二、构建简单的CNN网络 对于一般的CNN网络来说，都是由特征提取网络和分类网络构成，其中特征提取网络用于...
2.卷积网络(CNN)实现 RNN(递归神经网络):前一时刻的特征会对后一时刻产生影响(前一次得到的结果保留,与后一层一起输入)。LSTM网络是RNN的一种变种,相较于RNN他可以过滤掉中间没必要的特征,可以有效地解决RNN的梯度爆炸或者消失问题。 步骤: 本文通过LSTM网络实现对新闻标题进行10分类。首先需要预处理数据,划分成...
Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)是一种用于可视化卷积神经网络(CNN)中哪些区域对于分类决策最为重要的技术。它通过计算特征图上的梯度来生成热力图,从而高亮显示图像中对预测类别贡献最大的部分。Grad-CAM 的实现步骤 选择目标层:通常选择靠近输出的卷积层作为目标层。 获取特征图:在前向传播过程...
本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个 CNN-LSTM 模型来对时序数据进行分类,并提供相应的代码示例。 CNN-LSTM 模型概述 CNN-LSTM 模型结合了卷积神经网络对局部特征的提取能力及长短期记忆网络对时序信息处理的优势。一般地,CNN 部分用来提取时序数据的空间特征,而 LSTM 部分则学习时间特性。这种组合可以有效地捕捉数据...
pytorch lstm 二分类 混淆矩阵很差 一、项目简介 本项目是基于pytorch使用两层CNN网络实现手写数字的分类识别,并且绘制了损失和准确率曲线、训练前后的t-SNE聚类图、混淆矩阵图。 二、数据集 常用的手写数字数据集MNIST,这个大家自行百度就有很多说明这个数据集的文章啦,里面的图片大概是长这样子的。
Pytorch-LSTM+Attention文本分类 语料链接:https://pan.baidu.com/s/1aDIp3Hxw-Xuxcx-lQ_0w9A 提取码:hpg7 trains.txt pos/neg各500条,一共1000条(用于训练模型) dev.txt pos/neg各100条,一共200条(用于调参数) tests.txt pos/neg各150条,一共300条(用于测试)...
基于深度学习的视频分类案例实战 1、基于深度学习的视频分类基本原理 2、读取视频流文件并抽取图像帧 3、利用预训练CNN模型提取指定层的特征图 4、自定义构建LSTM神经网络模型 5、案例讲解:HMDB51数据集视频分类 6、实操练习 第十一章 目标...
这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚。
1. CNN算法 CNN算法原理 2. RNN算法 最早CNN算法和普通算法类似,都是从由一个输入得到另一个输出,不同的输入之间没有联系,无法实现一些场景(例如:对电影每个时间点的时间类型进行分类,因为时间是连续的,每一个时间点都是由前面的时间点影响的,也就是说输入之间有关联) ...
PyTorch中如何构建一个简单的CNN分类器? 在PyTorch中训练CNN分类器时,如何选择合适的优化器? CNN分类器在处理图像数据时,如何进行数据预处理? 前言 原文翻译自:Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz 翻译:林不清(https://www.zhihu.com/people/lu-guo-92-42-88) 目录 训练一个分类器 你已经学会如...