PyTorch深度学习中卷积神经网络（CNN）的讲解及图像处理实战（超详细 附源码）
需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、卷积神经网络简介卷积神经网络是深度学习中最常用的一种网络结构，它作为一种深度神经网络结构，擅长处理图像相关的问题，能够将目标图像降维并提取特征，以进行分类识别等运算二、卷积神经网络核心思想1：局部感知图像的局部像素之间往往存在着较强的相关性，局部感知正是利用了这一特性，每次只针对图像的局部信息进行感知，得到特征图，而后在更深层次的网络中继续....
PyTorch搭建卷积神经网络（CNN）进行视频行为识别（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱~~~一、行为识别简介行为识别是视频理解中的一项基础任务，它可以从视频中提取语义信息，进而可以为其他任务如行为检测，行为定位等提供通用的视频表征现有的视频行为数据集大致可以划分为两种类型1：场景相关数据集 这一类的数据集场景提供了较多的语义信息 仅仅通过单帧图像便能很好的判断对应的行为 2：时序相关数据集 这一类数据集对时....
使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）源码（详细步骤讲解+注释版） 01 手写数字识别
1 卷积神经网络（CNN）简介在使用PyTorch构建GAN生成对抗网络一文中，我们使用GAN构建了一个可以生成人脸图像的模型。但尽管是较为简单的模型，仍占用了1G左右的GPU内存，因此需要探索更加节约资源的方式。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像处理、语音识别等领域。它的主要思想是通过卷积操作对输入图像的特征进....
基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用及详解2.0
基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用依旧是DTI也就是药物靶体交互预测，数据训练预测模型框架没有变化，只有数据集的读取&处理和重新构造及损失函数选择发生变化，其余部分发生细微变化。一、前期基础（建议先阅读下面链接1.0版本的前期基础文章）前期基础文章：点击打开《基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用及详解》文章二、卷积神经网络CNN实现案例分析案例目的：是构造卷积神经网....
基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用及详解
一、卷积神经网络CNN定义卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成。二、卷积神经网络CNN的原理博主学....
Pytorch 搭建卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN在GPU上预测MNIST数据集
卷积神经网络CNNimport torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.utils.data as Data import torchvision # 下载MNIST数据集 # 若已有该数据集，需改为DOWNLOAD_M....
PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】
LeNet5——CNN的开山之作前篇介绍了DNN网络，理论上通过增加网络层数可以逼近任意复杂的函数，即通用近似定理。但在实践过程中，增加网络层数也带来了两个问题：其一是层数较深的网络容易可能存在梯度消失或梯度弥散问题，其二是网络层数的增加也带来了过多的权重参数，对训练数据集和算力资源都带来了更大的考验。与此同时，针对图像这类特殊的训练数据，应用DNN时需要将其具有二维矩阵结构的像素点数据拉平成一....
【Pytorch(五)】基于 PyTorch 构建卷积神经网络 CNN
0. 概述在前面两项实验内容中，我们已经学习了 PyTorch 的基本数据类型 tensor 及其相关操作，并练习了如何通过 PyTorch 读入并处理数据集。下面，我们就正式开始学习如何基于 PyTorch 搭建一个神经网络，并在 MNIST 数据集上进行训练和测试。总体来讲，我们在这部分实验中要进行的操作包括以下几点：1) 读取和处理数据集2) 定义一个包含可训练参数....
PyTorch之LeNet-5：利用PyTorch实现最经典的LeNet-5卷积神经网络对手写数字图片识别CNN
训练过程代码设计#PyTorch：利用PyTorch实现最经典的LeNet卷积神经网络对手写数字进行识别CNN——Jason niuimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimclass LeNet(nn.Module): def __init__(self): &am...
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