时空图卷积网络第9页

空洞卷积网络实现

代码中涉及的图片实验数据下载地址：https://download.csdn.net/download/m0_37567738/88235543?spm=1001.2014.3001.5501代码：importtorch.nnasnnimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimporttime#fromutilsimportget_accur,l

satadriver·2023-08-21 04:23

去噪自编码深度卷积网络实战——地震去噪实战案例讲解

上一节课，我们给大家详细讲解了自编码卷积神经网络的用法，相信大家对卷积神经网络比较了解了，也看到了卷积神经网络的优秀性能。不过很多同学都有个疑问：前面一直都是对理想数据进行处理，这样有多大用处呢？那用在实际中是怎样应用的呢？第一节课我们讲过，自编码可以用在预训练、自动创作、自动填充、去除噪声、数据降维等等方向。今天我们就从最常见的降噪这项应用开始讲解。一、降噪自动编码的由来降噪自动编码器（Deno

科技州与数据州·2023-08-21 01:37

NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制

也许你现在想的是，已经有像卷积网络这样表现非常出色的网络了

ZhangJiQun&MXP·2023-08-20 16:12

李沐pytorch学习-卷积网络及其实现

一、卷积定义卷积计算过程如图1所示，即输入矩阵和核函数对应的位置相乘，然后相加得到输出对应位置的数。图1.卷积计算过程该过程可以形象地从图2中展现。图2.二维卷积示意图二、代码实现2.1实现互相关运算importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefcorr2d(X,K):#@save"""计算二维互相关运算"""h,w=K.shapeY=

三年级王垄翔·2023-08-20 06:48

实践-传统深度学习

Caffe适合做图像识别，只有卷积网络，不适合自然语言处理，更新的慢，很多网络没有。Tenso

longerVR·2023-08-19 17:39

什么是卷积神经网络

目录什么是卷积神经网络全链接相对笨重：大胖子编辑编辑参数众多：容易造成过拟合编辑卷积核：进行图像特征提取，源于卷积原理：求相交面积卷积的作用卷积的意义编辑通过卷积核减少参数深度卷积网络ReLu函数：负数变成

ZhangJiQun&MXP·2023-08-19 16:06

时序结构重要性加权图卷积网络用于时序知识图谱补全

目录摘要部分四元数时间戳时间信息对四元数的影响知识图谱里的结构信息时序注意模块重要性加权的图卷积网络引言部分现有方法的不足本文主要贡献准备工作问题定义大部分方法的缺陷本文方法框架时序注意模块实体分类带有注意力机制的双向长短期记忆模型时序感知注意力节点重要性加权的

BIT_mk·2023-08-19 02:52

跑通FaceNet人脸识别

二、方案技术路线1.人脸检测：使用Dlib中预先训练的模型检测面部；2.人脸校准：使用Dlib的实时姿势估计与OpenCV的仿射变换来尝试使眼睛和下唇在每个图像上出现在相同位置；3.卷积网络：

CV算法恩仇录·2023-08-18 23:51

pytorch 实现VGG

卷积网络的输入是224*224的RGB图像，整个网络的组成是非常格式化的，基本上都用的是3*3的卷积核以及2

天一生水water·2023-08-18 23:08

神经网络基础-神经网络补充概念-61-单层卷积网络

概念单层卷积网络是一种简单的神经网络结构，它仅包含一个卷积层，通常紧跟着一个激活函数以及可能的池化层和全连接层。这种结构可以用来提取输入数据的特征，适用于一些简单的任务。

丰。。·2023-08-18 12:45

1x1 卷积：解释器

来源：链接深度卷积网络（如VGG，AlexNet）的缺点之一是特征图的数量通常随着网络的深度而增加。当使用较大的过滤器尺寸（如5x5和7x7）时，此问题可能

无水先生·2023-08-17 23:15

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(VDSR)

