一维卷积神经网络第10页

神经网络——ReLU和线性层

目录ReLU线性层实践部分ReLUReLU（RectifiedLinearUnit）是一种激活函数，称为非线性激活，常用于卷积神经网络（CNN）中的隐藏层，能够很好地提取数据的非线性特征。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:44

神经网络骨架搭建及卷积

本部分主要是对卷积神经网络的骨架搭建流程以及卷积相关操作进行说明。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:13

【深度学习目标检测】十五、基于深度学习的口罩检测系统-含GUI和源码（python，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne

justld·2024-01-14 00:33

多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-13 22:47

多输入多输出 | Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测

多输入多输出|Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测目录多输入多输出|Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-01-13 22:47

简单的图像中箭头方向识别

前言：说起图像识别，很多人第一次反应就是机器学习，深度学习，卷积神经网络搞起来这还没完，要有筛选各种模型，调参以及等待模型训练完成等等不仅烦锁，而且一旦结果不理想，那又得是苦逼的调参和漫长的等待（训练完成

卖小麦←_←·2024-01-13 21:43

DiSparse: Disentangled Sparsification for Multitask Model Compression论文简读

在深度学习中，尤其是计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）由于其卓越的性能而被广泛应用，但随着模型规模的增大和参数数量的剧增，对于边缘设备等资源有限的应用场景，有效压缩模型以节省存储空间和提高计算效率变得至关重要

云雨、·2024-01-13 19:32

2、前馈和反馈神经网络

应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用****3、GAN类型**四、FCN五、ResNet六、反向传播BP和BPTT神经网络分类1、前馈神经网络：全连接神经网络（DNN）、卷积神经网络

爱补鱼的猫猫·2024-01-13 17:02

深度学习入门之6--卷积神经网络1(理论讲解)

2.4、步幅2.5、三维卷积运算2.6、结合方块思考2.7、批处理3、池化层3.1、计算方式3.2、特征该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅本片文章将讲述卷积神经网络

梦灯·2024-01-13 13:06

深度学习入门之6--卷积神经网络2(代码实现)

目录1、卷积层和池化层实现1.1、4维数组1.2、基于im2col的展开1.3、卷积层的实现1.4、池化层的是实现2、CNN实现2.1、目录结构如下：2.2、结果如下：2.3、代码实现：2.3.1simple_convnet.py2.3.2train_convnet3、CNN可视化3.1、第一层权重的可视化3.2、基于分层结构的信息4、代表性的CNN4.1、LeNet4.2、AlexNet该文章是

梦灯·2024-01-13 13:06

RT-DETR 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南》

目前，神经网络架构设计多以计算复杂度的间接度量——FLOPs为指导。然而，直接的度量，如速度，也取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。因此，这项工作建议评估目标平台上的直接度量，而不仅仅是考虑失败。在一系列控制实验的基础上，本文得出了一些有效设计网络的实用指南。据此，提出了一种新的体系结构，称为ShuffleNetV2。综合消融实验证明，我们的模型在速度和精度方面是最先进的。论文地址：http

迪菲赫尔曼·2024-01-13 12:28

2024 1.6~1.12 周报

学习ppt和上周组会内容、卷积神经网络。三、完成情况1.数据训练的方式1.1迁移学习迁移学习是一种机器学习方法，把任务A训练出的模型作为初始模型，并使用它来改进新目标任务B的学习。

shengMio·2024-01-13 12:59

深度探析卷积神经网络（CNN）在图像视觉与自然语言处理领域的应用与优势

网络结构与工作原理1.1输入层1.2卷积层1.3最大池化层1.4全连接层2应用领域2.1图像视觉领域中CNN的应用2.2NLP领域中CNN的应用3CNN的限制与未来展望3.1CNN的挑战3.2CNN的展望结语前言卷积神经网络

cooldream2009·2024-01-13 10:24

学习笔记--神经网络与深度学习之卷积神经网络

目录1.卷积1.1一维卷积1.2卷积的作用1.3卷积扩展1.4二维卷积1.5互相关2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层（池化层）2.4卷积网络结构3.其它卷积种类3.1空洞卷积

qssssss79·2024-01-13 10:20

DL04-卷积神经网络CNN图解[转]

