卷积神经网络基础概念第20页

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

Docker基础

一、基础概念Docker容器是一种轻量级、可移植的软件打包和部署技术。它允许开发者将应用程序及其依赖项、运行时环境等打包到一个称为容器的单一单元中。

real向往·2024-01-11 07:40

【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

JavaScript基础课程

JavaScript基础-第1天了解变量、数据类型、运算符等基础概念，能够实现数据类型的转换，结合四则运算体会如何编程。

洛小yuan·2024-01-10 22:40

高照数量关系（四）—— 相对行程、比例行程、排列组合、概率问题

相对行程多次相遇流水行程比例行程排列组合基础概念分类思想枚举条件限制数量，选项情况极少捆绑法特征：要求相邻在一起方法：先内部小元素排列，再大主体排列插空法特征：要求相邻（不在一起）思路：有空插空先排可相邻再插不相邻插板法同素分堆至少一个至少

一颗程序媛0915想上岸·2024-01-10 21:08

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

AI人工智能：从基础概念到核心算法，你了解多少？

1.了解ai人工智能的基本概念身为一位资深的AI科研人士，我认为深入探讨AI前需先明晰它的基本定义。AI即运用模拟人脑智能与学习力的技法，赋予计算机系统以独立思考及自动抉择之权能。该技术可处理海量数字信息，并借由持续地学习和优化提升自我效能。2.深入研究ai人工智能的应用领域了解基础知识之后，让我们进一步探索人工智能在不同领域的运用。从医疗到金融，再到教育及交通等各个行业，人工智能均有丰富的实践机

Xgvafdj63·2024-01-10 16:10

《富爸爸与穷爸爸》:我的理财启蒙书

第一个层次是帮你建立基础概念，例如，何为财富？职业与事业的不同？财富就是支撑一个人生存多久的能力，或者说，如果你今天停止了工作，你还能活多久？而职

silent_xixi·2024-01-10 16:37

(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)

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 15:08

STM32 ADC采样

目录1.基础概念2.原理：ADC采样过程分为四步：采样、保持、量化、编码。

安妮细水长流·2024-01-10 15:31

ansible基础概念

一、【写在前面】前面断更了几天，笔者被流感给干倒了，去拍了个核磁，给我脑子干成脱髓鞘了，也不知道是之前新冠导致的还是如何，哎要变成愚蠢的低级动物了……稍微恢复一点体力，今天赶快来博客水一水文章。ansible是一种常用的批量管理工具，像这种直接拿来用的工具，特别容易被很多的概念干懵，不过稍微用心看一下倒是很容易理解，这篇文章介绍一下Ansible常用的几个大块命令二、【常用命令】1.ansible

尊贵的架构师·2024-01-10 15:37

kafka: 基础概念回顾（生产者客户端和机架感知相关内容）

一、kafka生产者客户端在kafka体系结构中有如下几个重要的概念：Producer：生产者，负责生产消息并投递到kafkabroker的某个的分区中Consumer：消费者，负责消费kafka若干个分区中的消息Broker：kafka服务节点1、整体架构：数据发送流程（1）生产者拦截器生产者的拦截器可以在消息发送前做一些拦截工作对数据进行相应的处理，比如：消息过滤、消息内容修改等。packag

玉成226·2024-01-10 11:41

CNN和RNN的区别是什么？

CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是深度学习中的两种主要神经网络类型，它们在结构、功能和应用领域上有显著的区别：核心结构与工作原理:CNN:CNN主要用于处理具有网格状拓扑结构的数据，如图像

CA&AI-drugdesign·2024-01-10 11:08

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

前言在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过，集成学习的结合策略包括：平均法、投票法和学习法。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过，集成学习的结合策略包括：平均法、投票法和学习法。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习基础概念介绍

前言本文根据西瓜书总结了一些关键知识点，介绍了集成学习的原理、类型以及结合策略。、1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统（multi-classifiersystem)、基于委员会的学习（committee-basedlearning)等。……通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。个体

Avasla·2024-01-10 10:54

java多线程方法整理

文章目录Java多线程模型与方法介绍1.Java多线程模型：a.线程基础概念：b.线程状态：c.线程调度：2.创建线程的两种方式：3.线程同步与锁机制：a.关键字synchronized：b.ReentrantLock

犯困嫌疑人（）·2024-01-10 07:08

基于深度学习的手势识别

本文提出了一种基于深度学习的手势识别方法，通过使用卷积神经网络（CNN）对手势图像进行特征提取和分类。实验结果表明，该方法在手势识别准确率和实时性方面都有着较好的表现。

automan_huyaoge·2024-01-10 05:26

二代测序基础知识

二代测序基础知识二代测序基础概念（这个是与二代测序相关每个部门都要掌握的）FQ数据格式高通量测序(如IlluminaHiSeqTM/MiseqTM)得到的原始图像数据文件经CASAVA碱基识别(BaseCalling

