MNIST手写识别数据集是又(28*28)的单通道图片构成,第一个图片如下: 在对该数据集进行预处理时,需要进行标准化,因此,要提前将该数据集的均值和标准差求出。 代码如下: #计算出mnist数据中的均值与标准差,便于进行标准化 train_dataset=MNIST(root='/MNIST_data',train=True,download=True, transform=transforms....
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构,它模仿了人类视觉系统的工作原理。它通过多个卷积层和池化层来提取图像的特征,并使用全连接层进行分类和识别。在地震图像分类中,卷积神经网络可以学习到地震波形的频率、幅度和空间分布等特征,从而实现地震事件的自动分类和识别。 首先,我们需要准备一个包含大量地震图像样本的数据集...
其多分支的基本模块Convmixed,该架构扩展了卷积神经网络的宽度.在深度卷积神经网络的识别任务中,使用多个小型卷积层叠加,逐层缩小特征图的方法代替全连接层作最后的特征提取.分别在CIFAR10,CIFAR100和MNIST数据集上进行实验,结果表明,WidthMixedNet有更强的学习能力和表现能力,在提高识别精度的同时,大大降低了网络的...
所以卷积神经网络肯定是能做满足它输入条件的的数据预测的,今天买买力气,给大家奉上全网首发的“利用卷积神经网络进行多步骤时间序列预测”。 这是我跑通以后的数据格式,卷积神经网络与其他机器学习算法不同,卷积神经网络能够从序列数据中自动学习特征,支持多变量数据,并可直接输出用于多步预测的向量。这样,一维CNN已被...