吴恩达第四课-卷积神经网络第14页

人工智能学习计划入门级

机器学习、深度学习的基本原理和算法-Python编程基础-数据预处理和数据分析的方法-常用的人工智能框架和工具3.资料收集：-教材：《人工智能基础（第三版）》《Python从入门到精通（第三版）》-网课：吴恩达的机器学习课程

ISDF-工软未来·2024-01-14 07:51

亲密之旅第4课和谐的两性关系（第二版）

欢迎来到第四课的学习。学习之前的破冰练习是存款练习，给生活中或职场中的一位异性存款。首先，我们观看视频《两性关系》（13分钟）。通过视频我们可以了解到冲突因误解而生，而误解因差异而生。

闻美心·2024-01-14 06:33

GPT小指南

你可以通过评论或者私信我补充每一个细节首先建议学习https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/吴恩达和

ustc懒苗·2024-01-14 06:00

【AI】人工智能和天文大数据

AI技术：深度卷积神经网络（CNN）特别适合处理图像数据。通过训练，CNN可以自动学习从原始像素到高级星系特征（如形状、大小、旋臂结构）的映射

giszz·2024-01-14 05:10

夏加儿美术第四课《我在空中飞》

商丘市梁园区谢集镇良浩第四小学二年级：37人参加上课助教：冯运勤孩子们喜爱的网络课又到了，今天的课由美丽漂亮的黄师给孩子们上课。图片发自App首先给孩子们分享了上节课《美丽的孔雀翎》中的作品。接着为孩子们讲解美丽墩敦煌飞天，航天员……在天上飞时的姿态，神情。并引导孩子们：如果你在空中飞，自己会是什么样子？动作怎样，衣服如何，周围有些什么？跟着黄老师的讲解孩子们都不由自主画起来。图片发自App瞧！孩

冯运勤·2024-01-14 04:53

22、CNN(卷积神经网络)

convolutionneuralnetwork卷积神经网络convolution卷积是一种数学的运算运算法则：inputimage*kernel=featuremap第一步.png第二步.png行乘以行相加再求和

羽天驿·2024-01-14 04:31

AI监控技术与应用案例

这通常涉及使用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)，来识别图像中的物体。目标检测的准确性和实时性对于监控系统至关重要，因为它有助于实时预警和早期干预。

捷利迅分享·2024-01-14 02:17

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

【InternLM 大模型实战】第四课

XTuner大模型单卡低成本微调实战FINETUNE简介指令跟随微调增量预训练微调LoRA&QLoRAXTuner简介功能亮点适配多种生态适配多种硬件8GB显卡玩转LLMFlashAttentionDeepSpeedZeRO动手实战环节环境配置微调准备配置文件模型下载数据集下载修改配置文件开始微调将得到的PTH模型转换为HuggingFace模型，即：生成Adapter文件夹部署与测试将Huggi

卖小麦←_←·2024-01-13 21:07

第四课：《用好素材，专治灵感枯竭》学习心得

大家好，我是心言。今天是我参加《21天写作训练营》的第四天，今天的学习内容是：《用好素材，专治灵感枯竭》。爱迪生曾说：“天才，那就是一分灵感加上九十九分汗水。”我想，爱迪生的这句话适用于任何地方，包括写作。很多作者在写作时，经常觉得没有灵感，尤其是新手作者，更是不知从何下笔。灵感，其实就是素材积累之后的必然。那么，我们应如何收集和处理素材呢？一、素材的来源素材的主要来源有以下几方面：1.经历感悟经

暖阳的碎碎念·2024-01-13 21:45

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

【书生·浦语】大模型实战营——第四课笔记

教程链接：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/xtuner/README.md视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1yK4y1B75J/?vd_source=5d94ee72ede352cb2dfc19e4694f7622本次视频的内容分为以下四部分：目录微调简介微调会使LLM在具体的领域中输出更好的

Horace_01·2024-01-13 13:27

【书生·浦语】大模型实战营——第四课作业

教程文档：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/xtuner/self.md基础作业需要构建数据集，微调模型，让其明白自己的弟位（OvO！）微调环境准备进入开发机后，先bash，再创建conda环境。微调数据准备创建data目录用于存放用于训练的数据集。mkdir-p/root/personal_assistant/data&&cd/root

Horace_01·2024-01-13 13:23

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

《灯笼》教学后记

《灯笼》被编排在统编版八年级语文下册教材第一单元有关“民俗风情”第四课，是一篇自读课文。

关耳语文·2024-01-13 05:35

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

38组-小小小-6848#第二十次作业#(10.1）

整理回顾课程今天我主要做的就是整理课程笔记，然后回顾课程内容附上所有课程的思维导图笔记：第一课思维导图第二课思维导图第三课思维导图第四课思维导图第五课思维导图第六课思维导图

小小小_c249·2024-01-12 13:18

计划1

1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集

JLcucumber·2024-01-12 11:54

7,18三升四今日教学

数学1、复习三步混合运算的算法，解决实际问题2、掌握含小括号的混合运算的算法3、竖式计算练习课堂测试课堂练习计算练习英语1、复习第四课2、默写第四课的单词和词语句型课堂默写课堂默写语文1、熟背第九课课文

负荷爆炸君·2024-01-12 11:10

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