Code代码块搜索结果|CNN - 集智数据集

集智数据集

代码片段

供您参考使用

搜索结果|共3条数据

耗时：81/毫秒

CNN

ResNet残差神经网络的实现 2024-09-03 23:11:23

125

ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络架构，由KaimingHe、XiangyuZhang、ShaoqingRen和JianSun在2015年提出，并在ImageNet挑战赛中取得了优异的成绩。ResNet的主要创新在于引入了残差块（residualblock），通过添加“跳跃连接”（skipconnections）来解决深层网络中的梯度消失问题和退化问题。

下面是一个使用PyTorch实现ResNet的基本示例代码。这里将以ResNet-18为例，这是一种相对较小的ResNet变体，适合初学者理解和实现。

# ResNet # 残差神经网络 # 深度学习 # PyTorch # 图像识别 # CNN # 梯度消失 # 模型训练 # 特征提取 # 计算机视觉 # 机器学习 # 深度卷积网络 # 残差块 # 人工智能 # 图像分类 # 神经网络 # SEO优化 # 技术博客 # 数据科学 # 算法实现

CNN

AlexNet神经网络基本架构的实现 2024-09-03 23:08:03

95

AlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton在2012年提出的卷积神经网络模型，它在当年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得了突破性的成绩，从而推动了深度学习的复兴。AlexNet展示了深度卷积网络在大规模图像识别任务中的强大能力。

下面是使用PyTorch实现的AlexNet模型的代码示例。我们将构建一个基本的AlexNet模型，并准备训练所需的环境。在这个示例中，我们假设你将使用ImageNet数据集或其他类似的数据集进行训练。

# AlexNet # 深度学习 # 卷积神经网络 # CNN # 图像识别 # PyTorch # TensorFlow # Keras # 深度学习实现 # 图像分类 # 机器学习 # AI模型 # 神经网络架构 # 技术教程 # 数据科学 # 代码示例 # SEO友好 # 技术博客 # 计算机视觉 # 模型训练

CNN

LeNet神经网络基本架构代码 2024-09-03 23:04:47

80

LeNet是最早的卷积神经网络之一，最初由YannLeCun在1998年设计，用于手写数字识别。LeNet的原始版本主要用于识别邮政编码中的手写数字，但它也是现代卷积神经网络架构的基础之一。

下面是一个使用PyTorch实现的简化版LeNet网络的例子。我们将使用MNIST数据集作为示例，因为LeNet最初是为此类任务设计的。MNIST数据集包含28x28像素的手写数字图片。

# LeNet # 深度学习 # 卷积神经网络 # CNN # 手写数字识别 # PyTorch # TensorFlow # Keras # 图像分类 # 机器学习 # 神经网络架构 # 技术教程 # 数据科学 # MNIST数据集 # 模型实现 # 计算机视觉 # 代码示例 # SEO优化 # 技术博客 # AI模型训练