深度学习模型代码的相关内容

阿里云文档 2025-01-16

如何在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型

本文介绍如何基于安全增强型实例（Intel® SGX）部署PyTorch深度学习模型的技术架构和使用流程。

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】29.卷积神经网络之GoogLeNet模型介绍及用Pytorch实现GoogLeNet模型【含完整代码】

GoogLeNet网络架构于2014年由Google团队提出，并且在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中大放异彩。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。在随后几年GoogLeNet经历了从v1、v2、v3、v4几个版本的改进过程。本文主要介绍最基础的GoogLeNet v1网络架构。 1. Inception 块的基础结构 **G...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

前几篇文章介绍的LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中，AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽（增加通道数）和加深。本文我们介绍网络中的网络（NiN）。它提出了另外一个思路，即串联多个由卷积层和“全连接”层构成的小网络来构建一个深层网络。 1. N...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet对卷积窗口、输出通道数和构造顺序均做了大量的调整。虽然AlexNet模型表明深度卷积神经网络可以取得出色的结果，但并没有提供相应规则以指导后来的研究者如何设计新的网络。我们将在后续介绍几种不同的深度网络设计思路。本文将介绍VGG网络模型，VGG主要思路是通过重复使用简单的基础块来构建深度模型。 1. VGG块介...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

上一篇文章中我们了解到神经网络可以直接基于图像的原始像素进行分类，这种称为端到端（end-to-end）的方法可以节省很多中间步骤。但在1989年LeNet模型提出之后，神经网络在很长一段时间都没有长足的发展，主要有以下几个原因： 1.训练数据的缺失包含许多特征的深度模型需要大量的有标签的数据才能表现得比其他经典方法更好。限于早期计算机有限的存储和90年代有限的研究预算，大部...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

之前我们对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类时，是将28*28图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中进行计算，这种分类方法有一定的局限性。图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易造成模型过大。假设输入是高和宽均为1000像素的彩色照片（含3个通...

文章 2024-05-06 来自：开发者社区

Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据|附数据代码

随着大数据时代的来临，深度学习技术在各个领域中得到了广泛的应用。长短期记忆（LSTM）网络作为深度学习领域中的一种重要模型，因其对序列数据的强大处理能力，在自然语言处理、时间序列预测等领域中取得了显著的成果（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频 ...

文章 2023-11-06 来自：开发者社区

视频教学：https://www.bilibili.com/video/BV1Wu4y1B7K5/?spm_id_from=333.999.0.0直接看效果：代码教学：# pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # pip install optuna -i https://pypi.tuna.tsin....

文章 2023-08-07 来自：开发者社区

使用深度学习模型CNN进行实时情绪检测研究（Matlab代码实现）

1 概述使用深度学习模型CNN进行实时情绪检测是一种应用广泛的研究方向。下面是一个简要的步骤：1. 数据收集和标注：收集包含情绪标签的大量人脸图像数据集。可以通过各种渠道收集，如在线数据库或自行采集。确保数据集中有多样性的情绪表达，如喜悦、愤怒、悲伤、惊讶等。同时，为每个人脸图像标注相应的情绪标签。2. 数据预处理：对收集到的人脸图像进行预处理，如人脸检测和对齐，以确保输入CNN模型的图像具有统....

文章 2023-07-11 来自：开发者社区

花朵识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+深度学习模型+卷积网络算法【完整代码】

一、介绍花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于Django搭建可视化操作平台。在当今信息化社会，图像识别技术在各种领域都展现出了重要的应用价值，包括医学影像分析、自动驾驶、人脸识别等。图像识别是深度学习领域最为重要和最具挑战性的研究方向之一。本项目即是基于这一背景，通过使用.....

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更新时间 2024-06-15 15:27:39

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