在本教程中,我们将使用我们已有的关于 PyTorch 和线性回归的知识来求解一类非常不同的问题:图像分类。我们将使用著名的 MNIST 手写数字数据库作为我们的训练数据集。其中含有 28×28 像素的灰度手写数字图像(0 到 9),并且每张图像都带有指示该图像的数字的标签。下面是一些来自该数据集的样本:
文章超长,秉承用代码搞定一切的原则,内含大量代码,建议收藏,并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问,也欢迎留言告知我们。
Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架,Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说,Pytorch你值得拥有。本文将介绍pytorch的核心张量与梯度,以及如何一步一步的使用GPU训练你的第一个深度神经网络。
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的生成对抗示例。本教程将提高您对ML(机器学习)模型的安全漏洞的认知,并将深入了解对抗性机器学习的热门话题。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
ResNet在2015年被提出,在ImageNet比赛classification任务上获得第一名,因为它“简单与实用”并存,之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的,检测,分割,识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”,顾名思义,shortcut就是“抄近道”的意思,下面是这个resnet的网络结构:
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第五篇——训练识别建筑年代的深度学习模型,我们会使用Python中的PyTorch库来训练模型,模型将选用基于DenseNet121的深度卷积神经网络(DCNN)作为骨干进行迁移学习,数据集采用Part3-2.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像(下)中获取的阿姆斯特丹的7万多张谷歌街景图像。在处理过程中我们会进一步优化模型,避免欠拟合和过度拟合,并且使用Tensorboard[2]实时查看训练过程。下篇文章[3]我们会对建筑年代的模型使用进行评价,并从空间角度进行分析。
在之前的教程中,我们基于 MNIST 数据集训练了一个识别手写数字的 logistic 回归模型,并且达到了约 86% 的准确度。
MNIST可以说是机器学习入门的hello word了!导师一般第一个就让你研究MNIST,研究透了,也算基本入门了。好的,今天就来扯一扯学一学。
如果你刚刚开始使用PyTorch并想学习如何进行基本的图像分类,那么你可以参考本教程。它将介绍如何组织训练数据,使用预训练神经网络训练模型,然后预测其他图像。
DataSet: 本文使用GTZAN Genre Collection音乐数据集,地址:[1]
本文提出了一种用于三维卷积神经网络(3D CNN)的模型压缩和移动加速框架 RT3D,通过结合神经网络权重剪枝和编译器代码优化技术,使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达 29.1 倍,准确性损失仅为 1%~1.5%。当在手机上采用 C3D 或 R(2+1)D 模型时,可以在 150ms 内完成 16 帧视频的计算。该工作由 CoCoPIE 团队:美国东北大学(Northeastern University)的王言治研究组、威廉与玛丽学院(William & Mary)的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学(North Carolina State University)的慎熙鹏研究组共同完成,发表于第 35 届美国人工智能协会年会(AAAI 2021)。
【新智元导读】10月26日,深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论
对于图神经网络来说,最常见和被广泛使用的任务之一就是节点分类。 图数据中的训练、验证和测试集中的每个节点都具有从一组预定义的类别中分配的一个类别,即正确的标注。 节点回归任务也类似,训练、验证和测试集中的每个节点都被标注了一个正确的数字。
在当今技术创新的背景下,各领域的进步已经改变了人类的存在方式,从教育(Abulibdeh等人,2024年)和医疗保健(Younis等人,2024年)到娱乐(Takale等人,2024年)和通信(Gholami和Al Abdwani,2024年)。尽管这些变革性的进步已经发生,但某些社区仍然面临阻碍他们获得基本特权的障碍。
之前我们介绍了使用 Keras 和深度学习的多标签分类(multi-label classification),参阅 https://goo.gl/e8RXtV。今天我们将讨论一种更为先进的技术——多输出分类(multi-output classification)。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第六篇——对建筑年代深度学习模型的进行评价,我们首先会通过对测试数据集的预测来展示模型的预测能力,其中,我们会介绍对模型进行评估的几种方法,包括混淆矩阵、召回率 (Recall)、精确度 (Precision)、F1分数 (F1 Score),然后,我们会利用类激活映射(Class Activation Mapping,简称 CAM)查看模型关注哪些方面,最后从空间上观察建筑年代的预测结果在空间上的表现。
上一步最终得到的数据为tensor(x)的形式,为了得到最终的pytorch number,需要对其进行下一步操作
自 2020 年 GPT-3 横空出世以来,ChatGPT 的爆火再一次将 GPT 家族的生成式大型语言模型带到聚光灯下,它们在各种任务中都已显示出了强大的性能。
由softmax回归模型的定义可知,softmax回归模型只有权重参数和偏差参数。因此可以使用神经网络子模块中的线性模块。
导语:据介绍,Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题,包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅:https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tens