点滴生信·2024-01-10 05:57

AI量化策略篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests

李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

卷积神经网络全过程

作为计算机视觉中最重要的部分卷积神经网络，从输入到输出做一个全方面的梳理。

meteor,across T sky·2024-01-10 04:31

TORCH02-04:Torch两种实现方式与框架结构说明

在自动求导与静态图方面比较有特色，但整个框架在软件设计层面是简捷方便的，本主题就是用两种方式实现深度网络，强化对框架封装的理解；本主题主要内容包含： 1.全链接深度网络实现 2.卷积深度神经网络实现 3.Torch框架的深度卷积神经网络实现备注

杨强AT南京·2024-01-10 04:13

第2章大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.1 模型架构

从传统的多层感知器（MLP）到卷积神经网络（CNN）、循环

OpenChat·2024-01-10 02:29

关于CNN卷积神经网络与Conv2D标准卷积的重要概念

一、参考资料深入解读卷积网络的工作原理（附实现代码）深入解读反卷积网络（附实现代码）WaveletU-net进行微光图像处理卷积知识点CNN网络的设计论：NASvsHandcraft二、卷积神经网络(CNN

花花少年·2024-01-10 01:16

Python文件操作（python系列28）

1.基础概念1.1文件定义：保存在持久化存储设备（硬盘，U盘，光盘...）上的一段数据。例如：文本，图片，视频，音频等。

不会有人取个名会想很久吧·2024-01-09 23:47

竞赛保研基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

iuerfee·2024-01-09 20:08

Transformer论文--Attention Is All You Need

原文链接：AttentionisAllyouNeed文章概述目前主要的序列传导模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括encoderandadecoder。

pepsi_w·2024-01-09 20:37

Attention Is All You Need (Transformer 原文)

Transformer系列经典论文最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）摘要主要的序列转导模型基于复杂的循环或卷积神经网络

Y蓝田大海·2024-01-09 20:36

论文阅读-Attention Is All You Need阅读报告-机器翻译

文中提到，主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），且都包含一个encoder和一个decoder。RNN及其衍生网络的缺点就是慢，问题在于前后隐藏状

完美屁桃·2024-01-09 20:05

图像分类任务的可视化脚本，生成类别json字典文件

如这篇文章中：CNN卷积神经网络对染色血液细胞分类(blood-cells)在分类任务中，必定经历过图像预处理，缩放啊、随即裁剪啊之类的，可视化效果不太明显本章将从数据角度出发，直接根据数据目录将图像可视化

听风吹等浪起·2024-01-09 19:46

Rust学习笔记：基础概念介绍（一）

Rust背景让我们从Rust语言的背景开始，探索它的起源。Rust最初是Mozilla研究院在2006年的一个个人项目。第一个稳定的公开版本发布于2015年5月，但在此之前Mozilla已经在生产软件中使用了Rust。2021年，Rust基金会成立，其宪章是管理Rust发布路线图和语言治理。多年来，许多大公司（如亚马逊、谷歌、微软、Meta等）采用Rust进行系统和应用程序开发。截至撰写本文时，当

前端达人·2024-01-09 19:47

初识《树》

.特殊二叉树编辑3.二叉树的性质对于满二叉树对于完全二叉树：4.二叉树的存储结构堆1、二叉树的顺序结构：2.堆的概念：总结：前言：从本文开始，我们将正式进入到《树》的深度学习之中，本文主要介绍关于树的基础概念

无双@·2024-01-09 17:02

为什么我们对图像使用卷积而不仅仅是FC层？

其次，卷积神经网络(CNNs)具有部分内建的平移不变性，因为每个卷积核充当其自身的滤波器/特征检测器。

城市中迷途小书童·2024-01-09 16:33

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

1.算法原理：深度学习图像分类利用卷积神经网络（CNN）作为模型的核心。CNN具有多层卷积和池化层，能够自动发现图像中的特征。

从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:39

概念回顾：REST API 和 GraphQL

阅读本文，深入了解两种API模型的基础概念及区别和联系。什么是RESTAPI？RESTAPI是一种应用编程接口(API)，遵循表征状态转移(REST)模型，支持两个系统（客

NGINX开源社区·2024-01-09 14:04

经典卷积神经网络简介之【AlexNet】

论文中转：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks1AlexNet简介自LeNet-5在1998年提出以后，时隔14年，AlexNet横空问世，在2012年ImageNet竞赛中以冠军的成绩笑傲群雄，也就是从那时起，更多更优秀的网络被相继提出。论文第一作者是来自多伦多大学的AlexKrizhevsky，因此网络称为AlexN

Lurker_0·2024-01-09 13:41

基于tensorflow CNN的花卉识别系统

用户可以上传一张花卉图片，系统通过使用卷积神经网络（CNN）模型，自动识别出该花卉的品种。

沐知全栈开发·2024-01-09 12:12

穆_清·2024-01-09 12:59

五、卷积神经网络

特征映射和感受野二、填充和步幅2.1填充2.2步幅三、多输入多输出通道3.1多输入通道3.2多输出通道3.31×1卷积层四、汇聚层/池化层4.1最大汇聚层与平均汇聚层4.2填充和步幅4.3多个通道五、卷积神经网络

穆_清·2024-01-09 12:29

互联网加竞赛基于卷积神经网络的乳腺癌分类深度学习医学图像

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的乳腺癌分类该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-01-09 09:20

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