光流神经网络

AI嵌入式K210项目（15）-安全散列算法加速器

实验原理二、K210的安全散列算法加速器三、实验过程总结前言K210内置了丰富的加速器，包括神经网络处理器(KPU)，AES(高级加密加速器)，APU麦克风阵列语音数据加速计算处理器，现场可编程IO阵列
疯狂飙车的蜗牛·2024-01-20 08:58

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仿佛小孩子很喜欢用“溜走”来形容时光流逝。图一小孩子也知道，时间看不到，摸不着，但却和我们息息相关，我们只能看着它溜走却也无可奈何。长大了，越来越觉得时间宝贵。
润泽时光的姑娘·2024-01-20 08:24

neural network basics2-2

commonneuralnetworks两个比较常见的神经网络模型：循环神经网络RNN和卷积神经网络CNNRNNsequentialmemory;languagemodelgradientproblemforrnnvariants
ringthebell·2024-01-20 06:30

月亮和六便士‖时光流逝岁月变迁，有多少人还记得自己当年的梦想

一般人都不是他们想要做的那种人，而是他们不得不做的那种人。今天继续读《月亮和六便士》，借助它，来深入地聊一聊梦想与现实的距离。梦想之所以美丽，很大程度上源于它的难以实现。有人说，梦想的魅力更多的存在于追求它的过程当中。换句话说，追求梦想本身就很美。然而，作为饮食男女，我们又不得不面对生活。于是，在梦想与现实之间，便横亘着一条鸿沟，待人勇往直前全力以赴，或者审时度势干脆妥协。妥协，虽然看上去很不光彩
爱琴海ai读书·2024-01-20 06:44

Pytorch 对比TensorFlow 学习：Day 17-18: 循环神经网络（RNN）和LSTM

Day17-18:循环神经网络（RNN）和LSTM在这两天的学习中，我专注于理解循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的基本概念，并学习了它们在处理序列数据时的应用。
M.D·2024-01-20 06:26

**PyTorch月学习计划 - 第一周；第6-7天: 自动梯度（Autograd）**

在神经网络训练中，它用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。计算图：计算图是表示数学表达式的图形方法，其中节点表示数
M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch 与 Tensorflow对比学习 第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN）

第3周：进阶主题Day15-16:卷积神经网络（CNN）在这两天中，我专注于学习卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层和池化层的工作原理以及它们在图像处理中的应用。
M.D·2024-01-20 06:56

GNN动手实践(三)：适用于同配图和异配图的高效图神经网络——H2GCN

一.前言H2GCN\text{H}_{2}\text{GCN}H2GCN是NeurIPS2020上发表的论文《BeyondHomophilyinGraphNeuralNetworks:CurrentLimitationsandEffectiveDesigns》所提出来的一个同时适用于同配图和异配图的GNN模型。该模型官方也开源了相应的源码（Github），但是作者是基于Tensorflow实现的，
斯曦巍峨·2024-01-20 06:52

【Pytorch】搭建一个简单的泰坦尼克号预测模型

通过这个项目，你会学到如何使用PyTorch框架创建神经网络、进行数据预处理和训练模型。我们将探讨如何处理泰坦尼克号数据集，设计并训练一个神经网络，以预测乘客是否在灾难中幸存。
Avasla·2024-01-20 06:19

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

Day12-13:构建你的第一个神经网络在这两天里，我动手实践构建了我的第一个神经网络，目的是解决一个基本的分类问题。
M.D·2024-01-20 06:16

复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

复现图神经网络（GNN）论文的过程通常包括以下几个步骤：一、理解论文内容：首先彻底理解论文，包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。
M.D·2024-01-20 06:16

Pytorch第2周：深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础

Pytorch第2周：深度学习基础-Day8-9:神经网络基础学习目标：理解神经网络的基础概念。学习如何使用PyTorch的nn模块构建神经网络。
M.D·2024-01-20 06:16

卷积神经网络入门

三、卷积神经网络4、ResNet18识别草书实战4.1数据展示4.2导入的库4.3数据预处理部分4.4切割数据集并定义数据加载器4.5训练网络4.6可视化损失函数、精度变化总结前言近年来,卷积神经网络(
朱笨笨·2024-01-20 05:47

平淡的日子里，能陪伴在孩子身边也是一种幸福

时光流走中总会让你失去一些，也会收获不相同的东西，我虽然失去了自由自在的玩耍的时间，却收获了孩子的茁壮成长，看着孩子在自己的精心呵护中成人，心里说不出的高兴，愿岁月静好，父母子女都好。
清幽励志文苑·2024-01-20 04:43

SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍及学习应用经验分享

这里写目录标题I.SuperPoint和SuperGIue的背景介绍特征点提取和匹配特征点的构成基于神经网络的方法优化方向一：增强特征点检测和描述子生成优化方向二：增强匹配和外点去除策略背景和效果神经网络真的优于传统方案吗
醉酒柴柴·2024-01-20 03:00

行为检测论文笔记【综述】基于深度学习的行为检测方法综述

对这些方法进行了全面的梳理和总结，介绍了行为检测任务的详细定义和面临的主要挑战;从时序行为检测和时空行为检测2个方面对相关文献做了细致地分类，综合分析了每一类别中不同研究方法的思路和优缺点，并阐述了基于弱监督学习、图卷积神经网络
计算机视觉-杨帆·2024-01-20 03:26

Tensorflow2.0笔记 - 不使用layer方式，简单的MNIST训练

本笔记不使用layer相关API，搭建一个三层的神经网络来训练MNIST数据集。前向传播和梯度更新都使用最基础的tensorflowAPI来做。
亦枫Leonlew·2024-01-20 03:20

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景

它能够实现各种机器学习模型的训练和推理，包括神经网络、决策树、支持向量机等。TensorFlow的基本概念是张量（Tensor）和计算图（Graph）。
雪梅零落·2024-01-20 03:13

（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (12) | 视觉模型可视化与可解释性（Visualizing and Understanding）

前言笔记专栏：斯坦福CS231N：面向视觉识别的卷积神经网络（23）课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5CS231n:深度学习计算机视觉（2017
女王の专属领地·2024-01-20 01:15

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

对于包含个样本的batch数据，是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。是样本对应的类别标签，每个样本可能是种类别中的一个。
ltochange·2024-01-20 00:18

推荐系统模型(一) DFN 详解 Deep Feedback Network for Recommendation

腾讯在DeepFeedbackNetworkforRecommendation一文中，提出了一个新颖的推荐系统模型，该模型使用了一个新的神经网络框架，考虑了用户显式/隐式的正负反馈，通过大量的实验证实了该模型的有效性和鲁棒性
WitsMakeMen·2024-01-20 00:42

时光之美，摩登π：复古韵味，智能生活，感受独特时代氛围

时光流转，摩登主义的复古风潮如期而至。摩登π挂机以仿时光表盘和金属感齿轮等特色呈现时光之美，将岁月的磨砺融入产品设计中，既是一种对经典的致敬，更是一种摩登姿态的演绎。
ZAKER科技动态·2024-01-20 00:38

分类预测 |基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机KPCA-IDBO-LSSVM的分类预测算法研究 Matlab实现

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种常用的分类和回归方法
matlab科研助手·2024-01-19 23:16

分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种常用的分类和回归方法
机器学习之芯·2024-01-19 23:46

Matlab KPCA-ISSA-SVM基于核主成分分析和改进麻雀搜索算法优化支持向量机的分类组合预测...

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习领域中，支持向量机(SupportVectorMachine
Matlab科研辅导帮·2024-01-19 23:46

多输入多输出 | Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测

多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测目录多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention
机器学习之心·2024-01-19 23:45

【话题】自然语言处理的发展

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它能够通过大规模的数据训练模型，从而在各种NLP任务中取得更好的性能。另外，预训练模型的兴起也为N
RisunJan·2024-01-19 23:39

行于天地间，宁愿错过全世界也不愿错过你——水蓝色星球

闯进深秋神话世界——稻城亚丁，在这7323平方公里的土地上，残留着大自然最古老的记忆，多少人心目中的旅行圣地，悄无声息的时光流逝，留藏着多少天地万物印记。
叫我薯条_·2024-01-19 21:14

当你感到忧伤时，请看山间四月花

在月光流泻的夜晚，会莫名荡起这种忧伤；在悄然黯淡的白日，也会莫名升起这种忧伤。佛曰：放下。现实里的功利很容易放下，然而非现实里的情绪又很难放下，就像这莫名的忧伤。可是，我又很容易快乐。
一笑作春风·2024-01-19 20:07

YoloV5改进策略：BAM瓶颈注意力模块|BAM详解以及代码注释|CBAM姊妹篇|有效涨点

论文：《BAM:瓶颈注意力模块》https://arxiv.org/pdf/1807.06514.pdf近期深度神经网络的进展主要通过架构搜索来增强其表示能力。
静静AI学堂·2024-01-19 19:24

YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1，华为的GhostNet是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。
Snu77·2024-01-19 19:45

（一）深度学习入门：感知机模型

感知机定义二、感知机与逻辑电路三、感知机的局限性四、感知机的优越性前言感知机是深度学习算法的基本单元，本文简单介绍了感知机的定义，探究了感知机与逻辑门电路之间的联系，在此基础上解释了感知机的局限性和优越性，为神经网络的学习提供了先备知识
油炸大聪明·2024-01-19 17:04

