深度神经网络gcForest

残差神经网络 - ResNet50

柠檬精附体了……现在来回味经典～万能近似定理已经说明了深度神经网络的强大之处，只要有一个足够宽足够神的非线性神经网络，可以以任意精度的近似模拟一个可测映射函数。
是风车大渣渣啊·2023-03-09 18:21

【神经网络】Dropout原理

Dropout深度神经网络的参数量巨大，容易出现过拟合。Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的技术。常用的防止过拟合的方法：在训练过程中，当模型在验证集上效果开始变差的时候，停止训练。
沐兮Krystal·2023-03-09 16:28

R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks 论文笔记（介绍，模型结构介绍、代码、拓展KL散度等知识）

计算流程附录0：代码附录一：熵以及信息熵附录二：KL散度（相对熵）附录三：JS散度附录四：互信息总结前言R-Drop——神经网络的正则化DropOut一、摘要摘要：Dropout是一种强大且广泛应用的深度神经网络的调整训练的技术
ㄣ知冷煖★·2023-03-09 13:10

Seq2Seq端到端神经网络介绍

、Seq2Seq原理介绍二、Seq2Seq代码实战获取encoder的状态输出总结前言Seq2Seq技术，全称SequencetoSequence，该技术突破了传统的固定大小输入问题框架，开通了将经典深度神经网络模型
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2023-03-09 07:21

神经网络中的激活函数

对于深度神经网络，我们在每一层线性变换后叠加一个非线性激活函数，以避免多层网络等效于单层线性函数，从而获得更强大的学
1 + 1=王·2023-03-01 07:07

pytorch 简介及常用工具包展示

pytorch-Tensor七、python自动求导八、pytorch神经网络一、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
·2023-02-27 19:42

MobileNet v1 学习笔记

MobileNets基于流线型架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级的深度神经网络。引入了两个简单的全局超参数宽度乘数和分
FlyDremever·2023-02-27 18:21

深度神经网络模型有哪些,深度神经网络预测模型

AlphaGo用了哪些深度学习的模型AlphaGo用了一个深度学习的模型：卷积神经网络模型。阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网
「已注销」·2023-02-26 07:01

深度神经网络简单介绍

神经网络、深度学习、机器学习是什么?有什么区别和联系?深度学习是由深层神经网络+机器学习造出来的词。深度最早出现在deepbeliefnetwork（深度（层）置信网络）。其出现使得沉寂多年的神经网络又焕发了青春。GPU使得深层网络随机初始化训练成为可能。resnet的出现打破了层次限制的魔咒，使得训练更深层次的神经网络成为可能。深度学习是神经网络的唯一发展和延续。在现在的语言环境下，深度学习泛指
「已注销」·2023-02-26 07:01

人工智能与深度神经网络,人工智能深度神经网络

深度学习又称之为什么？深度学习又称之为人工神经网络训练。深度学习是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理。深度学习定义深度学习的提出，在于实现立德树人的根本目的，培养和发展学生核心素养根本促进学生的
「已注销」·2023-02-26 07:01

图像分类算法

LeNet，1998年AlexNet，2012年ZF-net，2013年GoogleNet，2014年VGG，2014年ResNet，2015年深度学习中的网络总结AlexNet大致框架AlexNet是深度神经网络的开山之作
无问东西 听从我心·2023-02-25 07:03

fp32和int8模型的区别_从TensorRT看INT8量化原理

1LowPrecisionInference现有的深度学习框架比如：TensorFlow，pytorch，Caffe，MixNet等，在训练一个深度神经网络时，往往都会使用float32(FullPrecise
weixin_40003451·2023-02-23 16:36

神经网络压缩方法：模型量化的概念简介

来源：DeepHubIMBA本文约3200字，建议阅读6分钟 本文为你介绍如何使用量化的方法优化重型深度神经网络模型。
数据派THU·2023-02-23 16:06

改进YOLO系列 | 谷歌团队 | CondConv:用于高效推理的条件参数化卷积

1904.04971.pdf代码地址：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet/condconv卷积层是现代深度神经网络的基本构建模块之一
迪菲赫尔曼·2023-02-23 07:49

人工智能详细笔记 ：卷积神经网络（CNN）

深度学习的相关概念：深度神经网络（DNN）：
北岛寒沫·2023-02-23 07:48

HTML怎么把文字分栏_算法模型怎么画？国内好用的模型图软件推荐

算法模型主要应用于人工智能和机器学习领域，目前较为流行的算法模型有线性回归，逻辑回归，线性判别分析，决策树，学习矢量量化，Bagging和随机森林，深度神经网络等等。
weixin_39639653·2023-02-22 13:20

