CNN卷积神经网络手写数字集实现对抗样本与对抗攻击实战（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在讨论卷积神经网络时，给出了一个用卷积神经网络来完成手写体数学识别的示例，其TensorFlow2版本能达到0.986的识别率。用该卷积神经网络模型来示例对抗样本对神经网络模型的攻击。用训练好的卷积神经网络模型对该对抗样本图片进行预测，得到错误结果为3。 记原始样本为x，原始样本的对抗样本为x_adv，添加的扰动为r。它们之间的关系为：一般....
【Python机器学习】卷积神经网络Vgg19模型预测动物类别实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~典型神经网络在深度学习的发展过程中，出现了很多经典的卷积神经网络，它们对深度学习的学术研究和工业生产斗起到了促进的作用，如VGG ResNet Inception DenseNet等等，很多实际使用的卷积神经网络都是在它们的基础上进行改进的，下面主要讨论VGG卷积神经网络VGG-16是共16层的卷积神经网络，有大约1.38亿个网络参数网络结构图....
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搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（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言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两....
PyTorch搭建卷积神经网络（ResNet-50网络）进行图像分类实战（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言~~~一、实验数据准备我们使用的是MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一个有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片 读者可通过以下网址下载但是数据集较大，下载花费时间较长，所以建议私信我发给你们数据集将下载的数据集解压，主要使用Image文件夹，这个文件夹一共包含6700张图片，还有它们标签的txt文件大体流程分为以下几步....
【Pytorch神经网络理论篇】 13 深层卷积神经网络介绍+池化操作+深层卷积神经网络实战
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
优达学城深度学习之五——卷积神经网络代码实现及实战演练
梯度下降算法推导与实现importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd#Some helper functions for plotting and drawing linesdefplot_points(X, y): admitted=X[np.argwhere(y==1)] rejected=X[np.argwhere(y....
《Python深度学习》之Keras卷积神经网络可视化（代码实战）
import keras keras.__version__首先加载之前保存的模型from keras.models import load_model model = load_model('cats_and_dogs_small_2.h5') model.summary() # As a reminder.预处理单张图像img_path = 'C:/Users/15790/Deep_Lea.....
「卷积神经网络」实战 Kaggle 竞赛：树叶分类
导入必要的库。%matplotlib inlineimport randomimport torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Ffrom torchvision import datasets, transformsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pl....
tensorflow2.0卷积神经网络MNIST实战
import tensorflow as tfimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()img_rows, img_co....
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