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【深入了解pytorch】PyTorch卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）簡介

2年前作者：prince_zxill分類：Toy博客閱讀(31)違法舉報

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PyTorch卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）簡介

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種在計算機視覺任務(wù)中廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型。它通過卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠有效地提取圖像特征并實現(xiàn)高準確率的圖像分類、目標檢測和語義分割等任務(wù)。本文將詳細介紹CNN的原理，并演示如何使用PyTorch實現(xiàn)一個簡單的CNN模型。

卷積層的原理

卷積層是CNN的核心組件之一，它利用濾波器（也稱為卷積核）在輸入圖像上滑動進行特征提取。濾波器的每個元素都與輸入圖像對應(yīng)位置的像素值相乘，并將所有乘積結(jié)果相加，從而得到輸出特征圖。卷積操作具有參數(shù)共享和局部感受野的特性，使得CNN能夠有效地捕捉圖像的空間結(jié)構(gòu)信息。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-599882.html

池化層的原理

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PyTorch入門學(xué)習(xí)（八）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-卷積層
目錄一、數(shù)據(jù)準備二、創(chuàng)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三、可視化卷積前后的圖像一、數(shù)據(jù)準備首先，需要準備一個數(shù)據(jù)集來演示卷積層的應(yīng)用。在這個示例中，使用了CIFAR-10數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了10個不同類別的圖像數(shù)據(jù)，用于分類任務(wù)。使用PyTorch的 torchvision 庫來加載CIFAR-1
2024年02月07日
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PyTorch實戰(zhàn)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解+Python實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Cifar10彩色圖片分類
目錄前言一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述二、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點卷積運算單通道，二維卷積運算示例單通道，二維，帶偏置的卷積示例帶填充的單通道，二維卷積運算示例 Valid卷積 Same卷積多通道卷積計算 1.局部感知域 2.參數(shù)共享 3.池化層 4.層次化提取 ?三、卷積網(wǎng)絡(luò)組成結(jié)構(gòu)
2024年02月07日
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【PyTorch】記一次卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程
在深度學(xué)習(xí)的世界中，圖像分類任務(wù)是一個經(jīng)典的問題，它涉及到識別給定圖像中的對象類別。CIFAR-10數(shù)據(jù)集是一個常用的基準數(shù)據(jù)集，包含了10個類別的60000張32x32彩色圖像。在上一篇博客中，我們已經(jīng)探討如何使用PyTorch框架創(chuàng)建一個簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來對CIFAR-10數(shù)
2024年01月24日
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【Pytorch】基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的面部表情識別
作者：何翔學(xué)院：計算機學(xué)院學(xué)號：04191315 班級：軟件1903 轉(zhuǎn)載請標注本文鏈接： https://blog.csdn.net/HXBest/article/details/121981276 面部表情識別 (Facial Expression Recognition ) 在日常工作和生活中，人們情感的表達方式主要有：語言、聲音、肢體行為（如手勢）、以及面部表情等。在這
2024年02月04日
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Pytorch：搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成MNIST分類任務(wù)：
2023.7.18 MNIST百科： MNIST數(shù)據(jù)集簡介與使用_bwqiang的博客-CSDN博客數(shù)據(jù)集官網(wǎng)：MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges 數(shù)據(jù)集將按以圖片和文件夾名為標簽的形式保存： ?代碼：下載mnist數(shù)據(jù)集并轉(zhuǎn)還為圖片 ?訓(xùn)練代碼：測試代碼：分類正確率不錯：
2024年02月17日
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人工智能(Pytorch)搭建模型6-使用Pytorch搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet模型
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2024年02月06日
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pytorch集智-5手寫數(shù)字識別器-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
簡稱：CNN，convolutional neural network 應(yīng)用場景：圖像識別與分類（CNN），看圖說話（CNN+RNN）等優(yōu)越性：和多層感知機相比，cnn可以識別獨特的模式，可以自動從數(shù)據(jù)中提取特征。一般機器學(xué)習(xí)需要特征工程，cnn可以自動識別，極大代替或取代了特征工程和多層感知機原理不同
2024年01月19日
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【PyTorch】使用PyTorch創(chuàng)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上進行分類
在深度學(xué)習(xí)的世界中，圖像分類任務(wù)是一個經(jīng)典的問題，它涉及到識別給定圖像中的對象類別。CIFAR-10數(shù)據(jù)集是一個常用的基準數(shù)據(jù)集，包含了10個類別的60000張32x32彩色圖像。在本博客中，我們將探討如何使用PyTorch框架創(chuàng)建一個簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來對CIFAR-10數(shù)據(jù)集中
2024年01月24日
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——上篇【深度學(xué)習(xí)】【PyTorch】【d2l】
5.1.1、理論部分全連接層后，卷積層出現(xiàn)的意義？一個足夠充分的照片數(shù)據(jù)集，輸入，全連接層參數(shù)，GPU成本，訓(xùn)練時間是巨大的。（convolutional neural networks，CNN）是機器學(xué)習(xí)利用自然圖像中一些已知結(jié)構(gòu)的創(chuàng)造性方法，需要更少的參數(shù)，在處理圖像和其他類型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
2024年02月12日
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——中篇【深度學(xué)習(xí)】【PyTorch】【d2l】
5.5.1、理論部分兩個? 卷積塊 ? 每個卷積塊中的基本單元是一個? 卷積層 ?、一個 ? sigmoid激活函數(shù) ?和 ? 平均匯聚層 ? 三個? 全連接層密集塊 ? 早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，先使用卷積層學(xué)習(xí)圖片空間信息，然后全連接層轉(zhuǎn)換到類別空間。 5.5.2、代碼實現(xiàn) 定義一個 Sequential塊
2024年02月11日
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