卷积神经网络(Andrew 第23页

第二周作业：多层感知机

准备工作Step2构建模型、损失函数、优化算法Kaggle比赛代码分析第二周学习内容总结多层感知机(MultiLayerPerceptron)便是深度学习的本质模型，所有的深度学习模型，无论是处理图像的卷积神经网络还是处理序列数据的循环神经网络

爱世界的小七·2023-11-22 03:41

CNN卷积神经网络Python实现

importtorchfromtorchimportnn#①定义互相关运算defcorr2d(X,K):"""计算二维互相关运算。"""#获取K的形状行为h,列为wh,w=K.shape#生成全0的矩阵，行为X的行减去h加上1，列为X的列减去w加上1Y=torch.zeros((X.shape[0]-h+1,X.shape[1]-w+1))foriinrange(Y.shape[0]):forji

可以养肥·2023-11-21 16:02

华为ICT——第六章：深度学习和卷积神经网络/详篇

卷积效果——2层5.2：卷积效果——3层5.3：卷积效果——4层5.4：卷积效果——5层6：池化层的功能：7：最大池化（1）7.1：最大池化（2）8：全连接的功能9：卷积层和全连接层的连接处理：10：卷积神经网络全景

希斯奎·2023-11-21 15:26

卷积核的形象化解释

卷积核是在卷积神经网络（CNN）中使用的一种重要工具，它可以对输入数据进行特征提取和特征映射。在图像处理中，卷积核通常用于检测图像中的边缘、纹理、颜色等特征，从而帮助网络识别图像中的物体或模式。

人工智能教学实践·2023-11-21 15:54

卷积神经网络激活层作用,卷积神经网络激活函数

lms算法是什么？LMS（Leastmeansquare）算法，即最小均方误差算法。lms算法由美国斯坦福大学的BWidrow和MEHoff于1960年在研究自适应理论时提出，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。在滤波器优化设计中，采用某种最小代价函数或者某个性能指标来衡量滤波器的好坏，而最常用的指标就是均方误差，也把这种衡量滤波器好坏的方法叫做均方误差准则。lms算法的

快乐的小蓝猫·2023-11-21 14:30

基于MINST数据集做分类的机器学习项目

机器学习实战机器学习的基础知识（已完成）端对端的机器学习项目（已完成）训练深度神经网络使用TensorFlow自定义模型和训练使用TensorFlow加载和预处理数据使用卷积神经网络的深度计算机视觉使用

问题很多de流星·2023-11-21 12:51

基于生成对抗性网络的单图像超分辨率技术综述

在过去的十年中，基于卷积神经网络(CNN)的SISR在生成×3大小的超分辨率图像方面取得了令人印象深刻的成果

水水水淼·2023-11-21 10:34

A Survey on Model Compression for Large Language Models

例如，可以在ImageNet数据集上预训练一个卷积神经网络（如Re

y94688·2023-11-21 10:39

深度学习-卷积神经网络代码详解

构造卷积神经网络CNN将形状为（高度，宽度，色彩通道数）的张量作为输入，忽略批次的大小。

AI_王布斯·2023-11-21 09:15

智能电销机器人好做吗？ai机器人有没有用？

电销机器人是基于深度神经学算法和卷积神经网络算法，将网络电话、语音识别、自然语言理解、多轮对话、知识图谱等多个门类集于一身的智能产品。

ai智能@kelaile520·2023-11-21 09:48

第七章卷积神经网络

image.png1553411117095.png吴恩达1pic1猫分类image.pngimage.pngimage.png车识别image.png合image.png新型艺术image.pngpic2猫小image.png猫大image.pngNNimage.png吴恩达2卷积核识别认识(image.png)卷积核的纵向横向操作image.png卷积操作举例image.png纵向边缘检测im

Onion_998f·2023-11-21 07:14

【配套博客】《集体智慧编程》推荐系统

破幻星空·2023-11-21 05:47

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络

czyxw·2023-11-21 01:57

深入理解ResNet网络：实现与应用

Resnet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是一种非常重要的模型，它在图像识别、目标检测等领域取得了显著的成果。

一朵小红花HH·2023-11-21 01:23

【ing 】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？

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？

zhaoyuyu_nudt·2023-11-20 22:32

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？...

