多层神经网络第32页

神经网络进一步学习

一、代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法：假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出y，L表示神经网络层数，表示该层的神经元个数，将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类二类分类

时间邮递员·2024-01-27 07:21

[C++]使用纯opencv部署yolov8旋转框目标检测

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】YOLOv8是一种先进的对象检测算法，它通过单个神经网络实现了快速的物体检测。

FL1623863129·2024-01-27 07:49

空气质量预测 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的空气质量预测模型（tensorflow）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述空气质量预测|Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的空气质量预测模型（AirQualityPrediction）空气质量（airquality

天天酷科研·2024-01-27 07:19

【24新算法】CPO-BP冠豪猪算法CPO优化BP神经网络回归预测，CPO-BP回归预测，多变量输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%restoredefaultpath%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test

机器学习-深度学习·2024-01-27 06:14

ICEEMDAN-SSA-BILSTM改进自适应经验模态分解结合麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测(含BILSTM、SSA-BILSTM、ICEEMDAN-SSA-BILSTM等模型的对比

%%清空变量clc;clear;closeall;formatcompact;warningoff%%读取数据data=xlsread('数据集.xlsx')';[x,y]=data_process(data,6);%步长为12n=size(x,1);m=round(n*0.7);%前70%训练，对最后30%进行预测PP_train=x(1:m,:)';PP_test=x(m+1:end,:)';

机器学习-深度学习·2024-01-27 06:13

TensorBoard使用与遇到的坑

一、TensorBoard使用简介 TensorFlow可用于训练大规模深度神经网络所需的计算，使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。

银色尘埃010·2024-01-27 06:34

C++面试：跳表

多层索引：跳表通过维护多层索引来实现快速搜索。每一层都是一个有序链表，最底层包

Thomas_Lbw·2024-01-27 05:04

车牌识别系统 Django框架深度学习 CNN算法 python语言毕业设计✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面2、

vx_biyesheji0002·2024-01-27 05:21

2024.1.25 寒假训练记录（8）

xcpc算法清单补一下图论和数据结构的算法在准备27号的训练赛，这两天博客只放洛谷的题目文章目录洛谷P1113杂务洛谷P1983[NOIP2013普及组]车站分级洛谷P1038[NOIP2003提高组]神经网络洛谷

Texcavator·2024-01-27 04:08

【目标检测】不同结构的感受野对CNN网络的影响

2、卷积神经网络的感受野感受野用来表示网络内部的

牧世·2024-01-27 04:59

机器学习：Sigmoid函数及Logistic回归模型

sigmoid函数是一个有着优美S形曲线的双弯曲数学函数，其在逻辑回归、人工神经网络中有着广泛的应用（sigmoid：adj.乙状结肠的；C形的；S形的n.S状弯曲）。

Doawen·2024-01-27 04:49

NeRF 原始论文 & NeRF Studio 安装使用

关于NeRF特性NeRF技术会为每个场景单独优化一个神经网络对于合成数据：NeRF使用真实的相机姿态、内参和边界对于真实数据：使用COLMAP从运动软件包估计这些参数NeRF技术在不需要显式地重建场景几何的情况下

AI松子666·2024-01-27 01:54

GNN学习第六天

首先感谢datawhale的课程内容：引用GNN/Markdown版本/5-基于图神经网络的节点表征学习.md·Datawhale/team-learning-nlp-码云-开源中国(gitee.com

def1037aab9e·2024-01-27 01:59

【YOLO系列】 YOLOv4之SAT自对抗训练

一、简介自对抗训练（Self-AdversarialTraining，简称SAT）是一种新型的数据增强技术，旨在通过神经网络自身进行的对抗式攻击来提高模型的鲁棒性和泛化能力。

江湖小张·2024-01-27 01:14

王崧舟《小珊迪》名师案例分析

通过让学生自主的，多层面的朗读课文，直接与文字接触，充分体会文章内涵，从而使学生

张DIADIA·2024-01-26 21:04

vue3-深入组件-事件

平级组件或是跨越多层嵌套的组件间通信应使用一个外

王大可996·2024-01-26 21:55

五大自然语言处理技术里程碑浅析

而自然语言处理的研究与业界发展中具有五大里程碑式的技术：词嵌入，循环神经网络，Transformer，注意力机制，大语言模型。

Syntax_CD·2024-01-26 21:54

【JS逆向学习】代码混淆之三目运算符多层嵌套

背景Javascript逆向分析过程中，经常会碰到混淆后的多层嵌套的三目运算符，这里我们给出一个案例来具体分析下目标表达式varresult=a?b?c?d?e?f:g:h:i:j?k?l?m?