摘要该方法使用了一个非常深的卷积网络，灵感来自于Imagenet分类。该论文发现，网络深度的增加显示了精度的显著提高。最终的模型使用了20个权重层。

大笨钟47·2023-08-17 01:55

Image super-resolution using deep convolutional networks(SRCNN)解读与实现

Imagesuper-resolutionusingdeepconvolutionalnetworks(SRCNN)一、总结网络结构SRCNN网络结构比较简单，就是一个三层的卷积网络，激活函数选用Relu

leon.shadow·2023-08-17 01:24

SRCNN论文翻译（Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks）

我们进一步表明，传统的基于稀疏编码的SR方法也可以被视为深度卷积网络。但与分别处理每个组件的传统方法不同，我们的方法共同优化所有层。

PPLLO_o·2023-08-17 01:54

SRCNN：Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks

://arxiv.org/pdf/1501.00092.pdf（一）Abstract：我们提出一个对于单图像超分的深度学习方法，端到端地学习高低分辨率图像，我们也可知道传统的稀疏编码也可以作为一个深度卷积网络

S_h_a_·2023-08-17 01:23

[文献翻译]Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition

摘要：深度卷积网络在静态图像的视觉识别方面取得了巨大的成功。但是，对于视频中的动作识别，相对于传统方法的优势并不是那么明显。

夏迪End·2023-08-16 10:40

第G2周：人脸图像生成（DCGAN）

原理深度卷积对抗网络（DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN）是生成对抗网络的一种模型改进，其将卷积运算的思想引入到生成式模型当中来做无监督的训练，利用卷积网络强大的特征提取能力来提高生成网络的学习效果

牛大了2023·2023-08-14 18:56

二、深度卷积网络：实例探究

使用基本的卷积网络层，可以搭建许多有效的网络组件。在一个领域有效的方法，在其他领域很可能也是有效的。学习经典的深度卷积网络结构，获取解决自己的实际问题的灵感。

持续积累·2023-08-13 14:50

EfficientNet介绍

什么是EfficientNetEfficientNet的设想就是能否设计一个标准化的卷积网络扩展方法，既可以实现较高的准确率，又可以充分的节省算力资源。

Acapella_Zhang·2023-08-13 04:50

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

（一）SomeWords:这里主要是通过记录一些笔记来阅读这篇Paper，它的产生跟ImageNetLSVRC-2010竞赛有关，通过训练一个大的、深的卷积网络来将1.2million的HR图像分成1000

S_h_a_·2023-08-12 16:55

3D卷积网络论文阅读笔记

3D卷积网络1、Whatisthebestdataaugmentationapproachforbraintumorsegmentationusing3DU-Net?

weixin_44085432·2023-08-11 18:57

图像识别模型与训练策略

图像预处理1.需要将图像Resize到相同大小输入到卷积网络中2.翻转、裁剪、色彩偏移等操作3.转化为Tensor数据格式4.对RGB三种颜色通道进行标准化data_transforms={'train

钟钟终·2023-08-11 10:31

论文解读｜使用深度卷积网络的图像超分辨率

原创|文BFT机器人论文标题：ImageSuper-ResolutionUsingDeepConvolutionalNetworks网址：https://arxiv.org/abs/1501.00092代码：https://github.com/Edwardlzy/SRCNN01摘要提出了一种单幅图像超分辨率（SR）的深度学习方法。该方法通过深度卷积神经网络（CNN）学习低分辨率图像到高分辨率图像

BFT白芙堂·2023-08-09 17:04

【构建卷积神经网络】

构建卷积神经网络卷积网络中的输入和层与传统神经网络有些区别，需重新设计，训练模块基本一致全连接层：batch784，各个像素点之间都是没有联系的。

coding_ksy·2023-08-09 10:30

CNN 结构化输出

卷积网络可以用于输出高维的结构化对象，而不仅仅是预测分类任务的类标签或回归任务的实数值。通常这个对象就是个张量，由标准卷积层产生。

陶大明·2023-08-07 23:59

【论文阅读】EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector

任务：文本检测(可以检测倾斜文本)contributions提出了End-to-End的全卷积网络来解决文本检测问题可以根据特定的应用生成quardrangles或者是rotatedboxes两种格式的几何标注改进了

