文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】32. 卷积神经网络之稠密连接网络(DenseNet)介绍及其Pytorch实现

稠密连接网络(DenseNet)是在ResNet网络的基础上进行改进的。对比如下: 上图中将部分前后相邻的运算抽象为模块A AA和模块B BB。与ResNet的主要区别在于,DenseNet里模块B BB的输出不是像ResN...

【从零开始学习深度学习】32. 卷积神经网络之稠密连接网络(DenseNet)介绍及其Pytorch实现
文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】31. 卷积神经网络之残差网络(ResNet)介绍及其Pytorch实现

和之前介绍的批量归一化层作用类似,残差网络(ResNet)提出的主要目的也是为了优化深度神经网络中数值稳定性问题。 1. 残差块介绍 假设输入为x,希望学出的理想映射为f(x)。下图左右为普通网络结构与加入残差连接的网络对比。右侧是ResNet残差网络的基础块,即残差块(residual block)。在残差块中,输入可通过跨层的数据线路更快地向前传播。 ...

【从零开始学习深度学习】31. 卷积神经网络之残差网络(ResNet)介绍及其Pytorch实现
文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】29.卷积神经网络之GoogLeNet模型介绍及用Pytorch实现GoogLeNet模型【含完整代码】

GoogLeNet网络架构于2014年由Google团队提出,并且在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中大放异彩 。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想,并在此基础上做了很大改进。在随后几年GoogLeNet经历了从v1、v2、v3、v4几个版本的改进过程。本文主要介绍最基础的GoogLeNet v1网络架构。 1. Inception 块的基础结构 **G...

【从零开始学习深度学习】29.卷积神经网络之GoogLeNet模型介绍及用Pytorch实现GoogLeNet模型【含完整代码】
文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

前几篇文章介绍的LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是:先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征,再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中,AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽(增加通道数)和加深。本文我们介绍网络中的网络(NiN)。它提出了另外一个思路,即串联多个由卷积层和“全连接”层构成的小网络来构建一个深层网络。 1. N...

【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet对卷积窗口、输出通道数和构造顺序均做了大量的调整。虽然AlexNet模型表明深度卷积神经网络可以取得出色的结果,但并没有提供相应规则以指导后来的研究者如何设计新的网络。我们将在后续介绍几种不同的深度网络设计思路。 本文将介绍VGG网络模型,VGG主要思路是通过重复使用简单的基础块来构建深度模型。 1. VGG块介...

【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

上一篇文章中我们了解到神经网络可以直接基于图像的原始像素进行分类,这种称为端到端(end-to-end)的方法可以节省很多中间步骤。但在1989年LeNet模型提出之后,神经网络在很长一段时间都没有长足的发展,主要有以下几个原因: 1.训练数据的缺失 包含许多特征的深度模型需要大量的有标签的数据才能表现得比其他经典方法更好。限于早期计算机有限的存储和90年代有限的研究预算,大部...

【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

之前我们对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类时,是将28*28图像中的像素逐行展开,得到长度为784的向量,并输入进全连接层中进行计算,这种分类方法有一定的局限性。 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像,使用全连接层容易造成模型过大。假设输入是高和宽均为1000像素的彩色照片(含3个通...

【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
文章 2024-03-25 来自:开发者社区

【PyTorch实战演练】深入剖析MTCNN(多任务级联卷积神经网络)并使用30行代码实现人脸识别

0. 前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解及成果,但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误,希望批评指正,共同进步。 本文详细介绍MTCNN——多任务级联卷积神经网络的结构,并通过PyTorch实例说明MTCNN在人脸识别上的应用。 MTCNN的全称是Multi-Tas...

【PyTorch实战演练】深入剖析MTCNN(多任务级联卷积神经网络)并使用30行代码实现人脸识别
文章 2024-02-05 来自:开发者社区

Pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集(CNN卷积神经网络)

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...

Pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集(CNN卷积神经网络)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

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)

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