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>科言君每周六提供一份高质量回答。首先，我感觉不必像@李Shawn同学一样认为DNN、CNN、RNN完全不能相提并论。从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连

weixin_34378969·2023-11-20 21:59

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？

_哔哩哔哩_bilibili了解的五大神经网络，整理笔记如下：视频是唐宇迪博士讲解的，但是这个up主发的有一种东拼西凑的感觉，给人感觉不是很完整一、卷积神经网络（优势：计算机视觉）1、卷积的作用：特征提取

张志翔的博客·2023-11-20 21:23

MindSpore基础教程：LeNet-5 神经网络在MindSpore中的实现与训练

MindSpore基础教程：LeNet-5神经网络在MindSpore中的实现与训练官方文档教程使用已经弃用的MindVision模块，本文是对官方文档的更新深度学习在图像识别领域取得了显著的成功，LeNet-5作为卷积神经网络的经典之作

繁星意未平·2023-11-20 20:29

计算机毕业论文内容参考|基于深度学习的交通标识智能识别系统的设计与维护

该系统采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等

奶糖肥晨·2023-11-20 19:59

竞赛题目：基于深度学习的中文汉字识别 - 深度学习卷积神经网络机器视觉 OCR

文章目录0简介1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1数据集合学长手有3755个汉字（一级字库）的印刷体图像数据集，我们可以利用它们进行接下来的375

iuerfee·2023-11-20 16:20

竞赛题目：基于深度学习的人脸表情识别 - 卷积神经网络竞赛项目代码

文章目录0简介1项目说明2数据集介绍：3思路分析及代码实现3.1数据可视化3.2数据分离3.3数据可视化3.4在pytorch下创建数据集3.4.1创建data-label对照表3.4.2重写Dataset类3.4.3数据集的使用4网络模型搭建4.1训练模型4.2模型的保存与加载5相关源码6最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的人脸表情识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学

iuerfee·2023-11-20 16:16

DPAFNet：一种用于多模式脑肿瘤分割的残差双路径注意力融合卷积神经网络

AResidualDual-PathAttention-FusionConvolutionalNeuralNetworkforMultimodalBrainTumorSegmentationDPAFNet：一种用于多模式脑肿瘤分割的残差双路径注意力融合卷积神经网络背景贡献实验方法

火柴狗·2023-11-20 12:45

STGCN文献笔记翻译

stgcn：为了充分利用空间特征，一些研究者利用卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)来捕捉交通网络之间的相邻关系，同时在时间轴上采用递归神经网络(recurrentneuralnetwork

llddycidy·2023-11-20 11:11

深度学习入门（第三天）——卷积神经网络

一、卷积神经网络应用领域CV领域发展：比赛中预测错误率的百分比，每年逐步下降。Human是人类肉眼的识别能力，2016年开始已经远高于人类肉眼死别能力，后面就取消了该方向的比赛了。

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:23

子像素卷积keras_初学者的 Keras：实现卷积神经网络

在这篇文章中，我们将用Keras构建一个简单的卷积神经网络(CNN)，并训练它来解实际问题。这篇文章适用于完全初学Keras的人，但假设有CNNs的基本背景知识。

weixin_39775872·2023-11-20 05:43

总结 CNN 模型：将焦点转移到基于注意力的架构

一、说明在计算机视觉时代，卷积神经网络（CNN）几十年来一直是主导范式。直到2021年VisionTransformers(ViTs)出现，这个领域才开始发生变化。

无水先生·2023-11-20 04:41

CNN卷积神经网络

一、卷积神经网络的定义卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像等方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。

Allmyg·2023-11-20 03:27

理解 R-CNN：目标检测的一场革命

多年来，人们开发了多种方法来应对这一挑战，但基于区域的卷积神经网络（R-CNN）的发展标志着目标检测领域的重大突破。

无水先生·2023-11-20 03:48

C-Net：用于乳腺超声图像分割的具有全局指导和细化残差的级联卷积神经网络

C-Net期刊分析摘要贡献方法整体框架1.Bidirectionalattentionguidancenetwork(BAGNet)2.Refinementresidualnetwork(RFNet)实验1.对比实验2.消融实验可借鉴参考期刊分析期刊名：ComputerMethodsandProgramsinBiomedicine期刊信息：IF:6.1;JCR:Q1;中科院二区投稿周期：本篇：Re

Philo`·2023-11-20 02:29

AI大模型的制作：RAG和向量数据库，分别是什么？

这种模型通常使用深度神经网络来构建，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等任务上取得了

杨荧·2023-11-19 23:55

卷积神经网络（VGG-16）海贼王人物识别

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集5.归一化三、构建VGG-16网络1.官方模型（已打包好）2.自建模型3.网络结构图四、编译五、训练模型六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyt

NoteLoopy·2023-11-19 23:30

卷积神经网络（CNN）鲜花的识别

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.检查数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1i

