李宏毅老師的深度學習課程,講到CNN,Mark一下。 代碼實現: Ref:基於卷積神經網絡的面部表情識別(Pytorch實現)----台大李宏毅機器學習作業3(HW3) Ref:PyTorch 入門實戰(四)——利用Torch.nn構建卷積神經網絡 ...
.LeNet LeNet是指LeNet ,它是第一個成功應用於數字識別的卷積神經網絡。在MNIST數據集上,可以達到 . 的准確率。LeNet 模型總共有 層,包括兩個卷積層,兩個池化層,兩個全連接層和一個輸出層。 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable 方形卷積核和等長的步長 m nn.Con ...
2019-12-20 11:16 1 3422 推薦指數:
李宏毅老師的深度學習課程,講到CNN,Mark一下。 代碼實現: Ref:基於卷積神經網絡的面部表情識別(Pytorch實現)----台大李宏毅機器學習作業3(HW3) Ref:PyTorch 入門實戰(四)——利用Torch.nn構建卷積神經網絡 ...
Pytorch是torch的Python版本,對TensorFlow造成很大的沖擊,TensorFlow無疑是最流行的,但是Pytorch號稱在諸多性能上要優於TensorFlow,比如在RNN的訓練上,所以Pytorch也吸引了很多人的關注。之前有一篇關於TensorFlow實現的CNN可以用 ...
先說一個小知識,助於理解代碼中各個層之間維度是怎么變換的。 卷積函數:一般只用來改變輸入數據的維度,例如3維到16維。 Conv2d() 一個小例子: 卷積神經網絡實戰之Lenet5: 下面放一個示例圖,代碼中的過程就是根據示例圖進行 ...
先說一個小知識,助於理解代碼中各個層之間維度是怎么變換的。 卷積函數:一般只用來改變輸入數據的維度,例如3維到16維。 Conv2d() 一個小例子: 卷積神經網絡實戰之ResNet18: 下面放一個ResNet18的一個示意圖 ...
本文已同步本人另外一個博客(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347) 本文根據最近學習TensorFlow書籍網絡文章的情況,特將一些學習心得做了總結,詳情如下.如有不當之處,請各位大拿 ...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)最初是為解決圖像識別等問題設計的,在早期的圖像識別研究中,最大的挑戰是如何組織特征,因為圖像數據不像其他類型的數據那樣可以通過人工理解來提取特征。卷積神經網絡相比傳統的機器學習算法,無須手工提取特征,也不需要使用諸如 ...
卷積神經網絡 卷積神經網絡(CNN)是深度學習的代表算法之一 。具有表征學習能力,能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類,因此也被稱為“平移不變人工神經網絡”。隨着深度學習理論的提出和數值計算設備的改進,卷積神經網絡得到了快速發展,並被應用於 計算機視覺、 自然語言處理等領域 ...
這里我們會用 Python 實現三個簡單的卷積神經網絡模型:LeNet 、AlexNet 、VGGNet,首先我們需要了解三大基礎數據集:MNIST 數據集、Cifar 數據集和 ImageNet 數據集 三大基礎數據集 MNIST 數據集 MNIST數據集是用作手寫體識別的數據集 ...