（二）深度学习入门：神经网络的前向传播

目录前言一、神经网络的基本结构二、激活函数三、神经网络输出层的设计前言上一篇我们解决了感知机模型的基本定义和应用，本次我们在感知机的基础上探讨感知机构成神经网络的一些细节，了解神经网络前向传播的过程，重点理解激活函数存在的意义
油炸大聪明·2024-01-19 17:33

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

什么是TransformerTransformer是一种神经网络结构，由Vaswani等人在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中提出，用于处理机器翻译、语言建模和文本生成等自然语言处理任务
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

pytorch踩坑之model.eval()和model.train()输出差距很大

每次训练结束后进行验证集的推理测试；对于含有dropout和batchnorm层的神经网络在推理前需要用model.eval()设置dropout和batchnorm的冻结。
ZhengHsin·2024-01-19 15:24

第946篇2022.4.29

在时光流转中，逐渐明白：干净，
3c6226e4fad3·2024-01-19 15:34

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）

目录1、人体姿态估计简介2、人体姿态估计数据集3、OpenPose库4、实现原理5、实现神经网络6、实现代码1、人体姿态估计简介人体姿态估计(HumanPostureEstimation)，是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来
weixin_44079197·2024-01-19 15:56

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

之前写过分位数随机森林，分位数XGboost，分位数Lightgbm的文章：Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)本次带来一个小案例，分位数神经网络，神经网络是最简单的
阡之尘埃·2024-01-19 14:09

AI大模型里经常提到的“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”是什么意思？

“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”这些术语都来自于机器学习和深度学习领域，特别是在训练大型神经网络模型时常用到。炼丹：这是一个来自中国的网络用语，原意是道教中的炼金术，用来寻求长生不老的药丹。
AI明说·2024-01-19 14:02

R语言--ELM极限学习机（elmNNRcpp包）

极限学习机(ExtremeLearningMachine)是一种单隐含层前馈神经网络(Single-hiddenLayerFeedforwardNeuralNetwork)。特点是输入层和隐含层的连接
FTDdata·2024-01-19 14:13

【知识---深度学习中的Softmax说明及使用】

这通常用于神经网络的输出层，以获得每个类别的概率。Softm
fyc300·2024-01-19 14:24

[SS]语义分割_转置卷积

2、运算步骤二、常见参数一、概念1、定义转置卷积（TransposedConvolution），也被称为反卷积（Deconvolution）或逆卷积（InverseConvolution），是一种卷积神经网络中常用的操作
IAz-·2024-01-19 14:22

如何提升大模型的推理和规划能力：思维链 CoT + 由少至多提示 Least-to-Most Prompting

2021年，OpenAI在训练神经网络过程中有一个意外发现。神经网络他可以很好地模仿现有的数据，很少犯错误。
Debroon·2024-01-19 13:01

idx-ubyte文件解析

2017-11-1902:19Mnist手写数字数据库是著名的神经网络入门级训练集，它图像文件的后缀名一般为idx3-ubyte,图像标签文件后缀名为idx1-ubyte。
lindorx·2024-01-19 12:12

YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制
Snu77·2024-01-19 12:36

多模型图像特征可视化

卷积可视化可以帮助深度学习研究者更好地理解卷积的概念和原理，从而更好地设计和优化卷积神经网络。
伪_装·2024-01-19 11:31

IMDB电影评论的情感分析——paddle

项目地址：IMDB电影评论的情感分析-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)1.实验介绍1.1实验目的理解并掌握循环神经网络的基础知识点，包括模型的时序结构、模型的前向传播、反向传播等掌握长短时记忆网络
伪_装·2024-01-19 11:23

【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算

目录一、输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据1.1步长stride为1，padding为01.2增加步长stride，padding不动1.3增加步长stride，同时还增加padding2.n维（通道）输入数据二、卷积网络参数量计算2.1权重weights的参数量：2.2偏差bias的参数量：2.3总参数量就为：三、卷积网络计算量计算一、输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据假设输入图
桐秋廿·2024-01-19 11:03

Keras学习记录

Keras学习笔记keras.iokeras.io-zhkeras-cnKeras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端．Keras
深思海数_willschang·2024-01-19 11:28

春节文化系列之十一: 周小春原创作品 年

长大以后过年最让人头疼，感叹岁月更替时光流逝如飞！总觉得人生苦短，凡事不尽人意。年关将至，心中不知是喜是悲？愿时光的脚步放慢一些！
读写人家·2024-01-19 11:29
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