Pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集(CNN卷积神经网络)

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CPU版本代码 未下载MNIST数据集的需要将代码中的download=False改为download=True import torch from torchvision import transforms from torchvision import datasets f...

DHVT:在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距,解决从零开始训练的问题

DHVT:在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距,解决从零开始训练的问题

在空间方面,采用混合结构,将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中,迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。 在信道方面,引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的“head token”设计,帮助重新校准信道表示,并使不同的信道组表示相互交互。 Dynamic Hybrid Vision T...

【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类

【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类

1 案例说明(图卷积神经网络)CORA数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息,同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型,对数据集中的论文信息进行分析,根据已有论文的分类特征,从而预测出未知分类的论文类别。1.1 使用图卷积神经网络的特点使用图神经网络来实现分类。与深度学习模型的不同之处在于,...

【Pytorch神经网络实战案例】01 CIFAR-10数据集:Pytorch使用GPU训练CNN模版-方法①

import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch.utils.data import DataLoader # 取消全局证...

【Pytorch神经网络实战案例】03 CIFAR-10数据集:Pytorch使用GPU训练CNN模版-测试方法

import torch import torchvision from PIL import Image from torch import nn image_path="./test_img/dog.png" image=Image.open(image_path) print(image) #...

基于cifar10数据集CNN卷积网络的实现

基于cifar10数据集CNN卷积网络的实现

1.CNN简介CNN是卷积神经网络的简称,是深度学习的算法之一,目前在图像的分割领域有着广泛的应用。因为卷积神经网络概念很多可以参考如下的博客:1、CNN笔记:通俗理解卷积神经网络:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/518124592、卷积...

基于PaddlePaddle框架对CIFAR-100数据集在简易CNN(LeNet-5修改)和简易DNN的效果对比

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CIFAR-100数据集在简易CNN(LeNet-5修改)和简易DNN的效果对比项目说明该项目为课程作业,实验过程等没有非常严谨,如有问题请指正,会及时改正!摘要本文对相同数据集使用简易线性神经网络和卷积神经网络进行探究,分别使用3层线性网络和LeNet-5的修改版本(通道数修改&#x...

kaggle猫狗数据集开源——用于经典CNN分类实战

kaggle猫狗数据集开源——用于经典CNN分类实战

博客有人评论,有没有开源整理好的数据集让他们用来训练一下我博客的其他经典CNN网络,然后我开源一下之前用的kaggle猫狗数据集用于大家训练网络,测试网络。 

DL之Attention:基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init、ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测

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目录基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init、ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测数据特征工程T1、CNN_Init start输出结果核心代码T2、ST_CNN start核心代码   相关文...

DL之Attention:基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init、ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测(二)

DL之Attention:基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init、ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测(二)

核心代码    #(2)、建立ST定位网络:尝试更多的conv层,并分别在X轴和y轴上做最大池化    # localization net. TODO: try more conv layers, and do max pooling on X- and Y...

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