R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。 设置 library(keras) ...
文本分类识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow模型训练+Django可视化界面
一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（"体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"），基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型，并进行多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django框架开发网页端可视化界面平台。实现用户输入.....
【计算机视觉】CNN 可视化算法 CAM & Grad-CAM
一、可视化模型背景 CAM 算法是论文《Learning Deep Features for Discriminative Localization》中提出的，作者发现 CNN 网络虽然在训练时可能未提供对象的位置，但是仍然具有很强的定位特征能力，如上图所示。 上图是 CAM 运行的效果，可以看到对于刷牙这一类，CNN 能有效地定位到牙刷，而对于锯树，CNN 能有效定位到电锯。 但是 CN...
CAM, Grad-CAM, Grad-CAM++可视化CNN方式的代码实现和对比
理解CNN的方法主要有类激活图(Class Activation Maps, CAM)、梯度加权类激活图(Gradient Weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)和优化的 Grad-CAM（ Grad-CAM++）。它们的思想都是一样的：如果我们取最后一个卷积层的输出特征映射并对它们施加权重，就可以得到一个热图，可以表明输入图像中哪些部分的权重高....
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模
“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模 1.气象海洋预测-数据分析 数据分析是解决一个数据挖掘任务的重要一环，通过数据分析，我们可以了解标签的分布、数据中存在的缺失值和异常值、特征与标签之间的相关性、特征之间的相关性等，并根据数据分析的结果，指导我们后续的特征工程以及模型的选择和设计。 ...
![人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230606_d5852b6f0c6448e5bca81f251a1a4a9f.png)
图像识别之——左手图纸，右手搬砖的真实性以及长图展示Resnet全貌和可视化CNN！
前几天，听到两个同事在沟通某个神经网络中一处算法的实现。因为下面的一段对话，让我突然感觉到，搞AI算法，是真的在搬砖盖楼！对话A：“这个卷积后面的 tensor ，需要通过维度拆解（split）加维度转置（transpose）进行才行！”B：“硬件对于低维拆解是不友好的，数据需要低维对齐，调用转置指令的话，性能也不见得会有多好。”A：“那如果不用 split 和 transpose 来实现，有其....
可视化CNN和特征图
理解卷积层1、卷积操作卷积的概念是CNN操作的核心。卷积是一种数学运算，它把两个函数结合起来产生第三个函数。在cnn的上下文中，这两个函数是输入图像和滤波器，而得到的结果就是特征图。2、卷积的层卷积层包括在输入图像上滑动滤波器，并计算滤波器与输入图像的相应补丁之间的点积。然后将结果输出值存储在特征映射中的相应位置。通过应用多个过滤器，每个过滤器检测一个不同的特征，我们可以生成多个特征映射。3、重....
【深度学习系列】CNN模型的可视化
模型可视化 因为我没有搜到用 paddlepaddle 在 imagenet 1000 分类的数据集上预训练好的 googLeNet inception v3，所以用了 keras 做实验，以下图作为输入:输入图片北汽绅宝 D50:feature map 可视化 取网络的前 15 层，每层取前 3 个 feature map。 北汽绅宝 D50 feature map：网络异常，图片无法展....
进一步理解卷积神经网络，对卷积网络可视化
随着深度学习的快速发展，卷积神经网络应用于各个方面，图像的分类、目标检测、图像分割等等。很多人，包括自己也是，在刚学习这些内容的时候只是看了相关理论后，然后就把数据集扔进网络开始“炼丹”。但在训练和检测过程中，虽然得到最终的分类或检测效果，却并不知道中间到底发生了什么，神经网络就犹如黑盒一样。所以想把卷积网络的处理过程进一步可视化，更好的理解中间到底发生了什么。也是作为个人学习笔记，欢迎大家讨论....
使用Pytorch和Matplotlib可视化卷积神经网络的特征（下）
如何使用在Extractor类中，模型参数接受模型，而DS_layer_name参数是可选的。DS_layer_name参数用于查找下采样层，通常在resnet层中名称为“downsample”，因此它保持为默认值。extractor = Extractor(model = resnet, DS_layer_name = 'downsample')extractor.activate()）是激活....
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