pytorch-卷积神经网络(cnn)
卷积神经网络(cnn)： 卷积： 卷积在pytorch中有两种方式，一种是torch.nn.Conv2d()，一种是torch.nn.functional.conv2d()。 1.输入： 首先需要输入一个torch.autograd.Variable()的类型输入参数 ...
原文：Pytorch实现卷积神经网络CNN
Pytorch是torch的Python版本，对TensorFlow造成很大的冲击，TensorFlow无疑是最流行的，但是Pytorch号称在诸多性能上要优于TensorFlow，比如在RNN的训练上，所以Pytorch也吸引了很多人的关注。之前有一篇关于TensorFlow实现的CNN可以用来做对比。 下面我们就开始用Pytorch实现CNN。 step 导入需要的包 step 数据预处理 这 ...
2017-09-16 11:46 0 28673 推荐指数：
相关推荐
pytorch卷积神经网络CNN实例
pytorch卷积神经网络训练 关于卷积神经网络（CNN）的基础知识此处就不再多说，详细的资料参考我在CSDN的说明 CNN卷积神经网络原理流程整理 以下是一个可视化展示卷积过程的网站 https://www.cs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/ 一、使用 ...
基于pytorch的cnn卷积神经网络——代码
李宏毅老师的深度学习课程，讲到CNN,Mark一下。 代码实现： Ref:基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)----台大李宏毅机器学习作业3(HW3) Ref:PyTorch 入门实战（四）——利用Torch.nn构建卷积神经网络 ...
卷积神经网络cnn的实现
卷积神经网络 代码：https://github.com/TimVerion/cat 卷积层 卷积层：通过在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射 原理:基于人脑的图片识别过程，我们可以认为图像的空间联系也是局部的像素联系比较紧密，而较远的像素相关性比较弱，所以每个 ...
用numpy实现CNN卷积神经网络
为了加深对卷积神经网络底层原理的理解，本文通过使用numpy来搭建一个基础的包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层的卷积神经网络，并选择relu作为我们的激活函数，选择多分类交叉熵损失函数，最后使用了mnist数据集进行了训练和测试。 关于卷积网络的详细原理和实现可参考下列文章： 刘 ...
Pytorch-卷积神经网络CNN之lenet5的Pytorch代码实现
先说一个小知识，助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。 卷积函数：一般只用来改变输入数据的维度，例如3维到16维。 Conv2d() 一个小例子： 卷积神经网络实战之Lenet5： 下面放一个示例图，代码中的过程就是根据示例图进行 ...
Pytorch-卷积神经网络CNN之ResNet的Pytorch代码实现
先说一个小知识，助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。 卷积函数：一般只用来改变输入数据的维度，例如3维到16维。 Conv2d() 一个小例子： 卷积神经网络实战之ResNet18： 下面放一个ResNet18的一个示意图 ...
基于pytorch的简易卷积神经网络结构搭建-卷积神经网络（CNN）浅析
卷积神经网络 卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构, 因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果, 这一种技术也被广泛的传播可应用. 卷积神经网络最常被应用的方面是计算机的图像识别, 不过因为不断地创新, 它也被应用在视频分析, 自然语言处理, 药物发现 ...