深度神经网络gcForest 第14页

ZKML：ZK+机器学习

1.引言前序博客：SNARK+深度神经网络Worldcoin开源ZK+机器学习资料库：https://github.com/zkml-community/awesome-zkml参考资料[1]Worldcoin

mutourend·2023-07-25 14:19

【人工智能】深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化

深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化)文章目录深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化)深度神经网络训练训练深度神经网络参数共享卷积神经网络（CNN）卷积多卷积核卷积全连接最大池化卷积

编程G的快乐·2023-07-25 04:25

神经网络权值初始化

再次，当我们有多层神经网络时（深度神经网络中），根据链式法则得到的是激活函数导数的连乘积，因此激活函数导数不能太靠近0，否则乘方之后会导致浅层梯度为0，梯度消失。归纳为：（1）每一层的激活函数输出都不

若_6dcd·2023-07-25 01:15

神经网络小记-梯度消失与梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中的两个常见问题，而它们与反向传播算法密切相关。反向传播算法是用于计算神经网络中参数梯度的一种方法，它通过沿着网络的反向传播梯度信息来更新网络参数。

lxznjw·2023-07-24 23:22

【统计基础】贝叶斯理论和神经网络

二、贝叶斯神经网络简介贝叶斯神经网络简介•DavidStutz深度学习机器学习数学不确定性估计随着深度神经网络的日益成功，它们在鲁棒性（例如，针对各种对抗性示例）和置信度估计方面的可靠性变得越来越重要。

无水先生·2023-07-24 21:06

深度神经网络基础——深度学习神经网络基础 & Tensorflow在深度学习的应用

目录一、二、Tesnsflow入门&环境配置&认识Tensorflow三、线程与队列与IO操作神经网络基础知识1.简单神经网络2.卷积神经网络卷积层新的激活函数-Relu池化层(Pooling)计算案例：Mnist手写数字图片识别卷积网络案例一、二、Tesnsflow入门&环境配置&认识TensorflowTensorflow入门（1）——深度学习框架Tesnsflow入门&环境配置&认识Tens

Perley620·2023-07-24 15:36

【NLP】Pytorch构建神经网络

它提供了各种用于构建深度神经网络的类和函数，使得开发者可以轻松地定义、训练和部署各种类型的神经网络模型。torch.nn模块中最重要的类是Module，它是所有神经网络模型的基类。

小馒头学python·2023-07-24 14:06

【动手学深度学习】--17.残差网络 ResNet

它在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁，并深刻影响了后来的深度神经网络的设计。残差网络的核心思想是：每个附加层都应该更容易地包含原始函

小d<>·2023-07-24 09:16

迁移学习——机器学习的下一个前沿阵地

【嵌牛鼻子】迁移学习【嵌牛提问】什么是迁移学习【嵌牛正文】引言我们越来越善于训练深度神经网络，从大量的标记数据中学习到从输入到输出的

四月_c374·2023-07-23 22:49

强化学习之DQN（deep Q-network）算法

它于2013年由DeepMind公司的研究团队提出，通过将深度神经网络与经典的强化学习算法Q-learning结合，实现了对高维、连续状态空间的处理，具备了学习与规划的能力。

韭菜盖饭·2023-07-23 12:24

神经网络求解线性方程组,人工神经网络激活函数

（1）对于深度神经网络，中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。

阳阳2013哈哈·2023-07-23 05:26

AI作业6-误差反向传播

现在最常见的深度神经网络就是利用梯度的反向传播（Backpropagation）方法，通过反复更新模型参

seveN1foR·2023-07-22 20:27

建立你的第一个深度神经网络：反向传播

代码参考《深度学习图解》书籍的P116，在此基础上进行了注释和新增测试函数（sim）。说实在的，这本书写得还不错。但个别地方理解起来还是比较晦涩的。比如为什么误差反向传播公式是误差乘输入，如何推导出来的，什么情况下适用，书中没有直接给出理论说明。不过，瑕不掩瑜。姑且看下去吧。公式这种头疼的东西，让它随风去吧。在给代码之前，先画出网络结构图，如下所示。反向传播权值调整公式：Wnew=Wold-误差节

