本文是使用pytorch对卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的代码实现,作为之前介绍CNN原理的一个代码补充。 本文代码相关介绍相对较为详细,也为自己的一个学习过程,有错误的地方欢迎指正。 本人介绍CNN原理的链接:CNN原理介绍1 CNN原理介绍2 简述CNN结构 为方便理解,如下图所示(详细介绍看上方链接) 结构:...
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): self.input_shape = input_shape self.num_filters = ...
CNN的最大特点就是稀疏连接(局部感受)和权值共享,如下面两图所示,左为稀疏连接,右为权值共享。稀疏连接和权值共享可以减少所要训练的参数,减少计算复杂度。 至于CNN的结构,以经典的LeNet5来说明: 这个图真是无处不在,一谈CNN,必说LeNet5,这图来自于这篇论文:Gradient-Based Learning Applied to Document Recogn...
x_train, y_train = self.creat_feature(df_s, column_len) ###2.构建网络层级 inputs = layers.Input(shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2]), name='inputs') #神经元(卷积核)20个,卷积核大小6,膨胀大小为2的次方 t=TCN(return_sequences=False,nb_filters=self.nb_filters,kernel_size...
基于DNNCNN神经网络的OFDM接收算法 dnn神经网络源代码 PNN.py #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 定义一个全连接层的神经网络 class DNN(nn.Module): def __init__(self, hidden_units, dropout=0.):...
#define num_neuron_S4_CNN 400 //S4层神经元数。(5*5)*16=400 #define num_neuron_C5_CNN 120 //C5层神经元数。(1*1)*120=120 #define num_neuron_output_CNN 10 //输出层神经元数,(1*1)*10=10 权值、偏置初始化: (1)、权值使用函数uniform_real_distribution均匀分布初始化。tiny-cnn中每次初...
卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向传播(backford propagation) ...
App 手把手论文带读【时序预测】(三) MAGNN:基于多尺度自适应图神经网络的多变量时间序列预测 1562 17 09:03:34 App 这可能是目前为止我在B站看到过最系统的【时间序列预测模型】教程!迪哥一次性讲全了!_LSTM/Informer/ARIMA/Pandas/Transformer 2267 4 18:39:39 App 搞深度学习神经网络到底怎么改代码的啊...
以上代码展示了一个简单的CNN卷积神经网络的实现过程,从导入库到定义模型结构、编译模型、准备数据集,再到训练模型和评估性能。希望这能帮助你理解CNN的基本实现方法。