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从CNN到 Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类原文>>>从CNN到 Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

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深度学习模型应用场景全解析：CNN、Transformer、BERT、RNN与GAN在深度学习的广阔天地里，各种模型如繁星点点，各自闪烁着独特的光芒。今天，让我们一同探索这些模型的适用场景、优势与局限，为您在模型选择时提供一份实用的指南。

TensorFlow深度学习实战——构建卷积神经网络实现CIFAR-10图像分类我们已经学习了卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的基本概念，并使用 TensorFlow 构建 CNN 实现了 MNIST 手写数字分类问题，本节将进一步介绍如何利用 CNN 对 CIFAR-10 数据集进行图像分类。首先构建一个简单的 CNN 模型来进行 CIFAR-10 图像的分类，接着，通过模型优化技术提高分类准确率。介绍了一个完整的从数据准备到模型评估的图像分类实践过程。

VisionTransformer（ViT）与CNN卷积神经网络的对比《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

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人工智能丨卷积神经网络的概念，它与普通的神经网络有何不同卷积神经网络（CNN）是一种专为处理网格数据（如图像）设计的神经网络，与普通神经网络的主要区别如下：CNN通过卷积层、池化层和参数共享等机制，在处理图像等网格数据时表现出色，能够有效提取局部特征并减少参数量。

卷积神经网络实战宠物狗识别本文采用卷积神经网络作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的特征提取能力，在多个图像分类任务中展现出卓越性能。本研究针对5种宠物狗数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的宠物狗图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取宠物狗的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。

TensorFlow深度学习实战（8）——卷积神经网络卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种非常强大的深度学习模型，广泛应用于图像分析、目标检测、图像生成等任务中。CNN 的核心思想是卷积操作和参数共享，卷积操作通过滑动滤波器(也称为卷积核)在输入数据上进行元素级的乘积和求和运算，从而提取局部特征。通过多个滤波器的组合，CNN 可以学习到不同层次的特征表示，从低级到高级的抽象特征。本节从传统全连接神经网络的缺陷为切入点，介绍了卷积神经网络的优势及其基本组件，并使用 TensorFlow 构建卷积神经网络。

【深度学习】遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型架构，最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出。Transformer 彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并成为许多现代 AI 模型（如 BERT、GPT 等）的基础。

图解循环神经网络（RNN）目录1.循环神经网络介绍2.网络结构3.结构分类4.模型工作原理5.模型工作示例6.总结RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构。与传统的神经网络不同，RNN具有记忆能力，能够捕捉序列数据中的时间依赖关系。

【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 从全连接层到卷积【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）专题一深度卷积网络 1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题 2.深度学习的历史发展历程 3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程 4.卷积神经网络的基本原理 5.卷积运算的原理和理解 6.池化操作，全连接层，以及分类器的作用 7.BP反向传播算法的理解 8.CNN模型代码详解 9.特征图，卷积核可视化分析

pytorch cnn 实现猫狗分类我们将创建一个自定义数据集类来加载猫狗图片。定义数据预处理方法，并加载数据集。我们定义了一个自定义数据集类 CatDogDataset 来加载猫狗图片。

计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一) 第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二) 第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络

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CNN手写数字识别1——模型搭建与数据准备我们这次使用LeNet模型，LeNet是一个经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）架构，最初由Yann LeCun等人在1998年提出，用于手写数字识别任务

大模型被偷家？CNN结合多模态！卷积神经网络是一种特殊类型的神经网络，其主要结构包括卷积层、池化层、全连接层和输出层。卷积层通过卷积操作学习图像的特征，池化层通过下采样操作减少参数数量，全连接层和输出层通过分类或回归来完成任务。

卷积神经网络实战人脸检测与识别深度学习实战人脸检测与识别人脸识别技术的研究意义是多方面的，它涉及到社会生活的各个领域，并为社会发展和人民生活带来便利和安全。以下是人脸识别研究的几个主要意义：

《深度学习》——CNN卷积神经网络模型及项目实例卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等领域有着广泛的应用。

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RIME-CNN-SVM故障诊断构建一个高效、准确的基于卷积神经网络（CNN）的电力系统故障识别与分类仿真系统，实现对电力系统故障的精准识别与分类。在这一模型中，CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理，随后，这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型，由SVM进一步执行分类与回归分析的任务，从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度，引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各项参数。这些被优化的关键参数涵盖了CNN的批量处理大小、学习率以及正则化系数。通过细致的参数调优，能够最大化地

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CNN-GRU卷积神经网络门控循环单元多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)代码地址：CNN-GRU卷积神经网络门控循环单元多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)

从0搭建卷积神经网络(CNN)--详细教学目录一、卷积神经网络介绍1、简介经典CNN架构2、与传统神经网络区别3、卷积神经网络的结构(1) 卷积层（Convolutional Layer）