快乐冻鱼·2023-07-22 15:25

学习资料总结

AI主要技术领域：一、机器学习#监督学习半监督学习无监督学习强化学习#蒙特卡洛算法#动态规划#时间差分#深度神经网络（价值算法，策略算法，输入，输出）框架平台：谷歌tensorFlowdeepmind二

住在黑洞隔壁的火星人·2023-07-22 13:37

睡眠检测垫(睡眠记录仪)的常见问题解答

答：深圳加一健康科技的睡眠记录在人体静息状态下，准备率达到医院PSG专业设备的98%以上；采用专利压感生物波传感和算法技术；我们核心优势是人体生命体征信号的采集和深度神经网络的人工智能分析，在准确性上有突出优势

加1健康科技·2023-07-22 04:02

YOLOV8改进：在c2f模块中的不同位置加入NAMAAttention注意力机制

它有助于深度神经网络抑制不太显著的像素或通道。许多先前的研究都侧重于通过注意操作捕捉显著特征（Zhang等人[2020]，Misra等人[2021年]）。这些方法成功地利用了来自不同维度特征的相互

dg68668·2023-07-21 11:37

深度学习开发环境

显卡驱动(Driver)|官网:显卡驱动下载CUDA(NVIDIAGPU的并行运算架构)|官网:CUDA下载cuDNN(NVIDIA打造的针对深度神经网络的GPU加速库)|官网:cuD

计算机CV民工·2023-07-21 03:00

SeLa:Self Labeling Via Simultaneous Clustering and Representation Learning

方法论有监督的分类任务实现给定一个将数据I映射至特征向量x∈RDx∈R^Dx∈RD的深度神经网络ΦΦΦ，即x=Φ(I)x=Φ(I)x=Φ(I)。

FakeOccupational·2023-07-20 06:15

人工智能(pytorch)搭建模型14-pytorch搭建Siamese Network模型(孪生网络)，实现模型的训练与预测

孪生网络是一种用于度量学习（MetricLearning）和比较学习（ComparisonLearning）的深度神经网络模型。

微学AI·2023-07-19 18:39

视频卡通化技术路线

神经风格迁移：用深度神经网络生成风格化图像，通过捕获到的图像中的内容表征对输出图像做约束，就是输入图像和目标图像通过vgg提取的特征做约束。

Kun Li·2023-07-19 11:14

【深度学习笔记】梯度消失与梯度爆炸

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1梯度消失与梯度爆炸2初始化权重1梯度消失与梯度爆炸训练神经网络，尤其是深度神经网络所面临的一

洋洋Young·2023-07-19 10:50

CUDA与cuDNN

2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的T

ngc1277·2023-07-19 09:48

自动驾驶多任务框架 MultiTask V3、HybridNets和YOLOP比较

目前，最常用的算法是基于深度神经网络的，这保证了高效率，但需要高性能的计算平台。在自动驾驶汽车的场景下，大多使用的都是计算能力有限的嵌入式平台，这使得难以满足上述要求。

@BangBang·2023-07-19 07:32

ChatGPT：探索人工智能语言模型的前沿技术

ChatGPT使用了自注意力机制和深度神经网络，能够对上下文进行理解和生成有意义的响应。

GPT1736·2023-07-18 22:37

生成式预训练Transformer的演化预测（GPT-4 -＞ GPT-5）

GPT-4基于深度神经网络，通过在互联网上的大量文本语料库上进行训练，包括书籍、新闻文章、社交媒体帖子、博客等等，它可以理解和使用多种语言，如英语、西班牙语、意大利语、法语或德语。

