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EfficientNet 网络原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录介绍网络参数优化方法网络效果代码实现介绍2019年，Google在EfﬁcientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks一文中提出了EfficientNet。和MnasNet一样，EfficientNet也使用了神经架构搜索方法。不同的是，EfficientNet使用该方法搜索的是一个Baseline网络，称之为Ef

cofisher·2022-12-02 10:15

MnasNet 网络原理与 Tensorflow2.0 实现（with SE module）

文章目录介绍网络介绍总体流程优化目标应用神经架构搜索Mnasnet结构含有SE模块的Mnasnet结构代码实现参考资料介绍设计移动设备上的CNN模型具有挑战性，需要保证模型小速度快且准确率高，人为地权衡这三方面很困难，有太多种可能结构需要考虑。Google大脑AutoML组提出了一种用于设计资源受限的移动CNN模型的神经网络结构搜索方法，将时间延迟信息明确地整合到主要目标中，这样搜索模型可以识别一

cofisher·2022-12-02 10:14

Hopfield神经网络解决TSP问题（Java）

目录一、网络原理二、算法步骤三、代码实现（Java）四、所用jar包一、网络原理Hopfield神经网络（HNN）是一种全互联反馈神经网络，它的每一个神经元都和其他神经元连接。

离陌lm·2022-12-01 21:23

bp神经网络图像压缩原理图,bp神经网络图像分类

BP神经网络原理人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（ErrorBack-Prooaeation），简称为BP网络。

普通网友·2022-12-01 08:45

成为算法工程师到底需要学些什么

懒懒小道长·2022-11-29 17:41

bp神经网络的训练过程,一文搞定bp神经网络

1、BP神经网络原理人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（ErrorBack-Prooaeation），简称为BP网络。

小六oO·2022-11-29 01:03

基于BP神经网络的电力负荷预测（Matlab代码实现）

因此,文章在综合分析实际负荷特征和BP神经网络原理的基础上,提出BP神经网络预测方法。

电气辅导帮·2022-11-28 19:34

脉冲神经网络原理及应用,脉冲神经网络项目名称

脉冲神经网络的简介脉冲神经网络（SNN-SpikingNeuronNetworks)经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码(ratecoded）。脉冲神经网络，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中

普通网友·2022-11-28 14:18

脉冲神经网络原理及应用 pdf,脉冲神经网络原理

脉冲神经网络的应用脉冲神经网络大体上可以和传统的人工神经网络一样被用在信息处理中，而且脉冲神经网络可以对一个虚拟昆虫寻找食物的问题建模，而不需要环境的先验知识。并且，由于它更加接近现实的性能，使它可以用来学习生物神经系统的工作，电生理学的脉冲和脉冲神经网络在电脑上的模拟输出相比，决定了拓扑学和生物神经学的假说的可能性。在实践中脉冲神经网络和已被证明的理论之间还存在一个主要的不同点。脉冲神经网络已被

快乐的小荣荣·2022-11-28 14:44

序列模型之循环神经网络（一）

目录一.数学符号二.循环神经网络RNN1.图示网络原理和结构2.RNN计算过程3.前向传播&反向传播三.不同类型的循环神经网络一.数学符号先来一个很简单的例子，输入一个句子，然后句子中的每一个单词都对应一个输出

深海鱼肝油ya·2022-11-28 12:55

机器学习笔记-线性神经网络

1、线性神经网络原理线性神经网络与感知器的主要区别在于感知器的激活函数只能输出两种可能值（-1或1），而线性神经网络的输出可以取任意值，其激活函数是线性函数。

小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:35

CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——近年超火的Transformer你再不了解就晚了！

作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题专栏推荐：深度学习网络原理与实战近期目标：写好专栏的每一篇文章支持小苏：点赞、收藏⭐、留言文章目录CV攻城狮入门VIT(visiontransformer

秃头小苏·2022-11-28 07:11

通俗理解RNN循环神经网络原理

1、RNN的简单介绍我们前面提到的无论是人工神经网络还是CNN卷积神经网络，他们的前提都是：元素之间是相互独立的，前一个输入与后一个输入是没有关系的。但现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如：某人说：我喜欢美食，其中最喜欢吃的是肉蟹煲，以后有钱了一定要每天吃___.这里填空，人应该都知道是填“肉蟹煲“。因为我们是根据上下文的内容推断出来的，但机器要做到这一步就比较难了。因此，我们就需要使用循环神

一只程序猿中的算法dog·2022-11-27 11:18

卷积神经网络的基础——LeNet网络详解

4Pytorch实现的LeNet网络4.1注意点4.2代码4.3Con2d源代码写在前面：研究生的自我修养，就是不断在看论文——看网络原理——看最前沿的算法之间反复横跳！