诗雅颂·2024-01-26 20:15

BP网络逼近仿真实例详解

神经网络为2-6-1结构，权值为W_1，W_2的初始值取[-1,+1]之间的随机值，取η=0.50，α=0.05。

落幕·重逢·2024-01-26 20:56

Vue和React组件之间的传值方式对比总结

组件间的传值方式组件之间的传值方式主要有以下四种：1.父子之间2.兄弟之间3.多层级之间(孙子祖父等)4.任意组件之间父子之间Vue父->子：通过props进行传递数据给子组件demo1-code.pngdemo1

agamgn·2024-01-26 19:21

时间序列（Time-Series）Conv_Blocks.py代码解析

importtorchimporttorch.nnasnn#构建神经网络的基础classInception_Block_V1(nn.Module):#in_channels:输入特征图的通道数。

雨微尘·2024-01-26 19:26

深度学习入门必知必会

深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过构建和训练神经网络模型来实现智能化任务。

诗雅颂·2024-01-26 19:31

包含图神经网络、多模态、时间序列等热门方向

今天就给大家整理了13篇AAAI2024优秀论文，包含了图神经网络、多模态、时间序列等热门方向，这些研究不仅展示了AI领域的最新成果，还指出了未来的研究方向，让我们一起来看看这些论文吧！

AI热心分享家·2024-01-26 18:33

精选11篇顶会论文，深度学习时间序列预测模型汇总！（含2024最新）

本文精心汇总了11篇深度学习时间序列预测模型的顶会论文，涵盖基于递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、Transformer架构以及多元时序预测等多种类型的模

AI热心分享家·2024-01-26 18:03

自然语言NLP学习

2-7门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibiliGRULSTM双向RNNCNN卷积神经网络输入层转化为向量表示dropoutppl标量在物理学和数学中，标量（Scalar）是一个只有大小、没有方向的量

wangqiaowq·2024-01-26 18:12

vue校验表单不能为空，检验对象对多层的情况

data(){return{rules:{'tdmbominfo.symbol':[{required:true,message:"代号不能为空",trigger:"blur"}],}}}

qq_22905801·2024-01-26 17:32

前端JSON对象根据key获取多层数据结构里的对应map

数据结构示例：varjsonString='[{"id":2,"label":"AAAA","children":[{"id":3,"label":"AAAA_1"}]},{"id":24,"label":"A_01_children","children":[{"id":28,"label":"7657"}]},{"id":19,"label":"B001"}]';varjsonString=J

qq_22905801·2024-01-26 17:32

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型、神经网络

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

学习笔记-李沐动手学深度学习（三）（10-11，隐藏层、多层感知机、激活函数、模型超参数选择、欠过拟合）

总结多体会（宏观、哲学）【深度学习的核心】首先是要模型足够大，在此基础上通过各种手段来控制模型容量，使得最终得到较小的泛化误差【一般深度学习特指神经网络这一块】【学习的核心是要学习本质上不变的那些核心思想

