代码编织梦想
从本文开始我们将开启卷积神经网络的搭建了，卷积神经网络网络是深度学习中基础的算法模型之一，但是这里我们从实战为主，我们并不会对卷积神经网络详细的介绍，如果不懂得可以看我得《每天五分钟计算机视觉》专栏。
卷积神经网络可以认为是多个卷积层，池化层的堆叠，然后后面接全连接层，pytorch中对这些网络层进行了封装，我们可以直接使用：
卷积层：
class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
参数解析：
in_channels：表示输入通道数
out_channels:表示输出通道数
kernel_size:表示卷积大小
stride：步长
padding：填充
dilation：(扩张)控制kernel点（卷积核点）的间距
grops：卷积核数量
bias：偏执
池化层&
在开始深度学习项目之前，选择一个合适的框架是非常重要的，因为选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用。深度学习框架PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。它不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了强大的Python接口。 神经网络难以训练的问题 神经网络 有两种常见的方案来解决这个问题：
Pytorch: 空洞卷积神经网络 Copyright: Jingmin Wei, Pattern Recognition and Intelligent System, School of Artificial and Intelligence, Huazhong University of Science and Technology Pytorc
Pytorch: 卷积神经网络-LeNet Copyright: Jingmin Wei, Pattern Recognition and Intelligent System, School of Artificial and Intelligence, Huazhong University of Science and Technology Py
PyTorch基于卷积神经网络的手写数字识别 卷积神经网络是深度学习中处理图像相关问题时常用的一种神经网络模型。本文演示了搭建一个4层卷积网络来识别MNIST数据集中的手写数字。经过2000步梯度下降，神经网络的识别错误率能下降到3%左右。 本文的Jupyter Notebook代码已经放到了我的gitee项目“deeplbox”上，大家可以克隆下来调
1、实验名称 Pytorch实现卷积神经网络 2、实验要求 用 python 的 Pytorch 模块实现卷积神经网络。网络结构为一个输入层、两个卷积层、一个全连接层、一个输出层。 3、实验目的 熟悉并掌握pytorch框架掌握卷积神经网络的基本原理掌握卷积神经网络的结构掌握卷积神经网络的代码流程 4、实验过程 本次实验完全在itc的虚拟环境中
PyTorch深度学习实战（11）——卷积神经网络 0. 前言1. 全连接网络的缺陷2. 卷积神经网络基本组件2.1 卷积2.2 步幅和填充2.3 池化2.3 卷积神经网络完整流程 3. 卷积和池化相比
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 一、我的环境 1.语言环境：Python 3.9 2.编译器：Pycharm 3.深度学习环境：TensorFlow 2.10.0 二、GPU设置 若使用的是cpu则可忽略 import os impor
希望对你有帮助呀！！💜💜 如有更好理解的思路，欢迎大家留言补充 ~ 一起加油叭 💦 欢迎关注、订阅专栏 【深度学习从 0 到 1】谢谢你的支持！ ⭐ 什么是深度学习？ 人工智能、机器学习与深度学习
# 深度学习 的过程是不知道用什么分类算法的 让他自己算 # 传入一组 数据（可以是外界可以是其他神经元） 加权求和 结果传入激活函数 激活函数输出 数据 这个数据可能需要满足一些条件 # - 输入（Inputs）: 代表输入数据，通常用向量表示，每个输入值对应一个权重。 x # - 权重（Weights）: 每个输入数据都有一个权重，表示该
本章将从零开始，基于循环神经网络实现字符级语言模型（不是单词级） 首先我们把从0开始深度学习（30）——语言模型和数据集中的load_corpus_time_machine()函数进行引用，用于导入数据： tr
使用Keras构建卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一个强大且灵活的过程，它特别适合处理图像数据。以下将详细介绍如何使用Keras构建和训练一个卷积神经网络，用于图像分类任务
目录 1. 深度学习的定义 2.神经网络 2.1. 感知神经网络 2.2 人工神经元 2.2.1 构建人工神经元 2.2.2 组成部分 2.2.3 数学表示 2.2.4 对比生物神经元 2.3 深入神经网络 2.3.1 基本结构 2.3.2 网络构建 2.3.3 全连接神经网络 3.神经网络的参数初始化 3.1 固定值初始化
一、人工神经元 1.1 构建人工神经元 人工神经元接受多个输入信息，对它们进行加权求和，再经过激活函数处理，最后将这个结果输出。 1.2 组成部分 输入（Inputs）: 代表输入数据，通常用向量表示，每个输入值对应一个权重。权重（Weights）: 每个输入数据都有一个权重，表示该输入对最终结果的重要性。偏置（Bias）: 一个额外的可调参
一 深度学习概述 1 深度学习简介 人工智能：为机器赋予人的智能 机器学习：一种实现人工智能的方法 深度学习：一种实现机器学习的技术 传统机器学习算法依赖于人工设计特征、提取特征，而深度学习模仿人脑的运行方式，从大量数据中学习特征，依赖算法自动提取特征，可解释性差。 常用于：图像处理，自然语言处理，语音识别，自动驾驶，LLM，机器人 2 深度