谜底是你_·2022-11-27 09:55

SNN介绍-来自脉冲神经网络原理

神经科学的一些实验证据表明，视觉与听觉等许多生物神经系统都采用神经元发放的动作电位(即脉冲)的时间来编码信息。针对这些问题，更加符合生物神经系统实际情况的第三代人工神经网络模型--脉冲神经网络应运而生。脉冲神经网络使用时间编码的方式进行信息传递与处理，直接利用神经元的脉冲发放时间作为网络模型的输入与输出，从而实现信息的高效处理。脉冲神经网络的拓扑结构分为前馈型脉冲神经网络，递归型脉冲神经网络和混合

robotcoming·2022-11-27 00:33

脉冲神经网络原理及应用,脉冲神经网络编码方式

脉冲神经网络的简介脉冲神经网络（SNN-SpikingNeuronNetworks)经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码(ratecoded）。脉冲神经网络，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中

普通网友·2022-11-27 00:02

如何看待第三代神经网络SNN？详解脉冲神经网络的架构原理、数据集和训练方法原创

本文目录1脉冲神经网络简介2脉冲神经网络原理3脉冲神经网络数据集4脉冲神经网络训练方法5脉冲神经网络评价指标1脉冲神经网络简介脉冲神经网络(SNN)属于第三代神经网络模型，实现了更高级的生物神经模拟水平

极市平台·2022-11-27 00:32

Pytorch学习笔记|莫凡Python

中的数学运算变量(Variable)Torch中的激励函数关系拟合(回归)要点建立数据集建立神经网络训练网络可视化训练过程区分类型(分类)建立数据集建立神经网络训练网络可视化训练过程快速搭建批训练卷积神经网络原理池化

元辰辰辰辰辰辰·2022-11-26 20:31

基于PyTorch对卷积神经网络原理总结与实现

目录1.概述1.1卷积神经网络的引入1.2卷积神经网络的基本准则1.2.1局部性1.2.2相同性1.2.3不变性2.网络层次分析2.1卷积层2.1.1滤波器的高度和宽度2.1.2步长2.1.3边界填充2.1.4卷积层代码实现2.2池化层2.2.1池化层概述2.2.2池化层实现3.基于PyTorch的卷积神经网络对手写数字进行识别1.概述1.1卷积神经网络的引入在前一个博客中我们对于全连接神经网络做

AI炮灰·2022-11-26 16:07

狂神docker学习笔记

每个视频都有认真看，做笔记和练习，以此篇分享整个学习过程画图网页docker学习docker概述docker安装docker命令镜像命令容器命令操作命令docker镜像容器数据卷dockerFiledocker网络原理

Davina_yu·2022-11-26 14:19

医学图像处理医学图像处理-卷积神经网络卷积神经网络_小白也能看懂的卷积神经网络原理...

公众号“计算机视觉与深度学习”，专注人工智能，计算机视觉，深度学习，机器学习，自然语言处理，slam等前沿技术，从入门到进阶全覆盖，定期分享知识。小编在市面看了很多介绍计算机视觉的知识，感觉都非常深奥，难以理解和入门。因此总结出了一套容易理解的教程，希望能够和大家分享。一.人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑构建出来的神经网络，每一个神经元都具有一定的权重和阈值。仅有单个神经元的图例如下所示：从

weixin_39612110·2022-11-26 12:39

【毕业设计】图像识别跌倒检测算法研究与实现 - python 深度学习机器学习

1简介2实现方法2.1传统机器视觉算法2.2基于机器学习的跌倒检测2.2.1SVM简介2.2.2SVM跌倒检测原理2.2.3算法流程2.2.4算法效果2.3深度学习跌倒检测2.3.1最终效果2.3.2网络原理

caxiou·2022-11-26 10:45

手撕CNN卷积神经网络原理（一）

1.神经网络的计算我们常见的比较简单的神经网络如下图所示对于该神经网络，有以下感念1.输入层（inputlayer），可以理解为数学中线性函数y=kx+b中的若干个x2.权重w（weights）：可以理解为数学中线性函数y=kx+b中的k3.偏执量b（bias）：可以理解为数学中线性函数y=kx+b中的b4.a：可以理解为数学中线性函数y=kx+b中的y，但这个y不是该节点输出的结果5.z()激活

Bill～QAQ～·2022-11-26 05:02

网络原理（一）——协议分层

网络协议协议分层OSI七层模型OSI（OpenSystemInterconnection，开放系统互连）七层网络模型称为开放式系统互联参考模型，是一个逻辑上的定义和规范;把网络从逻辑上分为了7层.每一层都有相关、相对应的物理设备，比如路由器，交换机;OSI七层模型是一种框架性的设计方法，其最主要的功能使就是帮助不同类型的主机实现数据传输;它的最大优点是将服务、接口和协议这三个概念明确地区分开来，概