ReganYue·2023-07-18 17:24

什么是PixelCNN

它已被用于生成语音，视频和高分辨率图片PixelCNN是一种深度神经网络，它在其参数中捕获像素之间的依赖关系分布。它沿两个空间维度在图像中一次顺序生成一个像素。

nocol.·2023-07-18 17:23

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】优化策略（补充篇）

SGD及其变种以同样的学习率更新每个参数，但深度神经网络往往包含大量的参数，这些参数并不是总会用得到。

林聪木·2023-07-18 09:28

稀疏光流法跟中移动物体、监督学习聚类、K均值聚类、加载深度神经网络模型、深度神经网络模型的使用

目录1、稀疏光流法跟中移动物体2、监督学习聚类3、K均值聚类4、加载深度神经网络模型5、深度神经网络模型的使用1、稀疏光流法跟中移动物体//稀疏光流法跟中移动物体vectorcolor_lut;//颜色查找表

Zhang丶&｜！·2023-07-17 20:11

深度学习系列6——目标检测 YOLO 系列1

YOLOV1论文下载：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection2.YOLOV1YOLO（YouOnlyLookOnce）是一个基于深度神经网络的目标识别和定位算法

霁风AI·2023-07-17 18:18

Tensorflow实现卷积神经网络，用于人脸关键点识别

既然要开始学，当然是搭一个深度神经网络跑几个数据集感受一下作为入门最直观了。自己写代码实现的话debug的过程和运行效率都会很忧伤，我也不知道怎么调用GPU…所以还是站在巨人的肩膀上，用现成的框架吧。

sgsu也·2023-07-17 14:23

【吴恩达机器学习】第七周—SVM支持向量机与核函数

31.jpg1.支持向量机SupportVectorMachines1.1介绍在分类问题中，除了线性的逻辑回归模型和非线性的深度神经网络外，我们还可以应用一种被广泛应用于工业界和学术界的模型—支持向量机

Sunflow007·2023-07-16 16:08

TensorFlow实战(五）Deep Dream(计算机生成梦幻图像)——理解深度神经网络结构及应用

一、疑问卷积层究竟学到了什么内容？同一卷积层中不同通道学习到的内容有什么区别？浅层的卷积和深层的卷积学习到的内容有什么区别？二、DeepDream技术原理DeepDream生成梦幻图像1.利用CNN进行图像分类：CNN的图像分类2.DeepDream使用梯度上升的方法可视化网络每一层的特征，即用一张噪声图像输入网络，反向更新的时候不更新网络权重，而是更新初始图像的像素值，(这里卷积神经网络是固定的

young974·2023-07-16 15:23

深度学习笔记之残差网络(ResNet)

深度学习笔记之残差网络[ResNet]引言引子：深度神经网络的性能问题核心问题：深层神经网络训练难残差网络的执行过程残差网络结构为什么能够解决核心问题残差网络的其他优秀性质引言本节将介绍残差网络(ResidualNetwork

静静的喝酒·2023-07-16 15:19

pytorch和python有什么区别_pytorch简介

Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对GPU加速的深度神经网络(DNN)编程。

weixin_39789101·2023-07-16 08:00

第七章（1）：深度神经网络的基本结构、训练方法和在机器学习中的重要性

第七章（1）：深度神经网络的基本结构、训练方法和在机器学习中的重要性作者：安静到无声个人主页作者简介：人工智能和硬件设计博士生、CSDN与阿里云开发者博客专家，多项比赛获奖者，发表SCI论文多篇。

安静到无声·2023-07-16 05:34

优Tech分享自然场景下的不规则目标检测

目标检测技术作为计算机视觉的基础任务之一，在过去几十年取得了显著的进步，尤其近几年，随着深度学习的发展，基于深度神经网络的标准正框目标检测方法迅速取代了传统方法，成为智能安防、家居、出行等领域不可或缺的关键技术

等待破茧·2023-07-15 08:55

机器学习深度确定性策略梯度（DDPG）笔记

它结合了确定性策略梯度方法和深度神经网络。DDPG算法的基本思想是通过两个神经网络来近似值函数和策略函数。

Aresiii·2023-07-15 08:54

【如何在深度学习的道路上越走越远？——《深度学习模式与实践》】

深度学习架构(例如深度神经网络、深度信念网络、递归神经网络和卷积神经网络)已应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域并取得初步成效。