来源：http://xilinx.eetrend.com/article/10827卷积神经网络CNN图解作者:SanjayChan[http://blog.csdn.net/chenzomi]0背景之前在网上搜索了好多好多关于

happyprince·2024-01-13 10:17

C++实现LeNet-5卷积神经网络

搞了好久好久，公式推导+网络设计就推了20多页草稿纸花了近10天程序进1k行，各种debug要人命，只能不断的单元测试+梯度检验因为C++只有加减乘除，所以对这个网络模型不能有一丝丝的模糊，每一步都要理解的很透彻挺考验能力的，很庆幸我做出来了，这个是第二版，第一版也写了1k行，写完才发现，模型错了，只能全删掉重新写算是一次修行网络的设计，编代码时的各种考虑，debug记录，我不想整理了，有问题的直

一只狗20000402·2024-01-13 10:16

深度卷积神经网络

目录1.AlexNet2.代码实现1.AlexNet(1)特征提取(2)选择核函数来计算相关性：怎么判断在高维空间里面两个点是如何相关的，如果是线性模型就是做内积。(3)凸优化问题(4)漂亮的定理丢弃法的作用就是因为模型太大了，使用它来对模型做正则。Relu相比于sigmoid梯度确实更大，Maxpooling使用的是最大值，因此输出的值比较大，梯度就比较大，训练就更加容易。输入是224*224，

sendmeasong_ying·2024-01-13 06:42

AI疯狂进阶——感受野篇

在卷积神经网络中，感受野是卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。神经元感受野之外的图像内容并不会对该神经元的值

AI疯狂进阶·2024-01-13 01:14

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理

个人梳理目录基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理写在前面摘要1引言2新能源功率预测方法概述2.1人工智能技术预测新能源功率的理论基础2.2机器学习和深度学习模型方法2.2.1人工神经网络(ANN)2.2.2卷积神经网络

lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

Pytorch基础：nn模块与网络创建——卷积模块的使用

Pytorch基础：nn模块与网络创建——卷积模块的使用1.卷积模块2.nn.Conv2d3.特征图的输入和输出尺寸的关系表4.卷积后输出特征图维度和输入相同1.卷积模块卷积是卷积神经网络中最常用的操作之一

MechMaster·2024-01-12 19:44

李宏毅深度学习——卷积神经网络

卷积神经网络CNNCNN在图像处理中的应用图像分类：input：像素矩阵output：输出类别的向量大部分pattern比整张图片要小CNN的架构Convolution卷积计算：将卷积核与像素矩阵进行内积计算

migugu·2024-01-12 17:19

基于RNN的模型

之前的深度学习中常见的前馈神经网络主要包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，由于没有内在的时序结构和记忆能力，建模这种序列数据具有很大的局限性。因此，研究

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 09:56

李沐之经典卷积神经网络

目录1.LeNet2.代码实现1.LeNet输入是32*32图片，放到一个5*5的卷积层里面，卷积层的输出通道数是6，高宽都是28（32-5+1=28）。再经过2*2的池化层，把28*28变成14*14（28-2+2）/2=14，这里的步幅和窗口的大小一样。再经过5*5的卷积层，输出就变成10*10的（14-5+1=10）。通道数增加了从6变到16。再经过一个池化层，也是16个通道（用了16个卷积

sendmeasong_ying·2024-01-12 09:24

卷积神经网络的搭建

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下

Fjourney·2024-01-12 09:52

深度学习目标跟踪简述

这通常是通过卷积神经网络（CNN）来实现的。特征提取：提取目标的特征，这样算法就能在后续的帧中识别它。这些特征可能包括颜色、形状、纹理等。

LittroInno·2024-01-12 09:20

水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算法

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、项目含义背景二、数据集三、读取数据——预处理1：读取数据2.检查数据3.配置数据集四.网络结构五.模型的训练六.成品展示总结前言提示面对水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算

