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卷积自编码器
卷积
神经网络之优化参数(人马分类)
构造神经元网络模型时,我们一定会考虑需要几个
卷积
层,需要有几个过滤器,全连接层需要几个神经元?
the sourth wind
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2024-02-05 10:48
CV
python
tensorflow
深度学习
神经网络
机器学习
卷积
神经网络之优化参数(剪子包袱锤)
目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParameters对象以及模型生成函数4.创建Hyperband对象4.开始优化5.获取最佳模型6.结果显示二.注释1.为什么二次调参无效,不起作用?(避坑)2.dropout的意义3.WARNING:tensorflow:Callbacksmet
the sourth wind
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2024-02-05 10:48
CV
gpu
tensorflow
神经网络
python
卷积神经网络
TensorFlow入门实操笔记 3-4
就会中计真的一开电脑就学习大纲前言碎碎念第三章:
卷积
介绍3.1
卷积
神经网络3.2
卷积
神经程序3.3
卷积
网络结构3.4
卷积
神经网络训练代码第四章图像应用4.1准备训练数据4.2数据预处理4.3创建并训练模型
七水合硫酸亚铁有点脆
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2024-02-05 10:40
TensorFlow入门笔记
tensorflow
机器学习
python
【RT-DETR有效改进】利用SENetV1重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主)
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENet(Squeeze-and-ExcitationNetworks)其是一种通过调整
卷积
网络中的通道关系来提升性能的网络结构
Snu77
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2024-02-05 08:17
RT-DETR有效改进专栏
YOLO
目标检测
人工智能
深度学习
计算机视觉
RT-DETR
python
通信原理(复习资料)
卷积
对频率的影响是(频谱搬移)差错控制技术的种类:(检错重发)(前向纠错)(反馈校验)(检错删除)信号的特性可以通过幅度、频率、相位等参量来描述,从信号的特性出发可将其分为(模拟信号)和(数字信号)两大类双边带调制全称为
戏神
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2024-02-05 08:06
通信原理
期末复习
知识点总结
探索深度学习的边界:使用 TensorFlow 实现高效空洞
卷积
(Atrous Convolution)的全面指南
空洞
卷积
(AtrousConvolution),在TensorFlow中通过tf.nn.atrous_conv2d函数实现,是一种强大的工具,用于增强
卷积
神经网络的功能,特别是在处理图像和视觉识别任务时
程序员Chino的日记
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2024-02-05 08:28
深度学习
tensorflow
人工智能
辣手摧花——沙尘暴
当时下午三四点钟,我在医院图书室看书,即使紧闭着所有的门窗,仍能在房间感受到灰尘污浊气息,狂风
卷积
着乌云,强风将地面沙粒和尘土吹起,沙尘刹那间笼罩城市,空气很浑浊,窗外一片灰蒙蒙的,天一下子变黑了。
精进的医生
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2024-02-05 07:54
看懂paper中的
卷积
堆叠感受野计算
VGG中
卷积
堆叠在赢得其中一届ImageNet比赛里VGG网络的文章中,他最大的贡献并不是VGG网络本身,而是他对于
卷积
叠加的一个巧妙观察。
霍尔元件
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2024-02-05 07:54
神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测
通过深度学习技术,特别是
卷积
神经网络,我们可以利用过去的土壤湿度数据来预测未来的湿度趋势。
半亩花海
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2024-02-05 05:38
神经网络
cnn
神经网络
人工智能
《深度学习入门》学习笔记
入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧6.1寻找最优参数6.3权重的初始值6.4正则化6.4超参数的验证第七章
卷积
神经网络
卷积
池化
YY_oot
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2024-02-05 05:55
机器学习
深度学习
python
神经网络
人工智能
【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(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
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2024-02-05 05:52
python笔记
人工智能
深度学习
深度学习
tensorflow
人工智能
计算机设计大赛 深度学习 植物识别算法系统
文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)
卷积
核,池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado
iuerfee
·
2024-02-05 02:55
python
SCI一区级 | Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化
卷积
长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测
SCI一区级|Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化
卷积
长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现
机器学习之心
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2024-02-04 21:23
时序预测
CGO-CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络
混沌博弈优化
融合多头注意力机制
多变量多步时间序列预测
回归预测 | Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)
回归预测|Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)目录回归预测|Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心
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2024-02-04 21:53
回归预测
OOA-CNN-LSTM
鱼鹰算法优化
卷积长短期记忆网络
注意力多变量回归预测
SE注意力机制
WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化
卷积
-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测
效果一览文章概述WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化
卷积
-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测Matlab语言1.多变量单输出,回归预测。
前程算法屋
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2024-02-04 21:53
算法
神经网络
cnn
WOA-CNN-BiLSTM
回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)
回归预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)目录回归预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心
·
2024-02-04 21:52
回归预测
WOA-CNN-LSTM
鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络
多变量回归预测
SE注意力机制
RFCN 精简讲解
一、前言之前的FasterRCNN对FastRCNN产生regionporposal的问题给出了解决方案,并且在RPN和FastRCNN网络中实现了
卷积
层共享。
KyleLou
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2024-02-04 20:03
人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中
目录开题指导建议更多精选选题选题指导最后基于机器学习的手写数字识别系统设计基于深度学习的图像分类算法研究基于
卷积
神经网络的人脸识别系统设计基于自然语言处理的情感分析算
HaiLang_IT
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2024-02-04 19:31
