模型设计第17页

【零基础深度学习入门学习笔记】——使用Python和Numpy构建神经网络模型[1]

零基础入门深度学习第一节：机器学习和深度学习综述使用Python和Numpy构建神经网络模型【1】零基础入门深度学习前言一、问题定义——波士顿房价预测二、构建模型流程1.数据处理2.模型设计3.训练配置总结前言接下来跟随书本中的教程

婴源·2022-11-24 14:26

关于二分类，多分类，及多标签分类的损失函数详解及Pytorch实现

深度学习中，除了模型设计之外，最重要的想必就是选取合适的损失函数了。

墨晓白·2022-11-24 13:32

基于matlab的声波分析研究,基于MATLAB的声音信号分析与处理（共13页）

设计了一套信号采集与处理系统，建立了傅立叶变换算法模型，可获得其频谱图进行频谱分析，建立滤波器的设计算法模型设计了一个声音滤波器，建立滤波算法模型可对声音信号进行滤波。

芥末奈思·2022-11-24 12:01

时序预测 | MATLAB实现ARIMA时间序列预测(GDP预测)

时序预测|MATLAB实现ARIMA时间序列预测(GDP预测)目录时序预测|MATLAB实现ARIMA时间序列预测(GDP预测)预测效果基本介绍模型设计模型分析学习总结参考资料预测效果基本介绍GDP是英文

机器学习之心·2022-11-24 10:47

GhostNet:廉价操作得到更多的特征

AI浩·2022-11-24 07:44

算法笔记(六)多尺度特征融合之FPN/PANet

模型设计：自底向上Bottom-up，自顶向下Top-down，横向连接Lateralconne

nooobme·2022-11-24 05:24

Paddle简介

面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。深度学习框架优势使用深度学习框架完成模型构建有如下两个优势：1：节省编写大量底层代码的精力：屏蔽

weixin_43166986·2022-11-24 05:45

数据结构与算法第一章绪论

逻辑结构与存储结构逻辑结构存储结构小结1.4抽象数据类型2算法3小结传送门1数据结构目标了解数据结构的基本概念、研究对象、课程发展史掌握抽象数据类型的定义与实现，技术方法1.1什么是数据结构程序设计的步骤：具体问题抽象为数学模型设计解决数学模型的算法编程调试程序设计的实质

日天家的猫·2022-11-24 03:14

贝叶斯网络-使用matlab工具集

主要分为依赖关系建模和分类器模型设计。输入自己的研究数据，就可以利用该工具在线建立模型，并依据建立好的模型进行简单推理。B-COURSE要求数据格式是ASCII

weixin_30872337·2022-11-24 02:26

自动网络搜索AutoDL之PaddlePaddle实现

为了性能考虑，迭代中用到的训练数据通常是几万张规模的数据集(比如CIFAR-10)，模型设计结束后，会用大规模数据(比如ImageNet)重新训练一次，进一步优化参数。具体原理可

cscs2123456·2022-11-24 01:06

分类预测 | Matlab实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测

分类预测|Matlab实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测基本介绍研究回顾模型设计模型结构程序设计学习总结基本介绍Matlab

机器学习之心·2022-11-24 01:14

[Transformer] Next-ViT: Next Generation Vision Transformer

NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarioshttps://arxiv.org/abs/2207.05501introduction由于复杂的注意力机制和模型设计

Cherry_qy·2022-11-23 12:10

字节提出Next-ViT：工业场景中高效部署的下一代视觉Transformer

NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarios论文：https://arxiv.org/abs/2207.05501由于复杂的注意力机制和模型设计

Amusi（CVer）·2022-11-23 12:33

【读点论文】Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial

NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenariosAbstract由于复杂的注意力机制和模型设计

羞儿·2022-11-23 04:51

百度飞桨深度学习实践笔记（一）：使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型

零基础入门深度学习机器学习与深度学习综述人工智能-机器学习-深度学习深度学习的历史与现状波士顿房价预测-Python与Numpy库构建神经网络模型的实践处理数据模型设计前向传播算法损失函数设置梯度下降算法梯度计算梯度更新随机梯度下降模型训练总结机器学习与深度学习综述人工智能

winnie爱学习·2022-11-22 17:53

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——飞桨开源深度学习平台介绍

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——打卡计划返回总目录飞桨开源深度学习平台介绍介绍使用飞桨重写房价预测模型数据读取模型设计模型设计资源配置训练过程疑问保存并测试模型测试模型下面给出课程链接，欢迎各位小伙来来报考

only one °·2022-11-22 17:53

pytorch 深度学习实践第5讲 pytorch实现线性回归

目录1.构造神经网络一般步骤2.第一步——准备数据集preparedataset3.第二步——模型设计4.第三步——构造

会游泳的小雁·2022-11-22 17:15

PyTorch深度学习学习记录3

文章目录课程内容模型设计课后作业模型不优化程序报错参考资料课程内容在之前的内容中我们使用的训练数据x只是简单的实数即一维数据，但在实际情况中只用一个变量就能描述的对象少之又少，通常我们需要去处理多维的数据

