文章目录1生成对抗网络基本概念2生成对抗网络建模2.1建立MnistDataset类2.2建立鉴别器2.3测试鉴别器2.4Mnist生成器制作3模型的训练4模型表现的判断前面的博客讲了如何基于PyTorch使用神经网络识别手写数字使用PyTorch构建神经网络下面在此基础上构建一个生成对抗网络，生成对抗网络可以模拟出新的手写数字数据集。1生成对抗网络基本概念生成对抗网络（GAN）是一种用于生成新的照片，文本或音频的模型。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器的作用是生成新的样本，而判别器的作用是识别这些样本是真实的还是假的。两个模型相互博弈，通过不断调整自己的参数来提高自己的能力。生成器希望判
防抖!DOCTYPEhtml>htmllang="en">head>metacharset="UTF-8">/head>body>防抖：inputid="input"type="text">/body>script>//监听拿到input输入的值input.addEventListener('input',function(e){val(e.target.value)})//防抖的核心代码functionfn(time,fun){letflag//定义状态returnfunction(value){clearTimeout(flag)//在执行之前清除定时器的flag不让他执行flag=set
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先上成功图1.在父组件里面定义弹出层，并且调用子组件制作海报的方法2.点击显示二维码调用子组件海报方法showPoster(customerPostId){ //console.log(this.$refs.positionPoster) this.$refs.positionPoster.createPoster(customerPostId); }3.mounted方法里面获取手机屏幕的宽度，并且设置canvas的大小 uni.getSystemInfo({ success:res=>{ this.canvas
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目录1.1卷积神经网络简介1.2神经网络1.2.1 神经元模型 1.2.2神经网络模型1.3卷积神经网络1.3.1卷积的概念1.3.2卷积的计算过程1.3.3 感受野1.3.4 步长1.3.5 输出特征尺寸计算 1.3.6 全零填充1.3.7标准化1.3.7 池化层 1.4卷积神经网络的全过程 1.5 PyTorch的卷积神经网络（cnn）手写数字识别1.5.1代码1.1卷积神经网络简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称：CNN）是深度学习当中一个非常重要的神经网络结构。它主要用于用在图像图片处理，视频处理，音频处理以及自然语言处理等等。早在上世纪80年
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🍨本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍦参考文章地址： 🔗深度学习100例-卷积神经网络实现mnist手写数字识别🍖作者：K同学啊本实验很适合小白入手。实验目的：初次尝试使用 tensorflow，构建卷积神经网络，通过训练集训练模型，在测试集上进行测试。注：tensorflow毕竟是个比较大的库，里面有很多对象、属性、方法等，我的考虑是需要用到什么再去学习怎么实现即可，这些库毕竟只是一个工具，重要的还是它本身的实现流程以及我们的思考。实验介绍：手写数字识别，从名字上来看它就是一个分类任务，我们需要处理大量的数据，使机器/模型能够更加准确地识别出：这张图片里的数字是n的可能性更大。
