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文章 2022-06-28 来自：开发者社区

机器学习之深度学习卷积神经网络，实现基于CNN网络的手写字体识别

实现基于CNN网络的手写字体识别首先下载数据1、搭建CNN网络模型；class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN,self).__init__() ''' 一般来说，卷积网络包括以下内容： 1.卷积层 2.神经网络 3.池化层 ...

机器学习之深度学习卷积神经网络，实现基于CNN网络的手写字体识别
文章 2022-06-14 来自：开发者社区

卷积神经网络中的CNN是啥？

主页:写程序的小王叔叔的博客欢迎来访支持:点赞收藏关注1 概念百度百科中讲到卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。CNN由纽约大学的Yann Lecun于1998年提出，其本质是一个多层感....

卷积神经网络中的CNN是啥？
文章 2022-06-13 来自：开发者社区

【ELM分类】基于粒子群优化卷积神经网络CNN结合极限学习机ELM实现数据分类附matlab代码

1 简介卷积神经网络是一种较好的特征提取器，但却不是最佳的分类器，而极限学习机能够很好地进行分类，却不能学习复杂的特征，根据这两者的优点和缺点，将它们结合起来，提出一种新的数据分类方法。考虑到卷积神经网络能够提取最优分类特征，而极限学习机训练速度快、训 练 精 度 高，本 文 提 出 将两者相结合的算法，并应用于数据分类。该方法的特点是：先利用训练样本训练卷积神经网络，训练好后，卷积网络的其他层....

【ELM分类】基于粒子群优化卷积神经网络CNN结合极限学习机ELM实现数据分类附matlab代码
文章 2022-05-28 来自：开发者社区

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学习系列教程：卷积神经网络【CNN】
文章 2022-05-18 来自：开发者社区

卷积神经网络(CNN)原理（二）

3.2.4 stride-步长以上例子中我们看到的都是每次移动一个像素步长的结果，如果将这个步长修改为2,3，那结果如何？这样如果以原来的计算公式，那么结果N + 2P - F + 1 = 6 + 0 -3 +1 = 4N+2P−F+1=6+0−3+1=4但是移动2个像素才得出一个结果，所以公式变为\frac{N + 2P - F}{2} + 1 = 1.5 + 1 = 2.52N+2P−F+1....

卷积神经网络(CNN)原理（二）
文章 2022-05-18 来自：开发者社区

卷积神经网络(CNN)原理（一）

学习目标目标了解卷积神经网络的构成记忆卷积的原理以及计算过程了解池化的作用以及计算过程应用无3.2.1 卷积神经网络的组成定义卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像等方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。我们来....

卷积神经网络(CNN)原理（一）
文章 2022-05-18 来自：开发者社区

文本分类(下)-卷积神经网络(CNN)在文本分类上的应用

1 简介原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战2 论文1《Convolutional Neural Networks for Senten....

文本分类(下)-卷积神经网络(CNN)在文本分类上的应用
文章 2022-05-18 来自：开发者社区

卷积神经网络(CNN)介绍与实践（二）

2.2 Pooling Layer 池化层在卷积层之后，通常在CNN层之间添加池化层。池化的功能是不断降低维数，以减少网络中的参数和计算次数。这缩短了训练时间并控制过度拟合。最常见的池类型是max pooling，它在每个窗口中占用最大值。需要事先指定这些窗口大小。这会降低特征图的大小，同时保留重要信息。Max Pooling主要的好处是当图片整个平移几个Pixel的话对判断上完全不会造成影响，....

卷积神经网络(CNN)介绍与实践（二）
文章 2022-05-18 来自：开发者社区

卷积神经网络(CNN)介绍与实践（一）

1 CNN的前生今世1.1 大脑作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对所看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片：资料来源：https://medium.freecodecamp.org/an-intuitive-guide-to-convolut....

卷积神经网络(CNN)介绍与实践（一）
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

【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(五)】基于 PyTorch 构建卷积神经网络 CNN

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