vzvzvzv·2022-11-22 14:48

《Pytorch深度学习》学习记录

深度学习实践》完结合集在此随便做一些随笔，由于前面学过一些机器学习，跳过前面的较基础知识直接从Pytorch实现线性回归开始顺带一提本人使用的PyTorch版本是1.13.0文章目录线性回归知识回顾本课内容模型设计损失函数和优化器训练完整代码

vzvzvzv·2022-11-22 14:18

PyTorch实现基于ResNet18的CIFAR-10数据集的分类

一、ResNet18模型设计ResNet18网络采用了残差模块的跳跃连接思想，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问题。

心️升明月·2022-11-22 13:14

基于 Text-CNN 的情感分析(文本分类)----概念与应用

文章目录基于Text-CNN情感分析卷积的基本概念Text-CNN的核心思想实现数据预处理批量处理操作--填充与截断拆分训练集与测试集定义Text-CNN模型设计模型定义与训练参数训练并评估模型结语基于

Gaolw1102·2022-11-22 10:44

Transformer详解

Transformer[1]模型是Google2017年提出的一种用于机器翻译的模型，完全摒弃了传统循环神经网络的结构，采用了完全基于注意力机制的结构，取得了相当显著的效果，并且从此使得完全注意力机制这种模型设计模型从

loki2018·2022-11-22 05:03

yolov1论文笔记

：链接:https://pan.baidu.com/s/1EyXhYMdZutK5WsyowHZ7xw提取码:6666目录1、摘要2、引言（YOLO的优点）3、YOLO模型3.1、主要思想3.2、网络模型设计

crlearning·2022-11-22 04:23

Poisoning Deep Learning based Recommender Model in Federated Learning Scenarios

本文探讨对象：在联邦学习下针对基于深度学习的推荐模型设计攻击方法。根据两种攻击策略（随机近似和硬用户挖掘）为受操控的恶意用户生成有毒梯度。2.What’stheinnovation?

缄默的天空之城·2022-11-22 03:25

PyTorch的各个组件和实战

学习目标：pytorch的各个组件和实战学习时间：截止时间：2022-09-173:00随堂笔记：神经网络学习机制：数据预处理、模型设计、损失函数和优化方案设计、前向传播、反向传播、更新参数完成一项机器学习任务的基本步骤

Actual_parameter·2022-11-22 02:27

人工智能实验1-波士顿房价预测

1实验内容1.1波士顿房价预测任务1.2线性回归模型2源代码2.1数据处理2.1.1读入数据2.1.2数据形状变换2.1.3数据集划分2.1.4数据归一化处理2.1.5封装成loaddata函数2.2模型设计

能鸽善鹉~·2022-11-22 02:11

解锁CNN和Transformer正确结合方法，字节跳动提出有效的下一代视觉Transformer

由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络能否像CNN一样快

人工智能与算法学习·2022-11-21 17:46

深度学习之finetuning（微调）

它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集

专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-11-21 12:39

同元国产化建模仿真与代码生成解决方案

1基于模型设计的趋势现代工业系统信息域软件规模和复杂度大幅提升。以汽车为例，软件规模十年间膨胀十倍，传统基于“软件工程+文档+代码”的开发过程越来越难以适应产品快速迭代的需要。

同元软控·2022-11-21 04:37

稀疏卷积 sparse conv

稀疏卷积在模型设计中的应用-知乎另外一种概念的稀疏卷积多用于3D(点云)领域卷积神经网络已经被证明对于二维图像信号处理是非常有效的。

hxxjxw·2022-11-21 01:24

Spark2.1.0模型设计与基本架构（上）

随着近十年互联网的迅猛发展，越来越多的人融入了互联网——利用搜索引擎查询词条或问题；社交圈子从现实搬到了Facebook、Twitter、微信等社交平台上；女孩子们现在少了逛街，多了在各大电商平台上的购买；喜欢棋牌的人能够在对战平台上找到世界各地的玩家对弈。在国内随着网民数量的持续增加，造成互联网公司的数据在体量、产生速度、多样性等方面呈现出巨大的变化。互联网产生的数据相较于传统软件产生的数据，有

weixin_30460489·2022-11-20 22:10

PyTorch学习笔记【5】：使用卷积进行泛化

使用深度和池化技术进一步研究2.4.1.从大到小：下采样2.4.2.将卷积和下采样结合2.5.整合网络3.训练我们的convnet3.1.训练循环2.2.测量精度2.3.保存并加载我们的模型2.4.在GPU上训练3.模型设计

zzzyzh·2022-11-20 06:46

EfficientFormer | 苹果手机实时推理的Transformer模型，登顶轻量化Backbone之巅

然而，由于大量的参数和模型设计，例如注意力机制，基于ViT的模型通常比轻量级卷积网络慢几倍。因此，应用部署ViT具有很大的挑战性，尤其是在移动设备等资源受限的硬件上。最近的很多工作都试图通过网络