猿戴科·2024-01-12 09:44

卷积神经网络CNN-猫狗预测

卷积：轮廓特征池化：保留核心信息，实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)trainning_set=train_datagen.flow_from_directory("datas/dataset/training

y_7539·2024-01-12 08:45

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

背景深度学习神经网络中，卷积神经网络在图像处理中独放异彩，现在主流的框架中对卷积神经网络的封装已经非常完善了，但是，对初学者来说，使用这些高层的API，不利于我们深入理解卷积神经网络的原理和思想，所以，

精英的英·2024-01-12 08:26

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络

小艳加油·2024-01-12 06:37

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络

WangYan2022·2024-01-12 06:02

2024年1月10日最热CV论文：CoordGate: Efficiently Computing Spatially-Varying Convolutions in Convolutional...

牛津大学研发CoordGate，革新卷积神经网络，图像去模糊效率大幅提升！

夕小瑶·2024-01-12 05:44

HBU_神经网络与深度学习实验10 卷积神经网络：基于ResNet18网络完成图像分类任务

Dataset类2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、实验Q&A写在前面的一些内容本文为HBU_神经网络与深度学习实验（2022年秋）实验10的实验报告，此文的基本内容参照[1]Github/卷积神经网络

ZodiAc7·2024-01-12 00:52

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。

胡伟成·2024-01-11 19:53

【深度学习在时序数据异常检测中的创新】

通过引入多尺度卷积神经网络和长短时记忆网络，我们实现了对不同频率、不同幅度的异常

Jason160918·2024-01-11 17:16

基于YOLOv5+单目的物体距离和尺寸测量

骨干网络采用的是CSPDarknet53，这是一种基于Darknet框架的改进版卷积神经网络。CSPDarknet53通过使用残差结构和跨层连接来提高网络的

code2035·2024-01-11 13:32

TCN 时序卷积网络（temporal convolutional network）【因果卷积、空洞卷积】

如图：左边是膨胀因果卷积，右边是1x1卷积构成的残差连接，两条链路并行，构成残差块，残差块在串联构成时序卷积神经网络。TCN的优点：可并行化计算：TCN采用卷积操作，可以进行高效的并行

In 2029·2024-01-11 11:21

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果

不做梵高417·2024-01-11 10:02

pytorch详细探索各种cnn卷积神经网络

目录torch.nn.functional子模块详解conv1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv3d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_tran

E寻数据·2024-01-11 09:49

动手学深度学习-卷积神经网络

卷积神经网络在前面的章节中，我们遇到过图像数据。这种数据的每个样本都由一个二维像素网格组成，每个像素可能是一个或者多个数值，取决于是黑白还是彩色图像。

oceancoco·2024-01-11 08:23

深度学习在交通标志识别中的应用

本文将介绍基于卷积神经网络

OverlordDuke·2024-01-11 08:15

LeNet-5(fashion-mnist)

文章目录前言LeNet模型训练前言LeNet是最早发布的卷积神经网络之一。该模型被提出用于识别图像中的手写数字。

Kevin_D98·2024-01-11 08:42

【深度学习】从0到完整项目第1篇：深度学习第一个案例（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

程序员一诺·2024-01-11 02:42

AlexNet论文精读

使用了大的深的卷积神经网络进行图像分类；采用了两块GPU进行分布式训练；采用了Relu进行训练加速；采用局部归一化提高模型泛化能力；重叠池化，充分利用信息，提高精度；dropout减少神经元之间的依赖性

warren@伟_·2024-01-11 02:02

YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

一、本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度

Snu77·2024-01-11 02:26

基于卷积神经的车牌识别系统

项目介绍本项目是一个基于卷积神经网络的车牌识别系统，旨在通过图像识别技术自动检测和识别车牌，并判断车牌类型。

沐知全栈开发·2024-01-10 20:23

大创项目推荐深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络

laafeer·2024-01-10 18:10

(Matlab)基于CNN-GRU的多维时序回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、全部代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:22

(Matlab)基于CNN-GRU的多输入分类(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:51

(Matlab)基于CNN-GRU的多维回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)