深度学习——第8章 深层神经网络（DNN）
8.1 神经网络为什么要深？ 8.2 深层神经网络标记符号 8.3 正向传播 8.4 反向传播 8.5 多分类Softmax 8.6 总结 上一课是实战内容，我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型，只包含单层隐藏层。并使用这个简单模型对非线性可分的样本集进行分类，最终得到了不错的分类效果。 本节将继续从深度神经网络入手，介绍深层神经网络的数学原理和推导过程。 8.1 神经网络为什么要深...
15.3 基于深度学习的WiFi指纹低成本地点识别
供粗略的全球位置估计，而不需要额外的外感传感器成本。阻碍这种解决方案在室内定位中广泛应用的一个重要问题是，在定位系统运行之前，需要对整个环境进行调查，以获得WiFi信号强度图。因此，在本文中，我们研究深度学习-一种最新且强大的机器学习范式是否可以从稀疏扫描地图上的WiFi数据提供全球位置识别解决方案，并且大大减少了手动调优的工作量。 2 Related Work 移动机器人使用WiFi进行室内定位是一个古...
【Pytorch深度学习开发实践学习】【AlexNet】经典算法复现-Pytorch实现AlexNet神经网络（1）model.py
算法简介 AlexNet是人工智能深度学习在CV领域的开山之作，是最先把深度卷积神经网络应用于图像分类领域的研究成果，对后面的诸多研究起到了巨大的引领作用，因此有必要学习这个算法并能够实现它。 主要的创新点在于： 首次使用GPU进行神经网络加速训练使用使用了非饱和的激活函数ReLU，而不是传统的sigmoid和tanh使用了数据增强手段抑制过拟合提出了Dropout随机失活抑制过拟合提出了LRN局部响应...
【Pytorch深度学习开发实践学习】【AlexNet】经典算法复现-Pytorch实现AlexNet神经网络（2）train.py
量的访问，以及与Python解释器强烈交互的功能。 import json: 导入Python的JSON模块，用于处理JSON格式的数据。 import torch: 导入PyTorch库，一个开源的深度学习框架。 import torch.nn as nn: 从PyTorch库中导入神经网络模块，并简称为nn。 from torchvision import transforms, datasets, ...
【Pytorch深度学习开发实践学习】Pytorch实现LeNet神经网络（2）train.py
ort LeNetimport torch.optim as optimimport torchvision.transforms as transforms 这段代码是使用PyTorch库来进行深度学习的导入语句。进行逐行解释： import torch: 导入PyTorch库。PyTorch是一个开源的深度学习框架，允许你进行快速实验和开发。 import torchvision: 导入torch...
Tensorflow深度学习系列专栏简介
专栏内容 在深度学习系列专栏中，我们将深入探讨TensorFlow两个领先的深度学习框架，为读者提供全面而实用的知识。专栏始于深度学习的基础概念，包括神经网络结构、前馈与反向传播等核心知识，为初学者提供坚实的基础。我们将深入讨论TensorFlow基本操作，涉及张量操作和模型构建，帮助读者熟悉两个框架的语法和流程。 除了理论知识，我们还将探讨实际应用与项目实战，通过案例演示如何将深度学习技术应用于实际问...
【Pytorch深度学习开发实践学习】Pytorch实现LeNet神经网络（1）
1.model.py import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F 引入pytorch的两个模块 关于这两个模块的作用，可以参考下面 Pytorch官方文档 torch.nn包含了构成计算图的基本模块 torch,nn.function包括了计算图中的各种主要函数，包括：卷积函数、池化函数、注意力机制函数、非线性激活函数、dropout函数、...
基于YOLOv8深度学习+Pyqt5的电动车头盔佩戴检测系统
浩：创享日记 对话框发送：225头盔 获取完整源码源文件+已标注的数据集（1463张）+源码各文件说明+配置跑通说明文档 若需要一对一远程操作在你电脑跑通，有偿89yuan 效果展示 基于YOLOv8深度学习+PyQT5的电动车头盔佩戴检测系统 各文件说明 随着电动车的普及，交通安全问题日益凸显。头盔作为保护骑行者头部安全的重要装备，其佩戴情况的监测对于减少交通事故伤害具有重要意义。本文提出了一种基于YO...
深度学习中的样本分类：如何区分正样本、负样本、困难样本和简单样本？
深度学习中的样本分类：如何区分正样本、负样本、困难样本和简单样本？ 🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程 👈 💡 创作高质量博文，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~） 🌵文章目录🌵 一、正样本与负样本📌二、困难样本与简单样本 🔍三、区别与联系...
【深度学习笔记】优化算法——随机梯度下降
gradient descent）。 %matplotlib inlineimport mathimport torchfrom d2l import torch as d2l 随机梯度更新 在深度学习中，目标函数通常是训练数据集中每个样本的损失函数的平均值。给定 n n n个样本的训练数据集，我们假设 f i ( x ) f_i(\mathbf{x}) fi(x)是关于索引 i i i的训练样本...