清图·2023-07-15 02:24

“概念白化”，提供神经网络可解释性的新技术

作者：BenDickson（软件工程师、TechTalks的创始人）译者：hhhnoone原文：Deeplearningdoesn’tneedtobeablackbox深度神经网络的成功，要归功于它们极其庞大而复杂的参数网络

数据实战派·2023-07-14 23:08

残差网络(ResNet) -深度学习（Residual Networks (ResNet) – Deep Learning）

在第一个基于cnn的架构(AlexNet)赢得ImageNet2012比赛之后，每个随后的获胜架构都在深度神经网络中使用更多的层来降低错误率。

Svan.·2023-07-14 23:38

基于人体姿势估计的舞蹈检测（AI Dance based on Human Pose Estimation）

因此，在本文中，我们将研究如何使用深度神经网络模型在OpenCV中执行人体姿态估计。AIDancebasedonHumanPoseEstimation1、数据集2、模型架构3、实验和结

Svan.·2023-07-14 23:38

Pytorch基本使用—参数初始化

深度学习模型参数初始化是指在训练深度神经网络时，对网络的权重和偏置进行初始化的过程。合适的参数初始化可以加速模型的收敛，并提高模型的性能。

白三点·2023-07-14 14:50

机器学习31：《推荐系统-IV》深度神经网络DNN

Jin_Kwok·2023-07-14 11:44

pytorch visualizer 深度神经网络可视化工具

深度神经网络可视化工具1.visdom1.1通用操作1.1.1创建/关闭窗口、查询窗口状态1.1.2更新窗口update_window_opts1.1.3不同的update模式1.2viz.image/

L1_Zhang·2023-07-14 07:30

【深度学习】 NLP和神经网络表示

二、介绍在过去的几年里，深度神经网络主导了模式识别。他们为许多计算机视觉任务吹出了以前的技术水平。语音识别也在朝着这个方向发展。但尽管结果如此，我们不得不怀疑...为什么它们工作得这么好？这篇文章回

无水先生·2023-07-14 00:29

Detect-SLAM论文翻译

为了解决这些挑战，我们提出了一种新的机器人视觉系统，该系统将SLAM与基于深度神经网络的目标检测器相结合，使两者相互受益。该系统使机器人能够在未知的动态环境中可靠、高效地完成任务。

SCH0·2023-07-13 15:45

两阶段目标检测综述

两阶段目标检测在上个世纪，深度神经网络就已经被提出了，但是在当时机器硬件还未达到实验要求，深度神经网络便沉浸了10年。在21世纪初，当机器硬件达到实验要求之后，深度神经网络就得到了快速的发展。

·2023-06-24 05:43

深度学习中 BN、 LN 归一化的作用以及意义

提出背景：总所周知，深度神经网络是很多层堆积而成，比如说一个网络有50层，第一层的参数更新，经过层层相乘，会使得第50层的输入变化非常剧烈，就要不断去适应，降低的收敛速度。

牛奶还是纯的好·2023-06-23 20:48

清华青年AI自强项目核心内容总结

文章目录讲座梗概第1讲：AI鸟瞰与升级指南第2讲：机器学习入门第3讲：经典神经网络第4讲：深度神经网络第5讲：卷积神经网络第6讲：视觉分类任务第7讲：视觉探测任务第8讲：实例与调参本文主要梳理总结学习清华大学青年

来知晓·2023-06-23 13:35

【机器学习】——续上：卷积神经网络（CNN）与参数训练

CNN基本结构1、卷积层2、下采样层3、全连接层二、CNN参数训练总结引入卷积神经网络（CNN）是一种有监督深度模型框架，尤其适合处理二维数据问题，如行人检测、人脸识别、信号处理等领域，是带有卷积结构的深度神经网络

柯宝最帅·2023-06-22 21:45

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