基于主动视觉机制的深度学习--一个综合池化框架

卷积神经网络(CNN)是深度学习的代表算法之一,长期以来被广泛应用于图像识别领域。它是受到了生物处理过程的启发,通过模仿人类视觉系统(HVS)的工作机制,完成各种视觉任务等。但与HVS相比,CNN不能够像人类一样,迅速的分析和适应一些特定的任务,其信息提取能力相较于人类还有较大的差距。 之所以存在这个问题是因为在卷积神经网络中的卷积层的主要功能就是对输入数据进行特征提取,它会缩减模型的大小,裁剪数据,但是...

从零开始的深度学习之旅(2)

目录 深层神经网络1. 异或门问题1.1 异或代码实现 2.神经网络的层2.1 去除激活函数的异或门2.2 使用sigmoid函数的异或门 3.从0实现深度神经网络的正向传播 深层神经网络 1. 异或门问题 在第一篇的博客中,我们使用代码实现了与门 import torchX = torch.tensor([[1,0,0],[1,1,0],[1,0,1],[1,1,1]], dtype = torch...

如何熟练掌握MATLAB机器学习、深度学习在图像中的处理

影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机视觉和图像处理领域,各种颠覆性的成果应运而生。 阅读全文点击:《如何熟练掌握MATLAB机器学习、深度学习在图像中的处理》 一、MATLAB 图像处理基础 1、图像的分类与表示方法 2、图像的常见格式及读写(彩色图像、灰度图像、二值图像等) 3、图像类型的转换 4、数字图像的基本运算 5、数字图像的几何变...

深度学习·理论篇(2023版)·第006篇高维空间下的维度与体积距离的关系:采样和维度+高维空间下体积与距离+中心极限定律与距离分布(深度学习

浏览量达到两百万,CSDN内容合伙人,CSDN人工智能领域实力新星~ 🧡本文章为2021版本迭代更新版本,在结合有效知识的基础上对文章进行合理的增加,使得整个文章时刻顺应时代需要 🧡本专栏将通过系统的深度学习实例,从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析,通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合,帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系,这些均是在Pytorch上实现的,可以有效的结合...

深度学习基础--神经网络(4)参数更新策略,梯度法

导数 导数:表示某个瞬间的变化量,公式定义: d f ( x ) d x = l i m h → 0 f ( x + h ) − f ( x ) h (4.4) \frac{df(x)}{dx} = lim_{h \to 0}\frac{f(x + h)-f(x)}{h} \tag{4.4} dxdf(x)​=limh→0​hf(x+h)−f(x)​(4.4) 求导的代码实现: import numpy...

PyTorch深度学习

近年来,Python语言由于其开源、简单等特点,受到了广大程序开发者的偏爱,丰富的函数库使得其在各行各业中得到了广泛的应用。伴随着新一轮人工智能(尤其是深度学习)的快速发展,许多深度学习框架应运而生,譬如:Tensorflow、Keras、Caffe、PyTorch等。其中,PyTorch作为后起之秀,发展非常迅猛,在学术界逐渐占据垄断地位,许多计算机顶级期刊、会议的最新文章的源代码都采用PyTorch深...

深度学习】图像分类数据集Fashion-MNIST

今天在手撸深度学习代码的时候,遇到了这个数据集,但是调用的函数的参数和功能不是很明白,因此选择写篇博客总结一下。 一、介绍 Fashion-MNIST是⼀个10类服饰分类数据集。 torchvision 包:它是服务于 PyTorch 深度学习框架的,主要⽤来构建计算机视觉模型。 torchvision 主要由以下几部分构成: torchvision.datasets : ⼀些加载数据的函数及常⽤的数据...

深度学习】torch.utils.data.DataLoader相关用法 | dataloader数据加载器 | pytorch

文章目录 前言一、DataLoader介绍二、DataLoader的子方法(可调用方法) 前言 dataloader数据加载器属于是深度学习里面非常基础的一个概念了,基本所有的图像项目都会用上,这篇博客就把它的相关用法总结一下。 之所以要写这篇,是想分清楚len(data_loader)和len(data_loader.dataset) 一、DataLoader介绍 这里加载的数据我们以Mnist手写数...

深度学习进阶 自然语言处理》第六章:LSTM介绍

门6.2.7 LSTM的梯度的流动 6.3 使用LSTM的语言模型6.3.1 LSTM层的多层化6.3.2 基于Dropout抑制过拟合6.3.3 权重共享 6.4 总结 之前文章链接: 开篇介绍:《深度学习进阶 自然语言处理》书籍介绍 第一章:《深度学习进阶 自然语言处理》第一章:神经网络的复习 第二章:《深度学习进阶 自然语言处理》第二章:自然语言和单词的分布式表示 第三章:《深度学习进阶 自然语言处...

[模型部署]:深度学习模型部署(已更Pytorch篇)

。 【Pytorch部署】TorchScript PyTorch系列「一」PyTorch JIT —— trace/ script的代码组织和优化方法 2. 模型部署 or 模型编译 什么是模型编译?深度学习编译器? 传统的编译器是以高层语言作为输入,避免直接去写汇编,机器码;而深度学习编译器作用相仿,其输入是高度抽象的计算图,输出包括CPU或者GPU等硬件平台是哪个的底层代码和执行引擎,即深度学习编译器...
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