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

(SPP-Net)CNN处理图片时resize图片尺寸的问题小结

2015年发表在IEEE上的论文-《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition》.在SPP诞生之前，所有的神经网络都

kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

数字孪生系统的第三方算法库

它可以在数字孪生系统中用于实现机器学习和神经网络

super_Dev_OP·2024-01-26 17:15

自然语言处理-针对序列级和词元级应用微调BERT

针对序列级和词元级应用微调BERT我们为自然语言处理应用设计了不同的模型，例如基于循环神经网络、卷积神经网络、注意力和多层感知机。

白云如幻·2024-01-26 15:15

柴也愚，参也鲁，师也辟，由也喭。

有人说，世界上所有的人都是被上帝咬过一口的苹果，因而有缺陷，我们身上的缺陷包括许多层面，大

燕子DaraLa·2024-01-26 15:04

“货到人”拣选系统模式｜智能四向穿梭车系统如何节约仓储空间优化企业供应链？

储存系统种类繁多，如四向穿梭车系统，多层穿梭车系统，旋转货架系统等，其中四向穿梭车系统最受各大中小企业用户的青睐。河北沃

qq_39775293·2024-01-26 14:52

AlexNet(深度学习模型)详解

AlexNet是一种深度卷积神经网络，由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton于2012年在ImageNet图像分类竞赛中首次引入。

GeekyGuru·2024-01-26 13:02

神经网络：怎么解决网络不工作

神经网络已经持续训练了12个小时。它看起来很好：梯度在变化，损失也在下降。但是预测结果出来了：全部都是零值，全部都是背景，什么也检测不到。我质问我的计算机：「我做错了什么？」，它却无法回答。

nightwish夜愿·2024-01-26 13:20

#算法#如何手撸自己的模型，培养思维看这一篇就够了！

以下是一般的步骤：选择模型架构：根据任务的性质和数据的特点，选择适当的模型架构，例如选择使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自注意力机制（Transformer）等。

向日葵花籽儿·2024-01-26 11:52

Course1神经网络和深度学习编程作业

第三周-带有一个隐藏层的平面数据分类建立一个神经网络，带有一个隐藏层。用到的知识：构建具有单隐藏层的2类分类神经网络。使用具有非线性激活功能激活函数，例如tanh。计算交叉熵损失（损失函数）。

毛十三_·2024-01-26 11:03

Bert Transformer细节总结

一些的常用实现形式如下：attention=f(Q,K)attention=f(Q,K)attention=f(Q,K)多层感知机方法先将Query和Key进行拼接，然后接一个多层感知机。

taoqick·2024-01-26 11:51

函数导数学习

4.复合函数求导对于多层复合函数求导，要一层一层进行，进行第一层之前，把第二层看成一个整体，最后再把每层回

wyw0000·2024-01-26 11:12

Tensorflow高阶内容（五）- Deep Learning

高阶内容5.1Classification分类学习5.2什么是过拟合（Overfitting）5.3Dropout解决Overfitting5.4什么是卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork

BingshengTian_Mamba·2024-01-26 10:15

第三章改进神经网络的学习方式（上中）

过匹配和规范化诺贝尔奖得主美籍意大利裔物理学家恩里科·费米曾被问到他对一个同僚提出的尝试解决一个重要的未解决物理难题的数学模型。模型和实验非常匹配，但是费米却对其产生了怀疑。他问模型中需要设置的自由参数有多少个。答案是“4”。费米回答道：“我记得我的朋友约翰·冯·诺依曼过去常说，有四个参数，我可以模拟一头大象，而有五个参数，我还能让他卷鼻子。”这里，其实是说拥有大量的自由参数的模型能够描述特别神奇

GarfieldEr007·2024-01-26 10:21

Hierarchical Object Detectionwith Deep Reinforcement Learning

此外,我们的工作比较了从卷积神经网络为每个候选

fayetdd·2024-01-26 09:16

通过活动稀疏性和时间上稀疏反向传播的高效循环架构

摘要递归神经网络（RNN）由于其表达能力和低计算要求而非常适合解决资源受限系统中的序列任务。然而，仍然需要弥合RNN在效率和性能方面的能力与实际应用需求之间的差距。

fayetdd·2024-01-26 09:41

PyTorch 中的nn.Conv2d 类

这个类广泛用于构建卷积神经网络（CNN），特别是在处理图像数据时。

风筝超冷·2024-01-26 09:08

【DeepLearning-6】实现倒置残差块（Inverted Residual Block）

类定义和构造函数classIRBlock(nn.Module):def__init__(self,inp,oup,stride=1,expansion=4):IRBlock类继承自nn.Module，是一个神经网络模块