由于CNN可以在处理高维数据时自动学习特征,因此它特别适用于图像分类和识别任务。它在诸如图像分类、目标检测、语音识别等方面有着卓越的表现。 代码实现 下面是通过Pytorch构造一个简单的CNN,用于手写数字识别。虽然网络架构很简单,但是最终测试准确率可以达到98.5%左右(9868/10000),足够新手同学学习与使用! import torch...
如何从零入门CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM!清华大佬一天就教会了我如何入门神经网络算法,绝对通俗易懂 1509 -- 5:02:25 App 【神经网络图像识别】基于Tensoflow卷积神经网络交通指示图像识别—免费完整实战教学视频 7350 116 55:44 App 不死记硬背记住泰勒公式的方法!这绝对是B站目前为止最强的...
深度学习课14组课堂展示视频。本视频使用了AI电棍(BV1eV411F7jo):项目作者:@Xz乔希模型训练 @Xz乔希 声音归属@电棍otto 使用Bert-VITS2 AI生成Bert-VITS2项目:https://github.com/Stardust-minus/Bert-VITS2, 视频播放量 908、弹幕量 0、点赞数 19、投硬币枚数 9、收
超级简单的CNN案例灰度图像做一个二分类 目的:(1)对一帧8bits 128x128的灰度图像处理为1bits和3bits的128x128灰度图像。 (2)处理为8bits 64x64和32x32的灰度图像。 一、基本原理 一幅图像的x和y坐标及幅度可能都是连续的。为了把它转换为数字形式,必须在坐标和幅度上都进行取样操作。数字化坐标值称为取样,...
简单的卷积神经网络(CNN)的搭建 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。与普通神经网络非常相似,它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入,并做一些点积计算,输出...
下面是Python实现一个简单的CNN(卷积神经网络)的示例代码: import numpy as np # Sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # 卷积层 class ConvolutionalLayer: def __init__(self, input_shape, num_filters, kernel_size): ...
1.收集猫狗图片,并且在当前文件运行目录,添加文件夹image,image里再添加train和test。最后在train和test文件夹添加dog和cat文件夹并将图片放入 2.定义简单顺序模型model = Sequential() 并在模型中添加卷积-卷积-池化 -卷积-卷积-池化- -卷积-卷积-池化- 全连接层-全连接层 ...
上一篇里尝试自己实现CNN 深度学习(五)Python徒手实现CNN,这篇用pytorch写一个结构相同的CNN作为对比。 首先用到的库: import numpy as np from PIL import Image import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import transforms import os...
简单CNN的实现-基于Cifar10数据集 1.数据加载 数据来源为Cifar10,可以从这里下载,我下载的是二进制版本,好像python版本更方便.下载完成后需要处理数据,代码如下所示,最后得到的数据格式为32*32*3的矩阵. defload_cifar10(path): train_data=np.ones((1,3073),dtype=np.uint8)#将训练数据进行拼接foriinrange...
(1)CNN历史发展 (2)CNN简单介绍 (3)CNN相关基础知识 一、卷积神经网络历史沿革 卷积神经网络的发展最早可以追溯到上世纪60年代,Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究,提出了感受野这个概念,到80年代,Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念,可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络。 而后随着计算机软...