深度学习项目--基于LSTM的糖尿病预测探究(pytorch实现)
🍨 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 前言 LSTM模型一直是一个很经典的模型,一般用于序列数据预测,这个可以很好的挖掘数据上下文信息,本文将使用LSTM进行糖尿病预测(二分类问题),采用LSTM+Linear解决分类问题; 📖 :机器学习/数据分析案例—糖尿病预测; 👀 后面打算用机器学习(随机森林、SVM等)结合深度学习LSTM做一个比较完整的项目,大家可以关注一下哈; L...
深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)
🍨 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 前言 LSTM模型一直是一个很经典的模型,这个模型当然也很复杂,一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学,GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新,其中: 深度学习基础–一文搞懂RNN 深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》) 深度学习基础–LSTM学习笔记(李沐《动手学习深度学习》) 这一篇:是,讲述了如何构建时间数据...
错误修改系列---基于RNN模型的心脏病预测(pytorch实现)
言 ,TensorFlow实现为:基于RNN模型的心脏病预测(tensorflow实现),但是,这篇文章进行修改,修改效果还是好了不少;源文章为:基于RNN模型的心脏病预测,提供tensorflow和pytorch实现 这个也不算是错误,就是之前数据标准化、划分数据集的时候,我用的很麻烦,如下图(之前): ,修改后,我们先对数据进行标准化,后再进行划分就会简单很多() 模型参数输入,这里应该是13个特征维度,而且这...
【Pytorch深度学习开发实践学习】Pytorch实现LeNet神经网络(2)train.py
import torchimport torchvisionimport torch.nn as nnfrom model import LeNetimport torch.optim as optimimport torchvision.transforms as transforms def main(): transform = transforms.Compose( [transforms.To...
【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局部响应归一化使用...
【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
train.py的全部代码如下: import osimport sysimport json import torchimport torch.nn as nnfrom torchvision import transforms, datasets, utilsimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport torch.optim a...
【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、线性函数、...
Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨(二)
在《Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨(一)》中探讨了Transformer的训练整体流程,本文进一步探讨Transformer训练过程中teacher forcing的实现原理。 1.Transformer中decoder的流程 在论文《Attention is all you need》中,关于encoder及self attention有较为详细的论述,这也是网上很多教程在谈及tran...
语义分割任务的准确率计算:基于PyTorch实现
语义分割任务的准确率计算:基于PyTorch实现 🌵文章目录🌵 🌳引言🌳🌳语义分割任务概述🌳🌳准确率的定义与计算方法🌳🌳实践应用与优化策略🌳🌳准确率的局限性分析🌳🌳结尾🌳 🌳引言🌳 随着深度学习技术的飞速发展,语义分割任务作为计算机视觉领域的一个重要分支,逐渐受到了广大研究者和开发者的关注。语义分割旨在将图像中的每个像素点划分到其所属的物体类别中,从而为图像赋予更为丰富的语义信息。准确率作为衡量语义分割模型性能的...
【三维重建】【深度学习】NeuS代码Pytorch实现--训练阶段代码解析(上)
【三维重建】【深度学习】NeuS代码Pytorch实现–训练阶段代码解析(上) 文章目录 【三维重建】【深度学习】NeuS代码Pytorch实现--训练阶段代码解析(上)前言Runner控制器初始化Dataset数据管理器初始化NeuS模型初始化计算相机内参、外参学习率更新图像训练集随机排序随机光线rays生成光线rays的最近、远点光线rays上进行前景粗采样光线rays上进行背景采样总结 前言 在详细解析Ne...