背景及意义 前言 详细视频演示 部分截图如下： 技术栈 数据集 核心代码 # coding:utf-8__author__ = "ila" from django.http import JsonResponse from .users_model import usersfrom util.codes import *from util.auth import Authimport util....

目录 引言：穿越智能的迷雾 一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络 1.1 感知机的启蒙 1.2 神经网络的诞生与演进 1.3 深度学习的崛起 二、深度学习的核心魔法：神经网络架构 2.1 前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN） 2.2 卷积神经网络（CNN） 2.3 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU） 2.4 生成对抗网络（GAN） 三、深度...

et）预训练，具有很强的特征提取能力，常用于迁移学习，即在预训练的基础上进行微调，应用于其他特定任务，如物体检测、人脸识别等。 以下是一个使用ResNet50进行图像分类的示例代码，使用的是Keras深度学习框架： from tensorflow.keras.applications import ResNet50from tensorflow.keras.preprocessing import im...

www.yuque.com/ziwu/yygu3z/si2hvt871g7larxu 四、卷积神经网络算法 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习算法，特别适用于处理图像数据。它的特点包括： 局部感受野：CNN通过卷积层提取局部特征，每个卷积核只关注输入数据的一小部分，这模拟了生物视觉系统的工作原理。 权重共享：在卷积层中，同一个卷积核的权重在...

论文：（2018）包含空间注意力和通道注意力两部分1807.06521https://arxiv.org/pdf/1807.06521  通道注意力：对input feature maps每个feature map做全局平均池化和全局最大池化，得到两个1d向量，再经过conv，ReLU，1x1conv，sigmoid进行归一化后对input feature maps加权。 空间注意力：对feature ...

视频 and 完整代码 and 安装 获取地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/yiaya18go9iccgl3 四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别的常用算法。它通过模拟人类视觉皮层处理图像的方式，利用卷积层提取图像特征，并通过池化层减少参数数量和计算复杂度。CNN在图像识别领域表现出色，因为它能够自动学习图像中的局部和全局特征，无...

mport pickleimport gzip # 指定本地文件路径file_path = Path(r"C:\Users\HUAWEI\Desktop\资料\大三上\PyTorch\4.第四章 深度学习框架PyTorch\神经网络实战分类与回归任务\mnist.pkl.gz")# r"..."：字符串前缀 r 表示这是一个原始字符串（raw string），用于避免转义字符（如 \n，\t）的误解...

基于Python的B站排行榜大数据分析与可视化系统通过网络爬虫技术，自动采集B站网址热门排行榜，提取大量相关文本信息并存储在系统中。通过对这些信息进行统计分析，系统实现了B站排行榜热度的整体分析，热门版块的词云分析以及不同版块热度的详细分析。通过可视化的方式，用户可以清晰直观地了解B站各个排行榜的动态和热度趋势。本系统不仅提供了对B站内容的全面分析，还为用户提供了一种方便、直观的方式来探索和了解B站平台...

w.yuque.com/ziwu/yygu3z/wkzfondcbgz2zg6h 四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习算法，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN通过模拟人类视觉皮层处理图像的方式，能够自动学习图像的特征和层次结构。 CNN的核心是卷积层，它包含多个卷积核，每个卷积核负责提取图像中的特定特征，...

第一部分：基础知识 Dropout 是一种用于防止神经网络过拟合的正则化方法。它通过在每次训练过程中随机丢弃一部分神经元，使得模型在每次迭代中使用不同的神经元组合进行计算，从而减少模型对某些神经元的依赖，增强模型的泛化能力。 第二部分：工作原理 ①在训练过程中随机“删除”（也就是将权重设为0）一些神经元 ②只是用在训练期间，不会用在测试期间。 这个idea的思路就是让防止神经网络对训练集过于依赖，从而提高...