UpCoderXH·2023-08-07 09:13

pytorch学习——卷积神经网络——以LeNet为例

二.卷积神经网络的组成三.卷积网络基本元素介绍3.1卷积3.2填充和步幅3.2.1填充（Padding）填充是指在输入数据周围添加额外的边界值（通常是零），以扩展输入的尺寸。

一只小百里·2023-08-06 19:35

Bi-GCN：基于双向图卷积网络的社交媒体谣言检测

论文标题：RumorDetectiononSocialMediawithBi-DirectionalGraphConvolutionalNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/2001.06362论文来源：AAAI2020一、概述传统的谣言检测方法缺乏从谣言的传播（propagation）和扩散（propagation）结构中学习的高层表示。最近的研究已经开始从谣言的

酷酷的群·2023-08-06 18:50

用C语言构建一个数字识别卷积神经网络

卷积神经网络的具体原理和对应的python例子参见末尾的参考资料2.3.这里仅叙述卷积神经网络的配置,其余部分不做赘述，构建和训练神经网络的具体步骤请参见上一篇:用C语言构建一个手写数字识别神经网路卷积网络同样采用简单的三层结构

Midas-Zhou·2023-08-06 14:04

特征金字塔网络FPN

其中自下而上的路径是用于特征提取的常用卷积网络。空间分辨率自下而上地下降。

宠乖仪·2023-08-06 07:11

基于facenet+faiss开发构建人脸识别系统

作者使用经过训练的深度卷积网络来直接优化嵌入本身，而不是像以前的深度学习方法那样使用中间瓶颈层。为了训练，作者使用了

Together_CZ·2023-08-04 13:23

tensorflow实现resnet-32残差卷积网络

40行代码解决残差网络，觉得牛逼的点赞fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.layersimport*fromtensorflow.keras.modelsimport*fromtensorflow.compat.v1importConfigProtofromtensorflow.compat.v1importInteractiveSessio

菜椒爱菜鸟·2023-08-03 17:16

注意力机制（二）

传送门：序列处理之RNN模型、注意力机制（一）里面的网络结构通常是循环网络或卷积网络。今天我们学习另外一种网络结构，用6个结构相同的Encoder串联构成编码层，用6个结构相同的Deco

整得咔咔响·2023-08-02 12:11

Arxiv网络科学论文摘要7篇(2019-12-19)

稀疏种子的竞争传染;多通道图卷积网络;通过协同图分区实现可扩展的异构社会网络对齐;比较虚拟实验和实地考察中行人的绕过障碍物的路径选择行为;网络上复现流行病的有影响力传播者;利用Konig-Egervary

ComplexLY·2023-08-01 19:16

TensorFlow项目练手（二）——猫狗熊猫的分类任务

项目介绍通过猫狗熊猫图片来对图片进行识别，分类出猫狗熊猫的概率，文章会分成两部分，从基础网络模型->利用卷积网络经典模型Vgg。

许英俊潇洒·2023-08-01 17:19

YOLO

[TOC]YOLOV1网络结构Yolo采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层，如图8所示。

claude_vip·2023-08-01 13:47

CNN网络的故障诊断（轴承的多故障类型分类+Python代码）

全连接层在卷积网络中

向秃头前进中·2023-08-01 00:10

二维深度卷积网络模型下的轴承故障诊断

1.数据集使用凯斯西储大学轴承数据集，一共有4种负载下采集的数据，每种负载下有10种故障状态：三种不同尺寸下的内圈故障、三种不同尺寸下的外圈故障、三种不同尺寸下的滚动体故障和一种正常状态2.模型（二维CNN）使用数据增强的方式：重叠切割（每个样本长度是1024）通过reshape的方式变形为二维的输入形式（32,32,1）3实验效果0HP数据集(训练集与测试集比例为7:3)，测试集准确率为99.6

