文章 2024-09-09 来自:开发者社区

深度学习实践:构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行分类

深度学习实践:构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行分类 引言 在计算机视觉领域中,CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集,广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络(CNN),并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文,您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。 数据预处理...

深度学习实践:构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行分类
文章 2024-08-29 来自:开发者社区

深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络 引言 深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch 是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的 API 和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。 安装 PyTorch 确保安装了 Py...

文章 2023-08-07 来自:开发者社区

【3-D深度学习:肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络,并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究(Matlab代码实现)

1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络,特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤:1. 数据收集和准备:收集具有标注好的3D医学图像数据集,其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的肺肿瘤形状、尺寸和位置,以及其对应的区域标签。2. 数据预处理:对收集到的3D医学图像进行预处理,如灰....

【3-D深度学习:肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络,并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究(Matlab代码实现)
文章 2023-03-21 来自:开发者社区

PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络

为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题,同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API,本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习,并以此为例,训练一个类似的神经网络。我们即将看到的神经网络,是一个预训练好的用于对手写体数字(整数)图像进行识别的神经网络,它使用了 MNIST 数据集( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ),这是一个经常被用于研究模式....

PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络
文章 2022-12-13 来自:开发者社区

深度学习实战:tensorflow训练循环神经网络让AI创作出模仿莎士比亚风格的作品

AI创作莎士比亚风格的作品 训练一个循环神经网络模仿莎士比亚FLORIZEL:Should she kneel be?In shall not weep received; unleased meAnd unrespective greeting than dwell in, thee,look’d on me, son in heavenly properly.这是谁写的,莎士比亚还是机器学习....

深度学习实战:tensorflow训练循环神经网络让AI创作出模仿莎士比亚风格的作品

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