毕业设计开题指导
毕业设计选题
毕设选题教程
人工智能
毕业设计选题
深度学习
卷积神经网络
计算机视觉
机器学习
复杂onnx解决方案(以sparseconv为例)
目录前言1.稀疏
卷积
2.SparseConvolutionModel2.1输入数据模型2.2
卷积
核2.3输出的定义2.4计算流程2.4.1构建hashtable2.4.2构建Rulebook2.4.3在
爱听歌的周童鞋
·
2024-02-04 19:23
模型部署
onnx
稀疏卷积
SCN
卷积
层和反
卷积
层输出特征图大小计算
计算公式:
卷积
层(nn.Conv2d)的输出特征图大小计算公式:输出特征图的宽度=(输入特征图宽度-
卷积
核宽度+2*填充)/步长+1输出特征图的高度=(输入特征图高度-
卷积
核高度+2*填充)/步长+1输出特征图的通道数
SimpleLearing
·
2024-02-04 17:51
deeplearning
深度学习
计算机视觉
神经网络
图像的拉普拉斯变换实现
它可以使用
卷积
操作来实现,通常使用拉普拉斯核(3x3矩阵)进行
卷积
。具体而言,对于灰度图像,拉普拉斯变换的表达式为:
SimpleLearing
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2024-02-04 17:49
opencv
人工智能
计算机视觉
Convolutional Neural Networks CNN -- Explained
ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要
卷积
神经网络?
卷积
神经网络如何工作?
许喜远
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2024-02-04 17:47
机器学习——通俗易懂
机器学习
python
神经网络
对于CNN的文献阅读和识别手写数字的复现
摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、引言4、CNN模型结构5、实验过程6、同GS算法的对比二、CNN识别手写数字1、两个性质2、图像
卷积
总结摘要在论文方面阅读了基于CNN网络对于大气湍流相位的提取,对CNN
白小李
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2024-02-04 17:46
深度学习
cnn
神经网络
Convolutional Neural Network (CNN) 识别手写数字字体
介绍:
卷积
神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。
取名真难.
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2024-02-04 17:15
机器学习
cnn
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
python
[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11
卷积
神经网络-残差网络(ResNet)
5.11残差网络(ResNet)让我们先思考一个问题:对神经网络模型添加新的层,充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差?理论上,原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说,如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x,新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集,因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中,添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用
蒸饺与白茶
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2024-02-04 15:45
李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型
动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》
卷积
神经网络相关基础概念李沐
丁希希哇
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2024-02-04 14:43
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
人工智能
pytorch
神经网络
AutoEncoder自动编码器、VAE变分
自编码器
、VQVAE量子化(离散化)的
自编码器
文章目录AutoEncoder自动编码器(一)AutoEncoder的基本架构(二)AutoEncoder的概率理解(三)AutoEncoder的局限VAE变分
自编码器
(VariationalAutoEncoder
丁希希哇
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2024-02-04 14:43
AIGC阅读学习
算法
深度学习
人工智能
pytorch
李沐《动手学深度学习》
卷积
神经网络 经典网络模型
动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》
卷积
神经网络相关基础概念目录系列文章一
丁希希哇
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2024-02-04 14:42
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
cnn
神经网络
算法
pytorch
Keras中内置的预训练模型架构介绍
中内置的模型架构主要包括以下几种:1.MobileNet系列(MobileNetV1,MobileNetV2,MobileNetV3):-基本原理:MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级
卷积
神经网络
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
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2024-02-04 12:58
机器学习人工智能
keras
人工智能
深度学习
池化层的本质思想及其过程
池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍,而在传统的神经网络中却很少见,原因是传统的神经网络的输入特征很少,不是太多,深度学习中特别是图像领域输入特征非常多,所以在
卷积
过程中有必要把主要的特征抽取出来
机器不会学习
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2024-02-04 12:34
YOLOv5算法进阶改进(15)— 引入密集连接
卷积
网络DenseNet
DenseNet(密集连接
卷积
网络)是一种深度学习神经网络架构,它在2017年由GaoHuang等人提出。
小哥谈
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2024-02-04 11:30
YOLOv5:从入门到实战
YOLO
人工智能
目标检测
机器学习
深度学习
计算机视觉
深度学习实战 |
卷积
神经网络LeNet手写数字识别(带手写板GUI界面)
引言在深度学习领域,
卷积
神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。
两只程序猿
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2024-02-04 10:11
深度学习实战
深度学习
cnn
人工智能
vit细粒度图像分类(九)RAMS-Trans学习笔记
1.摘要在细粒度图像识别(FGIR)中,区域注意力的定位和放大是一个重要因素,基于
卷积
神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。
无妄无望
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2024-02-04 09:01
学习
笔记
transformer
分类
python
人工智能
TensorFlow官方入门实操课程-
卷积
神经网络
知识点
卷积
:用原始像素数据与过滤器中的值相乘,以后加起来。如下是增强水平特征的过滤器。MaxPooling:每次
卷积
结束以后用一个MaxPooling用来增强图像的特征。
尘埃飞舞
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2024-02-04 09:33
人工智能
深度学习
CIFAR-10数据集详析:使用
卷积
神经网络训练图像分类模型
1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成,每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次,每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像,但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间,训练批次正好包含来自每个类的
是Dream呀
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2024-02-04 08:20
cnn
分类
人工智能
回归预测 | Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化
卷积
