机器学习算法之——卷积神经网络(CNN)原理讲解
01从神经网络到卷积神经网络我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。定义简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网....
【深度学习实践（七）】卷积神经网络（Xception）之动物识别
学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。 热爱写作，愿意让自己成为更好的人............ 引言铭记于心✨我唯一知道的，便是我一无所知✨【深度学习实践（七）】卷积神经网络（Xception）之动物识别1 卷积神经网络CNN由纽约大学的Yann Lecun于1998年提出，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式，同....
基于卷积神经网络(CNN)的猫狗识别
引言首先，我们看几张图片：作为人类，我们很轻松就能识别出第一张是猫，后两张是狗。为什么我们知道呢？因为从小我们的爸妈，我们的老师，周围的所有人都指着狗对我们说它是狗，指着猫对我们说它是猫。换句话来说，是别人教我们的，所以我们现在才能识别出猫狗。而对于计算机呢？没有人教它，这些丰富多彩的图片在它眼里，无非都是一个个像素点构成的数字矩阵。该怎么让他识别出来呢？这就是今天所用的卷积神经网络。1.什么是....
【图像识别】基于卷积神经网络CNN和支持向量机SVM实现花卉图像识别附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统⛄ 内容介绍针对传统图像分类算法在泛化能力等方面存在的不足,结合当前的深度学习算法,提出一种基于卷积神经网络与SV....
CV学习笔记-卷积神经网络
卷积神经网络1. 卷积神经网络简介1. 定义卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息....
基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用及详解2.0
基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用依旧是DTI也就是药物靶体交互预测，数据训练预测模型框架没有变化，只有数据集的读取&处理和重新构造及损失函数选择发生变化，其余部分发生细微变化。一、前期基础（建议先阅读下面链接1.0版本的前期基础文章）前期基础文章：点击打开《基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用及详解》文章二、卷积神经网络CNN实现案例分析案例目的：是构造卷积神经网....
基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用及详解
一、卷积神经网络CNN定义卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成。二、卷积神经网络CNN的原理博主学....
Pytorch 搭建卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN在GPU上预测MNIST数据集
卷积神经网络CNNimport torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.utils.data as Data import torchvision # 下载MNIST数据集 # 若已有该数据集，需改为DOWNLOAD_M....
卷积神经网络CNN实现mnist手写数字识别
实验目的：初次尝试使用 tensorflow，构建卷积神经网络，通过训练集训练模型，在测试集上进行测试。注：tensorflow毕竟是个比较大的库，里面有很多对象、属性、方法等，我的考虑是需要用到什么再去学习怎么实现即可，这些库毕竟只是一个工具，重要的还是它本身的实现流程以及我们的思考。实验介绍：手写数字识别，从名字上来看它就是一个分类任务，我们需要处理大量的数据，使机器/模型能够更加准确地识别....
从零开始学Pytorch（七）之卷积神经网络基础
卷积神经网络基础我们介绍卷积神经网络的卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。import torch from torch.autograd import Variable a=Variable(torch.FloatTensor([[2.,4.]]),requires_grad=True) b=torch.zeros(1,2) b[0,0]=a[0,0]**2+a[0,1....
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