我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（自定义数据集篇）！
正文开始！三、用 LeNet-5 训练自己的数据下面使用 LeNet-5 网络来训练本地的数据并进行测试。数据集是本地的 LED 数字 0-9，尺寸为 28x28 单通道，跟 MNIST 数据集类似。训练集 0-9 各 95 张，测试集 0~9 各 40 张。图片样例如图所示：3.1 数据预处理制作图片数据的索引对于训练集和测试集，要分别制作对应的图片数据索引，即 train.txt 和 tes....
m基于GRNN广义回归神经网络的飞机发动机剩余寿命预测matlab仿真,训练集采用C-MAPSS数据集
1.算法描述 GRNN建立在非参数核回归基础上，以样本数据为后验条件，通过执行诸如Parzen非参数估计，从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后，直接计算出因变量对自变量的回归值。GRNN不需要设定模型的形式，但是其隐回归单元的核函数中有光滑因子，它们的取对网络有很大影响，需优化取值。GRNNb论具有良好的函数逼近性能，而且因为其网络训练更为方便，因此，GRNN在信号过程、...
ResNet残差网络Pytorch实现——cifar10数据集的预测
✌ 使用ResNet进行对cifar10数据集进行预测import os import json import torch from torchvision import transforms from PIL import Image import torchvision from tqdm import tqdm # 加载运算设备 device=torch.device('cuda:0' i....
ResNet残差网络Pytorch实现——cifar10数据集训练
✌ 使用ResNet进行对cifar10数据集进行训练import torchvision import torch from torchvision import transforms import os import json import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import transform....
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....
快速在 PaddleLabel 标注的花朵分类数据集上展示如何应用 PaddleX 训练 MobileNetV3_ssld 网络
一、图像分类（快速在 PaddleLabel 标注的花朵分类数据集上展示如何应用 PaddleX 训练 MobileNetV3_ssld 网络）PaddleLabel 标注数据+PaddleX 训练预测=快速完成一次图像分类的任务1. 数据准备首先使用PaddleLabel对自制的花朵数据集进行标注，其次使用Split Dataset功能分割数据集，最后导出数据集从PaddleLabel导出后的....
使用paddle搭建多种卷积神经网络实现Cifar10数据集 解析
卷积神经网络解析本项目把几大重要的卷积神经网络进行了解析使用了Cifar10项目是陆平老师的，解析采取了由上至下的方式，上面的解析详细，下面的可能没有标注如果有疑问可以留言或私聊我都可以。案例一：AlexNet网络AlexNet模型由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey E. Hinton开发，是2012年ImageNet挑战赛冠军模型。相比于LeNet....
手撕Desenet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf没法下载论文的看我下面的百度云链接，在里面有论文Desenet（Densely Connected Convolutional Networks）,翻译过来就是密集连接的卷积神经网络。Desenet网络是相较于Resnet更为先进的网络，简单来说两者的区别就是，Resnet网络是将前2层，或者前3层之前卷积层获取的....
手撕Googlenet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
Googlenet是2014年被提出来的一种全新的神经网络结构，我个人认为他跟Resnet一样都是具有划时代意义的神经网络，当然他的意义不仅在于获得该年 ImageNet 竞赛中 Classification Task（分类任务）第一名，而是他跟Resnet一样都代表一种网络结构的改变，Resnet提出来残差网络结构，Googlenet提出了多尺度融合的网络结构，这种结构非常有意义。在目标检测领....
手撕Resnet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
Resnet（Deep residual network, ResNet），深度残差神经网络，卷积神经网络历史在具有划时代意义的神经网络。与Alexnet和VGG不同的是，网络结构上就有很大的改变，在大家为了提升卷积神经网络的性能在不断提升网络深度的时候，大家发现随着网络深度的提升，网络的效果变得越来越差，甚至出现了网络的退化问题，80层的网络比30层的效果还差，深度网络存在的梯度消失和爆炸问题....
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