Tom Hardy·2022-11-20 01:27

数字图像处理报告：实验4 图像复原

三、实验要求对图像进行退化处理，如加噪、运动干扰等，根据退化模型设计复原滤波器，如逆滤波、维纳滤波，对图像进行复原，对比原始图、退化图、复原图对复原效果进

Kamen Black君·2022-11-19 21:41

2022李宏毅作业hw1—新冠阳性人员数量预测。

完整代码：二模型设计。完整代码：三训练步骤。完整的训练代码：这一部分被我放在model_utils的train模块里。四：测试和保存步骤。完整代码：五：主函数。

亮子李·2022-11-19 15:27

Paddle深度学习①---深度学习里的Hello word

Helloword一、深度学习里的Helloword---波士顿房价预测问题分析1、线性回归模型2、线性回归模型的神经网络结构二、波士顿房价问题的实现步骤1、构建波士顿房价预测任务的神经网络模型2、数据处理3、模型设计

小太阳啊·2022-11-19 13:50

深度学习模型大小的探讨

文章目录前言模型大小评估指标计算量参数量访存量内存占用小结模型推理影响因素计算密度与RoofLine模型计算密集型算子与访存密集型选自推理时间硬件限制对性能上界的影响系统环境对性能的影响小结面向推理速度的模型设计方法论网络设计建议前言在运算资源有限制的机器上部署深度学习模型

RyanC3·2022-11-19 13:45

【论文笔记】Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial

NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarios收录于：ECCV2022论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.05501摘要由于复杂的注意力机制和模型设计

m0_61899108·2022-11-19 13:59

DETR的学习与分析

下一步计划参考DETR的学习与分析前言通过对Transformer在语义分割任务中应用的学习，发现自己对Query-Based的模型十分陌生，而这些模型大多都是基于DEtectionTRansformer这一模型设计的

八十八岁扶墙敲码·2022-11-19 10:59

深度学习模型压缩分类及原理方法

深度学习模型压缩分类及原理方法深度学习模型压缩分类###精细模型设计###模型裁剪及权重共享复用###低秩近似###知识蒸馏###核的稀疏化###模型量化（网络二值化）剪枝就是通过去除网络中冗余的channels

Mira-Tableau·2022-11-19 09:22

为什么使用交叉熵损失函数

•使用极大似然原理导出交叉熵损失函数减轻了为每个模型设计损失函数的负担，选择了模型p(y|x)就明确了损失函数logp(y|x)•损失函数的梯度必须有足够大的预测性，这样才能很好的指导算法的学习。

谁画你多情华发·2022-11-19 08:11

【图像分割】医学图像分割入门实践（附源码）

python3.7.9torch1.9.1torchstat0.0.7torchsummary1.5.1torchvision0.4.0cuda10.0cudatoolkit10.1.243numpy1.19.2文章目录开发环境部分包版本1完整源码2数据集3分割任务的思路4代码实现4.1数据预处理4.2模型设计

lynnhgwang·2022-11-19 07:16

【创新实训第四周】不完全的 CTPN 完结贴 2019.4.11

详细工作内容①模型设计首先，输入图片经过VGG16，长宽缩小到原来1/16，得到featuremap，所以featuremap的一个像素对应原图的16*16像素，这也是为什么anchor的宽度

PPTPPT5566·2022-11-19 05:35

“霸榜CLUE” ，刚刚发布的业界最大中文NLP预训练模型有多强？

整个大模型设计遵循三大原则：一是超大的神经网络；二是网络架构强壮，相比于定制化小模型，大模型综合性能提升了1

zenRRan·2022-11-19 05:31

基于统计自适应线性回归-目标尺寸预测

YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的目标检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测目标的尺寸大小。研究者提出了基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测方法。

tt姐whaosoft·2022-11-19 03:56

论文阅读笔记——基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法

EngineeringVillage论文阅读笔记——基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法文章目录本论文相关内容前言基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法作者信息关键词摘要1引言2漏洞检测模型设计

IronmanJay·2022-11-19 01:54

异常检测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)数据异常检测

异常检测|MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)数据异常检测目录异常检测|MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)数据异常检测效果一览基本介绍模型准备模型设计参考资料效果一览基本介绍训练一个双向

机器学习之心·2022-11-18 23:20

异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)

实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)目录异常检测|MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)效果一览基本介绍模型准备模型设计参考资料效果一览基本介绍提取有用的特征

机器学习之心·2022-11-18 08:19

Swin Transformer、ViT作者等共话：好的基础模型是CV 研究者的朴素追求

一时间，基于视觉Transformer的骨干模型设计、自监督学习、模型扩展、下游应用等研究井喷式爆发。

智源社区·2022-11-14 13:39

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