深度学习的奋斗者·2023-08-01 00:09

卷积层参数量计算

今天在看Ng的深度学习课程之卷积网络，我发现视频最后计算参数量那张表格好像有点错误，而且好像有不少同学没弄懂怎么计算卷积层的参数量，那我就说一说吧。

Dreamcatcher风·2023-07-31 13:04

基于pyqt和卷积网络CNN的中文汉字识别

直接上效果演示图：通过点击按钮可以实现在画板上写汉字识别和加载图片识别两个功能。视频演示和demo仓库地址在b站视频001期：到此一游7758258的个人空间-到此一游7758258个人主页-哔哩哔哩视频所有代码展示：十分的简洁，主要是01,02,03.py文件运行01dataset.py可以将data文件下的图片数据集保存成txt格式记录。运行02train.py可以读取txt记录的图片数据进行

no_work·2023-07-31 10:31

【图神经网络】个人综述分享

Zongshun Wang的博客·2023-07-31 06:08

读论文：Deep Learning on Graphs: A Survey

=Abstract====Introduction====综述==一、图递归神经网络GraphRNN1.1节点级RNNsNode-LevelRNNs1.2图级RNNGraph-LevelRNNs二、图卷积网络

a44267113·2023-07-31 06:37

VGG网络与中间层特征提取

1.背景VGG是常见的用于大型图片识别的极深度卷积网络，这里主要介绍VGG网络预测在ImageNet数据集上的训练及预测。

MusicDancing·2023-07-29 14:30

STN：Spatial Transformer Networks 空间变换网络

文章是GoogleDeepMind在2015年提出的SpatialTransformerNetworks（STN），该模型能够让卷积网络学会数据的形状变换，能够对经过平移、旋转、缩放及裁剪等操作的图片得到与未经变换前相同的检测结果

暖风️·2023-07-29 12:57

【GNN+加密流量】NE-GConv: A Lightweight Node Edge Graph Convolutional Network for Intrusion Detection

文章目录论文名称摘要存在的问题论文贡献1.IDS框架2.图构建3.NE-GConv总结论文名称中文题目：NE-GConv:用于入侵检测的轻量级节点边图卷积网络发表期刊：Computers&Security

过动猿·2023-07-28 12:45

K折交叉验证

importtorchimporttorch.nnasnnfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#定义一维卷积网络模型

灰太狼家的小鸭子·2023-07-28 12:55

转移学习的计算机视觉教程

转移学习的计算机视觉教程引用这些注释，实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络(使用随机初始化），因为拥有足够大小的数据集相对很少。

yanglamei1962·2023-07-27 22:17

cnn卷积网络解决尺寸大小不确定的图片分类问题--银行凭证印章检查

简介CNN卷积神经网络进行图像识别分类的技术很简单，一般神经网络初学者都做过mnist分类实验，简单的分类任务准确率跑到99%已经不成问题，这里不做过多的介绍。但是想用卷积神经网络解决实际问题，往往会碰见一些问题和痛点。整理如下：1、Mnist数据集包括网上公开的很多用于图像分类的数据集尺寸固定，我们做实验的时候很容易搭建针对输入输出纬度和形状固定的网络，但是实际情况是识别图片来源来自于扫描仪、照

zhigongjz·2023-07-27 21:53

Python基于PyTorch实现卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战

1.项目背景卷积神经网络，简称为卷积网络，与普通神经网络的区别是它的卷积层内的神经元只覆盖输入特征局部范围的单元，具有稀疏连接（sparseconnectivity）和权重共享（weightshared

胖哥真不错·2023-07-27 11:53

pytorch 特征图绘制 gradcam

绘制pytorch卷积网络模型中特征图的类#coding:utf-8importcv2importnumpyasnpimporttorch#类的作用#1.编写梯度获取hook#2.网络层上注册hook#3

carry_xz·2023-07-27 10:21

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