为网络的输入和参数。这种网络类型由加拿大的Yaroslav Bulatov和Artem Babenko在2016年提出。二值化网络的独特之处在于它通过使用....
PyTorch应用实战三：构建神经网络
神经网络构建神经网络的一般步骤如下：确定网络的结构：这包括输入层、输出层和隐藏层的数量以及每层中的节点数等。收集和准备数据：这包括收集训练数据、清洗数据、转换数据格式等。初始化权重：权重是神经元之间的连接强度，需要在训练前随机初始化。前向传播计算：根据输入数据和权重计算输出结果。计算损失函数：损失函数衡量预测输出和真实输出之间的误差。反向传播计算：反向传播是一种优化算法，用于调整权重以最小化损失....
PyTorch应用实战二：实现卷积神经网络进行图像分类
实验环境python3.6 + pytorch1.8.0import torch print(torch.__version__)1.8.0MNIST数据集MNIST数字数据集是一组手写数字图像的数据集，用于机器学习中的图像分类任务。该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像都是28x28像素大小的灰度图像。每张图像都被标记为0到9中的一个数字。该数据集是由美国国家标准....
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