海盗船长没有船y·2022-11-26 04:08

docker专题讲解——超详细

docker路线Docker概述Docker安装Docker命令镜像命令容器命令操作命令...Docker镜像Docker数据卷Docker网络原理idea整合DockerDockercompose(集群版实操

技术兽·2022-11-26 04:37

FPN(Feature Pyramid Networks)网络原理解析

前言在图像处理中，为了解决多尺度的问题，设计了图像金字塔；在卷积神经网络中，由于网络提取的不同特征层由低到高尺寸逐渐减小，自然形成了特征金字塔。FPN网络就是在特征金字塔的基础上对模型结构引入新的设计，从而提高了对小目标的检测精度。特征金字塔的特点特征层由低到高所提取的信息丰富程度不同，特征层越高提取的语义信息level越高特征层由低到高分辨率逐渐减小，感受野却逐渐增大特征金字塔的构建和使用特征金

追逐AI的蜗牛·2022-11-26 02:48

神经网络与机器学习 pdf 全文内容详细分享

在众多神经网络著作中，影响较为广泛的是SimonHaykin的《神经网络原理》（第3版更名为《神经网络与机器学习》）。在本书中，作者结合近年来神经网络和机器学习的新进展，从理论和实际应用出发，全面、系

MAIN198·2022-11-25 20:37

Matlab学习笔记9.3：Matlab之神经网络模型

提示：来源于中国大学慕课西北工业大学肖华勇老师的数学建模课程文章目录前言一、多层前向神经网络原理介绍二、Matlab相关函数介绍1.网络初始化函数2.网络训练函数3.网络泛化函数三、示例1.函数拟合2.

不听不让·2022-11-25 12:37

halouaaaa·2022-11-25 08:05

dnn神经网络和bp神经网络,dnn深度神经网络原理

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？如下：1、DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。2、CNN：每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前向神

普通网友·2022-11-25 03:49

2022.04.14【读书笔记】|WGCNA分析原理和数据挖掘技巧

文章目录背景RNA-seq分析一般逻辑局限性基因表达和调控方式与网络相关的基础概念无尺度网络模块以及模块特征值连通性非权重网络权重网络核心基因WGCNA网络原理和构建过程简介哲学理念网络构建的两个核心步骤基因的过滤去除低丰度的基因去除没有变化的基因最终期望

穆易青·2022-11-25 01:55

RetinaNet网络解析

RetinaNet是何凯明大神提出的一种网络，该网络结构采用FPN网络的结构(请参考博客FPN网络原理解析)，其主要创新点在于提出了一个新的损失函数FocalLoss(请参考博客FocalLoss损失函数详解

追逐AI的蜗牛·2022-11-25 01:18

BP神经网络原理

BP神经网络全称为多层前馈神经网络，其用于解决非线性问题。整个神经网络的步骤为：输入层接收外界的输入，隐藏层和输出层的神经元对输入的特征或信号通过权重矩阵进行加工，最终输出结果。过程中最重要的是获得加工所要的权重，本质上说神经网络的学习过程就是在学习神经元与神经元之间连接的权重。经典的BP神经网络通常由三层组成:输入层，隐含层与输出层.通常输入层神经元的个数与特征数相关，输出层的个数与类别数相同，

派小星。。。·2022-11-24 14:43

GANs系列：DCGAN原理简介与基础GAN的区别对比

还未了解基础GAN的，可以先看下面两篇文章：GNA笔记--GAN生成式对抗网络原理以及数学表达式解剖入门GAN实战---生成MNIST手写数据集代码实现pytorch背景介绍2016年，Alec等人发表的论文

码农男孩·2022-11-24 13:18

简答题、综合题汇总-计算机网络原理

文章目录高频知识点：一、数据交换技术二、Internet电子邮件三、传输层的基本服务四、停-等协议与滑动窗口协议3.简述停-等协议的工作过程。五、传输控制协议（TCP）六、数据报网络与虚电路网络七、网络互连与网络互连设备八、Internet网络层九、差错控制十、多路访问控制协议十一、局域网十二、数据通信基础十三、基带传输十四、无线局域网IEEE802.11十五、网络安全概述数据报网络特点网络拥塞拥

greatliuda·2022-11-24 11:49

从零开始机器学习：神经网络原理 + Python 简单实例

优秀外文博文搬运+翻译原作者：VictorZhou链接：MachineLearningforBeginners:AnIntroductiontoNeuralNetworks@VictorZhou本文为转载翻译内容，文章内容著作权归原作者所有本文翻译已获得原作者授权以下为翻译内容（斜体加粗部分为博主补充内容，非原文内容）：在开始讲解之前有个惊喜给你：神经网络其实并不复杂！虽然“神经网络”这个词汇现在

