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a_numpy_based_cnn_implementation: 这是我的博客《不用框架，使用Python和Numpy构建卷积神经网络...》

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简介：
本文详细介绍了如何仅利用Python及Numpy库从零开始搭建一个简单的卷积神经网络（CNN），无需依赖任何深度学习框架。 我的博客中的代码实现是a_numpy_based_implement_cnn。 训练测试的依赖如下：Python3.6、numpy、pillow、scipy 和 matplotlib。 简易装置包括： - 间谍 其中，训练部分由两个 Python 文件和一个文件夹组成： - data_utils.py - cnn.py - cifar-10-batches-py（此文件夹内包含cifar—10数据集） 测试部分同样由两个Python文件和一个文件夹组成： - data_

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  • a_numpy_based_cnn_implementation: 这是我的博客《不用框架，使用Python和Numpy构建卷积神经网络...》
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    本文详细介绍了如何仅利用Python及Numpy库从零开始搭建一个简单的卷积神经网络（CNN），无需依赖任何深度学习框架。 我的博客中的代码实现是a_numpy_based_implement_cnn。 训练测试的依赖如下：Python3.6、numpy、pillow、scipy 和 matplotlib。 简易装置包括： - 间谍 其中，训练部分由两个 Python 文件和一个文件夹组成： - data_utils.py - cnn.py - cifar-10-batches-py（此文件夹内包含cifar—10数据集） 测试部分同样由两个Python文件和一个文件夹组成： - data_
     
  • 基于Python的CNN卷积神经网络实现（不使用框架）
    优质
    本项目旨在通过纯Python代码实现卷积神经网络(CNN)，专注于图像分类问题，无需依赖外部深度学习库或框架。 Python实现的卷积神经网络（CNN），无框架。
     
  • OpenCNN: 用C++构建的开源卷积神经网络框架
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    简介：OpenCNN是一款基于C++开发的开源卷积神经网络框架，旨在为深度学习研究者和开发者提供灵活、高效的模型训练与推理工具。 我正在尝试移植并添加更多文档到OpenCNN项目。这可能会破坏某些现有功能；但是预计在三周内可以稳定下来。 OpenCNN是一个使用C++11从头开始实现的卷积神经网络框架，特点如下： - 特征清晰易懂。 - 实施简单，适合学习CNN的基础知识。 - 易于扩展：定义明确的接口便于添加新的层类型。 - 很少依赖第三方库，仅取决于标准库和googletest单元测试工具。 项目经过全面测试，使用autodiff（前向模式）验证了所有正向/反向传播过程的准确性。整个框架是纯C++实现，在CPU上运行且不需要GPU的支持。 在MNIST数据集上的表现：5000次迭代后准确率达到95.21%，批处理大小为16。 支持的层类型包括： - 卷积 - 批量归一化 - ReLU及泄漏ReLU激活函数 - 最大池化 - 全连接层 - Dropout（辍学） - Softmax和交叉熵损失（即负对数损失） 项目在Linux (Ubuntu)上构建。
     
  • 神经网络：使用Python从零构建卷积神经网络、LSTM及常规神经网络
    优质
    本书详细介绍如何利用Python编程语言从头开始搭建卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和传统人工神经网络，适合对深度学习感兴趣的读者。 神经网络：用Python语言从零开始实现的卷积神经网络、LSTM神经网络和其他类型的神经网络。
     
  • 不用框架的Python实现卷积神经网络识别手写数字
    优质
    本项目演示了如何使用纯Python代码（不依赖外部库）构建一个简单的卷积神经网络，用于识别MNIST数据集的手写数字。 网络结构项目包含一个全连接神经网络实现手写数字识别的代码，其中层已经封装好以方便扩展和修改。 第一个卷积层输入为28×28的一通道图像，并使用6个5×5滤波器（步长为1且不补零），输出大小变为24×24、深度为6。 紧随其后的是一个池化层，它接收24×24的图像和6个通道作为输入。该池化层应用了尺寸为2×2的滤波器及步长为2的方式进行处理，最终得到12×12大小（深度仍保持6）的结果。 第二个卷积层接着对前一层输出的数据操作：它以8×8图像和12个通道作为输入，并使用12个5×5滤波器（同样不补零），步长为1。此过程后，得到的特征图尺寸变为8×8、深度为12。 随后是第二个池化层处理，其接受大小为4×4的图像和12个通道作为输入，并通过使用2×2的滤波器及步长为2的方式进行下采样操作。最终该层输出一个具有相同深度（即12）但尺寸缩减至4×4的结果；这相当于共有192个像素点。 第一个全连接层接收到上述卷积和池化过程后的数据，并继续完成后续的神经网络构建工作。
     
  • 使用Python和Django框架构建的博客系统
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    本项目采用Python编程语言及Django web框架开发，旨在创建一个功能全面且易于扩展的个人或小型团队博客平台。 基于Python的Web框架Django开发了一个博客系统，并使用Docker、Django、MySQL、Nginx和Gunicorn进行容器化部署。
     
  • 使用PyTorch构建卷积神经网络LeNet-5.ipynb
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    本Jupyter Notebook教程详细介绍了如何利用Python深度学习库PyTorch实现经典的卷积神经网络模型LeNet-5，适用于计算机视觉任务。 利用PyTorch可以实现卷积神经网络LeNet-5。关于如何使用PyTorch实现这个模型的具体细节，可以参考相关的技术博客文章。文中详细介绍了构建和训练该模型的过程，并提供了代码示例以帮助理解每个步骤的执行方式。通过这些资源，开发者能够更好地掌握利用深度学习框架进行图像分类任务的方法和技术。
     
  • 常用卷积神经网络架构简介
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    本文档提供对卷积神经网络领域中几种经典和现代架构的基本理解，包括LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet及ResNet等模型的特点与应用。 本段落档详细介绍了卷积神经网络的工作原理，并探讨了常用的AlexNet、VGG、GoogLet和ResNet网络架构以及一些核心技巧，非常适合深度学习爱好者作为入门材料进行研究。
     
  • 使用Numpy实现卷积神经网络(CNN)的例子
    优质
    本篇教程将详细介绍如何利用Python库Numpy从零开始构建一个简单的卷积神经网络（CNN），通过实例代码帮助读者理解CNN的基本原理及其应用。 ```python import numpy as np def conv_(img, conv_filter): filter_size = conv_filter.shape[1] result = np.zeros(img.shape) # 应用卷积运算的循环遍历图像 for r in np.uint16(np.arange(filter_size/2.0, img.shape[0]-filter_size/2.0+1)): for c in np.uint16(np.arange(filter_size/2.0, img.shape[1]-filter_size/2.0+1)): result[r, c] = np.sum(img[r - filter_size//2 : r + filter_size//2 + 1, c - filter_size//2 : c + filter_size//2 + 1] * conv_filter) return result ```
     
  • tt.py：简洁的卷积神经网络实现，使用numpy
    优质
    tt.py 是一个利用 numpy 实现的轻量级卷积神经网络库，旨在提供简洁、高效的代码结构，方便学习和快速原型设计。 我使用numpy编写了一个简单的卷积神经网络程序，该网络包含两个卷积层、两个池化层以及两个全连接层，并且达到了97%的准确率。