典型的度量学习论文会提出一个新的损失函数或训练过程,然后在一些数据集上显示结果,如 CUB200、Stanford Cars 和 Stanford Online 产品。每隔几个月,我们都会看到准确度有所提高。
分类和回归是最常见的机器学习问题类型之一。在本笔记中,我们将使用 PyTorch 解决几个不同的分类问题(二元分类,多类分类,多标签分类)。换句话说,我们通过获取一组输入并预测这些输入集属于哪个类别。
【导读】图像识别是深度学习取得重要成功的领域,特别是卷积神经网络在图像识别和图像分类中取得了超过人类的好成绩。本文详细介绍了卷积神经网络(CNN)的基本结构,对卷积神经网络中的重要部分进行详细讲解,如卷积、非线性函数ReLU、Max-Pooling、全连接等。另外,本文通过对 CIFAR-10 的10类图像分类来加深读者对CNN的理解和Pytorch的使用,列举了如何使用Pytorch收集和加载数据集、设计神经网络、进行网络训练、调参和准确度量。总的来讲,这篇文章偏重概念理解和动手实现,相信对您的入门会有帮
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
【导读】10月26日,深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论文的T
图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。
本案例的内容呢,主要是利用论文间的相互引用关系,设计一个GCN网络进行论文分类。具体的数据结构与内容会在下文详细介绍。
蕾师师 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 为了让更多IoT设备用上AI,在条件“简陋”的单片机上跑图像识别模型也成为一种需求。 但是图像识别对内存有较高的要求,一般搭载MCU的设备内存都不高,怎样才能解决这个问题呢? 最近,微软提出了一种RNNPool方法,甚至可在内存只有256 KB的STM32开发板上运行人脸检测模型。 这篇论文也发表在近期举行的顶会NeurIPS 2020上,相关代码已经开源。 CNN难以适应单片机低内存 目前,计算机视觉领域的主要架构都是基于CNN,但是CNN对
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试
终于到了深度学习最引人注目的部分——图像处理!本章将介绍如何利用深度学习来处理和分类图像。我们将以一个极为有趣的数据集——FashionMNIST[5],作为我们的训练材料。这个数据集包含了各种时尚商品的图像,像裤子、鞋子、T恤等。我们要教会计算机如何区分它们,就像教小朋友认识不同的服装一样!
回想一下,在本系列文章的第一篇中,我们学习了为什么需要载入预训练网络以及如何载入预训练网络,同时我们演示了如何将预训练网络的分类器替换为我们自己的分类器。在本篇推文中,我们将学习如何训练自己的分类器。
凡本公众号注明“来源:XXX(非集智书童)”的作品,均转载自其它媒体,版权归原作者所有,如有侵权请联系我们删除,谢谢。
来自官方的Mask R-CNN实现终于“又”来了!PyTorch官方Twitter今天公布了一个名为Mask R-CNN Benchmark的项目。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 更多内容请见👇 Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库 2.定义 Le
编者注:本文解读论文与我们曾发文章《Bengio 团队力作:GNN 对比基准横空出世,图神经网络的「ImageNet」来了》所解读论文,为同一篇,不同作者,不同视角。一同参考。
随着机器学习和人工智能领域的持续发展,神经网络及其代表性的算法通过提升计算成本而实现了越来越高的准确度。量化(quantization)是一种以准确度为代价旨在降低计算成本的方法。为了在尽可能小地损失准确度的同时尽可能多地减少计算,研究者们已经提出了多种不同的量化方案。
集成学习通过综合多个模型来帮助改进机器学习结果。与单一模型相比,这种方法可以产生更好的预测性能。这就是为什么集成方法被广泛应用在许多著名的机器学习竞赛中,比如Netflix Competition,KDD 2009和Kaggle。
如果更改第一层和第二层的暂退法概率,会发生什么情况?具体地说,如果交换这两个层,会发生什么情况?设计一个实验来回答这些问题,定量描述该结果,并总结定性的结论
原标题 | A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
当想要训练处理图像的深度学习模型时,遇到了大尺寸图像,如果我们直接使用全连接层来无脑叠加,那会造成以下几个问题:
自监督学习(SSL)在最近几年取得了很大的进展,在许多下游任务上几乎已经达到监督学习方法的水平。但是,由于模型的复杂性以及缺乏有标注训练数据集,我们还一直难以理解学习到的表征及其底层的工作机制。此外,自监督学习中使用的 pretext 任务通常与特定下游任务的直接关系不大,这就进一步增大了解释所学习到的表征的复杂性。而在监督式分类中,所学到的表征的结构往往很简单。
对于机器学习和深度学习的码农们,几大框架大家都不陌生,但是不管是从科研还是论文上面,能看到的PyTorch的项目比TensorFlow要多,虽然在在Stack Overflow上3种主流框架Keras、TensorFlow和PyTorch统计中能看到TensorFlow依然跃居榜首:
胆管癌(GBC)。近来,自动检测GBC的技术引起了研究者的极大兴趣。GBC在早期很难被检测出来,而且当疾病被发现时大多数患者已经处于晚期,手术切除变得不可行。因此,这种疾病的生存统计数据非常惨淡。晚期GBC患者的5年生存率仅为5%,平均生存时间仅为六个月。因此,早期发现GBC对于及时干预和提高生存率至关重要。
论文标题:You eat with your eyes first: Optimizing Yelp Image 论文链接:https://arxiv.org/abs/2011.01434 论文单位:斯坦福大学
翻译|AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 周翔,尚岩奇 他可谓神童。 2009年,在 IEEE 举办的 CVPR 大会上,还在微软亚研院(MSRA)实习的何恺明的第一篇论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”艳惊四座,获最佳论文,这是第一次完全由中国人组成的团队获得该奖项。 2016年,何恺明所在团队的另一篇论文“Deep Residual Learning for Image Recognition”再获 CVPR 最佳论文奖
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云