KalsasCaesar·2022-11-24 11:46

【javaEE】网络原理（应用层）

网络原理涉及到的内容很多，会分成几个部分分别进行介绍。但是：网络原理在面试中会常考！常考部分以及面试题会重点标出，如果没时间直接挑重点标出看。

'Dream_今天秃头了吗·2022-11-24 07:03

通俗理解GRU网络原理

GRU介绍上篇文章提到了RNN（循环神经网络）的变体LSTM（长短期记忆网络），现在说一下它们的另一个变体GRU（GateRecurrentUnit）——门控循环单元。虽然LSTM能够解决循环神经网络因长期依赖带来的梯度消失和梯度爆炸问题，但是在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值，参数较多，训练起来比较困难。而在GRU模型中只有两个门：分别是更新门和重置

一只程序猿中的算法dog·2022-11-24 05:31

毕业设计之 --- 基于图像识别的跌倒检测算法

文章目录前言1实现方法传统机器视觉算法基于机器学习的跌倒检测SVM简介SVM跌倒检测原理算法流程算法效果实现代码深度学习跌倒检测最终效果网络原理最后前言背景和意义在美国，每年在65岁以上老人中，平均每3

DanCheng-studio·2022-11-23 18:57

网络原理 -Posix API

网络原理-PosixAPI思考八种PosixAPIsocket是什么？

想当开心果哦·2022-11-23 01:05

【Transformer Based Cls&Det】Transformer系列分类和检测网络原理和源码讲解导航

目录前言一、Transformer理论二、分类模型三、检测模型3.1、DETR3.2、DeformableDETR前言最近在整理研究生期间看过的一些论文和源码，主要是检测这一块。后续会把我看过的代码按照AnchorBasedDetection、AnchorFreeDetection和TransformerBasedCls&Det三大类进行讲解。这里主要是TransformerBasedCls&De

满船清梦压星河HK·2022-11-22 23:24

对OSI／RM、Internet模型和五层结构模型的认识

而五层结构模型实际上是为了介绍网络原理而设计的。OSI／RM：从逻辑上，把一个网络系统分为功能上相对独立的7个有序的子系统，这样OSI体系结构就由功能上相对独立的7个层次组成。

m0_60388871·2022-11-22 11:36

c++调用matlab神经网络,BP神经网络原理及C++实战

前一段时间做了一个数字识别的小系统，基于BP神经网络算法的，用MFC做的交互。在实现过程中也试着去找一些源码，总体上来讲，这些源码的可移植性都不好，多数将交互部分和核心算法代码杂糅在一起，这样不仅代码阅读困难，而且重要的是核心算法不具备可移植性。设计模式，设计模式的重要性啊！于是自己将BP神经网络的核心算法用标准C++实现，这样可移植性就有保证的，然后在核心算法上实现基于不同GUI库的交互(MFC

weixin_39701861·2022-11-22 07:24

DHU Deep Learning & Practice_章节测验【1】

文章目录写在前面测验1_神经网络原理与实现测验2_神经网络应用案例与调优测验3_卷积神经网络计算机视觉基础测验4_预训练模型与CNN可视化写在前面本文用于记录我在2021a以人工智能实验班成员身份旁听宋晖

鱼犬·2022-11-21 15:29

dhu 深度学习与应用实践

测试1_神经网络原理与实现1【单选题】以下____算法是基于规则的分类器。A、神经网络B、k-meansC、逻辑回归D、决策树2【单选题】以下关于人工神经网络的描述正确的是____。

feiniu888·2022-11-21 15:17

DHU 深度学习与应用实践

测验1_神经网络原理与实现1【单选题】以下____算法是基于规则的分类器。A、神经网络B、k-meansC、逻辑回归D、决策树我的答案：D2【单选题】以下关于人工神经网络的描述正确的是____。

codewithdengdeng·2022-11-21 14:43

神经网络的常用方法有,神经网络原理及应用

BP人工神经网络方法（一）方法原理人工神经网络是由大量的类似人脑神经元的简单处理单元广泛地相互连接而成的复杂的网络系统。理论和实践表明，在信息处理方面，神经网络方法比传统模式识别方法更具有优势。人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。神经元的输入是接收信息X＝（x1，x2，…，xn）与权重W＝｛ωij｝的点积

普通网友·2022-11-21 11:38

卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(4)—误反向传播法

转眼，这一系列的文章我们已经更新到第4篇了，在此列出前面三篇的超链接，方便读者跳转阅读：1.卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(1)2.卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(2)3.卷积神经网络原理及其

萌萌哒程序猴·2022-11-21 10:13

卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(7)—误反向传播代码实现

首先列出本系列博文的链接：1.卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(1)2.卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(2)3.卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(3)4.卷积神经网络原理及其

萌萌哒程序猴·2022-11-21 10:43

BP神经网络拟合函数

1.1BP神经网络原理BP

KING-359·2022-11-21 09:16

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