卷积神经网络在图像处理方面具有很强的优势，它能够自动学习到具有层次结构的特征表示，并且对平移、缩放和旋转等图像变换具有一定的不变性。这些特点使得卷积神经网络成为图像分类、目标检测、语义分割等任务的首选模型...
本实验实现了一个自定义的二维汇聚层（池化层），包括前向传播中进行最大池化、平均池化等操作。
本实验实现了二维卷积神经网络的卷积层设置步长、填充、输入输出通道等功能。
本实验实现了一个简单的二维卷积神经网络，包括二维互相关运算函数和自定义二维卷积层类，并对一个随机生成是二维张量进行了卷积操作。
本文主要介绍了卷积运算及其Pytorch实现，包括一维卷积（窄卷积、宽卷积、等宽卷积）、二维卷积。
鸢尾花分类（通过输入鸢尾花的特征信息，预测鸢尾花的种类)是一个常见的机器学习问题。本次实验旨在使用PyTorch构建一个简单的鸢尾花分类前馈神经网络模型，并进行训练和评价，以了解PyTorch的基本使用方法和模型训练过程。...
本实验实现了Runner类，用于模型的训练、评估和预测。通过该类，可以更方便地进行模型的训练和评估，并获取训练过程中的损失变化和评价指标的变化情况。...
本文将实现一个辅助功能——计算预测的准确率。Accuracy支持对每一个回合中每批数据进行评价，并将结果累积，最终获得整批数据的评价结果。
在本系列先前的代码中，借助深度学习框架的帮助，已经完成了前馈神经网络的大部分功能。本文将基于鸢尾花数据集构建一个数据迭代器，以便在每次迭代时从全部数据集中获取指定数量的数据。（借助深度学习框架中的Dataset类和D...