长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测(SE注意力机制)
回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化
卷积
长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测(SE注意力机制)目录回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心
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2024-02-04 05:28
回归预测
CPO-CNN-LSTM
Attention
冠豪猪优化
卷积长短期记忆神经网络
SE注意力机制
多变量回归预测
回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)
回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)目录回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心
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2024-02-04 05:28
回归预测
RIME-CNN-LSTM
CNN-LSTM
霜冰优化卷积长短期记忆网络
SE注意力机制
回归预测 | Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)
回归预测|Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)目录回归预测|Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心
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2024-02-04 05:26
回归预测
POA-CNN-LSTM
鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络
注意力多变量回归预测
SE注意力机制
Opencv第七课--形态学滤波
腐蚀也是一种与图像之间的
卷积
操作,与
卷积
核对应的源图像像素为1时保留,否则置零。importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("erode.jpg",0)kerne
计算机视觉__掉队选手
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2024-02-04 01:08
(CVPR-2021)RepVGG:让 VGG 风格的 ConvNet 再次伟大
再次伟大Title:RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgainpaper是清华发表在CVPR2021的工作paper链接Abstract我们提出了一种简单但功能强大的
卷积
神经网络架构
顾道长生'
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2024-02-04 00:53
基础架构
计算机视觉
深度学习
深度学习模型网络疑惑解答
当平均池化时发现剩余了怎么办当maxpooling时发现剩余了怎么办BatchNorm1d使用时机
卷积
的偏置初始值是否为0BatchNorm2d的使用时机模型为什么要初始化如果平均池化,进行填充了零,就改变了原本图像的值
犟小孩
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2024-02-03 19:08
编程相关
深度学习
网络
人工智能
pix2pix图像着色学习记录(pytorch实现)
二分类交叉熵损失函数,用于图片多标签分类,n张图片分m类,会得到n*m的矩阵,经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1,然后通过如下公式计算得到:不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同:分类问题名称输出层使用
卷积
函数对应的损失函数二分类
欧拉雅卡
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2024-02-03 19:17
pytorch
计算机设计大赛 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别
文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1
卷积
神经网络2.2
卷积
层2.3池化层2.4激活函数:2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现
卷积
神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
iuerfee
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2024-02-03 16:03
python
计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别
文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3
卷积
神经网络3.1
卷积
层3.2池化层3.3激活函数:3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现
卷积
神经网络4YOLOV54.1
iuerfee
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2024-02-03 16:31
python
多维时序 | Matlab实现CNN-RVM
卷积
神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测
多维时序|Matlab实现CNN-RVM
卷积
神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-RVM
卷积
神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心
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2024-02-03 15:16
时序预测
CNN-RVM
卷积神经网络结合相关向量机
多变量时间序列预测
时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost
卷积
双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测
时序预测|MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost
卷积
双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost
卷积
双向长短期记忆网络结合
机器学习之心
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2024-02-03 15:16
时序预测
CNN-BiLSTM-Ada
CNN-BiLSTM
AdaBoost
卷积双向长短期记忆网络
时间序列预测
集成学习
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.3
Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)6.3LeNetLeNet模型中每个
卷积
块中的基本单元是一个
卷积
层、一个
南七澄江
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2024-02-03 13:31
python
深度学习笔记
深度学习
pytorch
笔记
人工智能
python
算法
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.1
Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)6.1BasicConcepts
卷积
神经网络将空间不变性(spatial
南七澄江
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2024-02-03 13:57
深度学习笔记
python
深度学习
pytorch
笔记
算法
人工智能
python
Opencv C++ 五、简单的图像锐化与
卷积
运算
引子:图像锐化和
卷积
是图像处理中常用的技术,它们的主要目的如下:1.图像锐化:图像锐化是一种用于增强图像细节和边缘的技术。它通过强调图像中的高频信息(如边缘和细节)来使图像看起来更清晰和更有质感。
海棠RS
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2024-02-03 13:16
“0”基础入门OpenCV
opencv
c++
计算机视觉
深入探索 Stable Diffusion:AI图像创新的新纪元
深入探索StableDiffusion:AI图像创新的新纪元介绍StableDiffusion的核心功能和应用场景StableDiffusion架构解析深入StableDiffusion的关键组件变分
自编码器
walkskyer
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2024-02-03 13:16
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Diffusion
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stable
diffusion
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