NoteLoopy·2023-11-19 23:30

卷积神经网络（CNN）天气识别

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1i

NoteLoopy·2023-11-19 22:20

AAAI2023 | DeMT: CNN+Transformer实现多任务学习（分割/深度估计等四项SOTA!）

>>点击进入→自动驾驶之心技术交流群论文名称：DeformableMixerTransformerforMulti-TaskLearningofDensePrediction卷积神经网络（CNN）和Transformer

自动驾驶之心·2023-11-19 20:27

神经网络反向传播的数学原理

接下来介绍矩阵、向量求导的维数相容原则利用维数相容原则快速推导反向传播编程实现前向传播、反向传播卷积神经网络的反向传播快速矩阵、向量求导这一节展示如何使用链式法则、转置、组合等技巧来快速完成对矩阵、向量的

金戈鐡馬·2023-11-19 19:11

NIPS15 - 神经网络中的空间转换模块STN《Spatial Transformer Network》(含代码复现)

然而卷积神经网络的架构缺乏空间不变性（SpatiallyInvariant），即使卷积和max-pooling操作在一定程度上引入了平移不变性和空间不变性，但如果输入发生了较大的空间变化，CNN就变得无法识别了

我是大黄同学呀·2023-11-19 19:40

【OpenCV实现图像：OpenCV进行OCR字符分割】

即便当前计算机视觉领域主导的是卷积神经网络，但对于一些相对简单的实际应用场景，传统方法仍然表现出良好的效果。

落叶霜霜·2023-11-19 17:51

CNN-[deep learning with python]学习笔记

这个重要的特性使卷积神经网络具有如下两个性质：1）卷积网络学习

幸运六叶草·2023-11-19 15:24

Hum Brain Mapp：脑电图中的性别相关模式及其在机器学习分类器中的相关性

在这项工作中，研究者介绍了卷积神经网络使用的男性和女性典型模式，该网络可从临床EEG中检测性别(在包含142名患者的单独

茗创科技·2023-11-19 13:01

【6年人工智能开发】简述卷积神经网络（CNN）

下面给大家简述一下深度学习方面的卷积神经网络。这几年深度学习快速发展，在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军，iPhoneX内置了人脸

爱码小士·2023-11-19 11:45

目标检测算法总览

1）TowStage先进行区域生成，该区域称之为regionproposal（简称RP，一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。

王二小、·2023-11-19 11:01

037、目标检测-算法速览

之——常用算法速览目录之——常用算法速览杂谈正文1.区域卷积神经网络-R-CNN2.单发多框检测SSD，singleshotdetection3.yolo杂谈快速过一下目标检测的各类算法。

Here we are——wxl·2023-11-19 10:36

计算机竞赛题目：基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络机器视觉 ]

文章目录0简介1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习卷积神经网络的花卉识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

Mr.D学长·2023-11-19 10:06

竞赛题目：基于机器视觉opencv的手势检测手势识别算法 - 深度学习卷积神经网络 opencv python

文章目录1简介2传统机器视觉的手势检测2.1轮廓检测法2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1

iuerfee·2023-11-19 10:35

竞赛题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习机器视觉

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

iuerfee·2023-11-19 09:58

[深度学习]卷积神经网络的概念,入门构建(代码实例)

#不再任何人,任何组织的身上倾注任何的感情,或许这就是能活得更开心的办法0.写在前面:卷积神经网络的部分在之前就已经有所接触,这里重新更全面地总结一下关于深度学习中卷积神经网络的部分.并且在这里对如何构建代码

ViceMusic5·2023-11-19 08:12

036、目标检测-锚框

之——对边缘框的简化目录之——对边缘框的简化杂谈正文1.锚框操作2.IoU交并比3.锚框标号4.非极大值抑制5.实现拓展杂谈边缘框这样一个指定roi区域的操作对卷积神经网络实际上是很不友好的，这可能会对网络感受野提出一些特定的要求

Here we are——wxl·2023-11-19 00:33

简单的一个两层的一维卷积网络

以下是一个两层的一维卷积神经网络的示例代码：importtensorflowastf#输入层input_shape=(batch_size,input_length,input_channels)inputs

鱼鱼鱼鱼鱼鱼舒欣·2023-11-18 23:32

2.4 SPP网络结构的原理和代码解析

一，原理在这里借鉴YOLOv5中的SPP/SPPF结构详解_tt丫的博客-CSDN博客的文章，该文章的原理解释很清楚，具体原理如下：1、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢

YANQ662·2023-11-18 23:31

2014年 VGGNet

目录研究背景研究成果摘要1.介绍2卷积神经网络的设置2.1架构2.2设置2.3讨论使用3*3卷积核的优点：1*1卷积核的作用3分类框架3.1训练3.2测试3.3实现细节4分类实验4.1单一尺寸测试数据评估结论

哈哈拉拉hxl·2023-11-18 21:07

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