【NLP】一文理解Seq2Seq

seq2seq介绍1.1简单介绍Seq2Seq技术，全称SequencetoSequence，该技术突破了传统的固定大小输入问题框架，开通了将经典深度神经网络模型（DNNs）运用于在翻译，文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上
Sonhhxg_柒·2023-02-22 07:39

人脸识别：1.DeepFace

本文关注于对齐和表征操作：使用显式的3D人脸模型来应用分段线性仿射变换，并使用一个9层的深度神经网络模型来获得人脸表征。与标准卷积层不同，该网络包含120million
qq_38955142·2023-02-21 07:11

卷积神经网络架构不包含,卷积神经网络架构分析

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络
普通网友·2023-02-20 14:24

Edge AI: On-Demand Accelerating Deep Neural Network Inference via Edge Computing

题目：EdgeAI:On-DemandAcceleratingDeepNeuralNetworkInferenceviaEdgeComputing边缘智能：通过边缘计算按需加速深度神经网络推理在深度学习中
溪冷酱的头秃日常·2023-02-20 07:57

PyTorch 并行训练 DistributedDataParallel完整代码示例

使用大型数据集训练大型深度神经网络(DNN)的问题是深度学习领域的主要挑战。随着DNN和数据集规模的增加，训练这些模型的计算和内存需求也会增加。
·2023-02-19 10:15

剪枝后这个深度神经网络速度提高了 3 倍，体积缩小了 4 倍

文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。来源|AI科技评论（id：aitechtalk）原标题|PruningDeepNeuralNetworks作者|RanjeetSingh翻译|had_in（电子科技大学）编辑|Pita目前，深度学习模型需要大量的计算、内存和功耗，这成为我们在实时推理或在计算资源有限的边缘设备以及浏览器上运行模型的瓶颈。能
数智物语·2023-02-18 05:28

Python利用keras接口实现深度神经网络回归

目录1写在前面2代码分解介绍2.1准备工作2.2参数配置2.3数据导入与数据划分2.4联合分布图绘制2.5因变量分离与数据标准化2.6原有模型删除2.7最优Epoch保存与读取2.8模型构建2.9训练图像绘制2.10最优Epoch选取2.11模型测试、拟合图像绘制、精度验证与模型参数与结果保存3完整代码1写在前面前期一篇文章PythonTensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor
·2023-02-18 01:10

深度神经网络的工作原理,深度神经网络基本原理

神经网络、深度学习、机器学习是什么?有什么区别和联系?深度学习是由深层神经网络+机器学习造出来的词。深度最早出现在deepbeliefnetwork（深度（层）置信网络）。其出现使得沉寂多年的神经网络又焕发了青春。GPU使得深层网络随机初始化训练成为可能。resnet的出现打破了层次限制的魔咒，使得训练更深层次的神经网络成为可能。深度学习是神经网络的唯一发展和延续。在现在的语言环境下，深度学习泛指
快乐的小蓝猫·2023-02-17 18:10

识别车牌是什么神经网络,车牌识别深度神经网络

1、急求用BP神经网络实现车牌识别的MATLAB程序代码车牌识别技术(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95
wenangou·2023-02-17 13:47

用MATLAB搭建DNN

用MATLAB搭建DNN本文简要介绍了如何用MATLAB搭建一个可自定义层数的深度神经网络，并以MNIST为例进行网络训练、验证、误差可视化展示。
源祺·2023-02-17 13:16

基于神经网络的数字识别,语音识别深度神经网络

手写数字识别的神经网络算法有哪些看数字图片而定。如果图片较小并且质量还不错，那么通过2层的神经网络就能胜任。对于MNIst数据集（28*28的手写数字），2层神经网络准确率可达99%，svm也有98%以上。以上实现非常简单，matlab已经有现成工具箱。卷积神经网络通常用于更加复杂的场合，闭合是被图像内容等。在MNIST数据集上cnn可达99.7%准确率，但是实现起来较为复杂，需要通过开源框架ca
小明技术分享·2023-02-17 13:16

模式识别 | MATLAB实现DNN深度神经网络模式分类识别

分类预测|MATLAB实现DNN全连接神经网络多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现DNN全连接神经网络多特征分类预测基本介绍任务描述程序设计参考资料基本介绍DNN的结构不固定，一般神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，一个DNN结构只有一个输入层，一个输出层，输入层和输出层之间的都是隐藏层。每一层神经网络有若干神经元，层与层之间神经元相互连接，层内神经元互不连接，而且下一层神经元连接上一层所
机器学习之心·2023-02-17 13:46

自监督学习

Exemplar-CNN(NIPS2014)DiscriminativeUnsupervisedFeatureLearningwithConvolutionalNeuralNetworks提出了一种使用无标签数据训练深度神经网络的方法
xiaowang627·2023-02-16 23:57

关于深度学习编译器，这些知识你需要知道

作者|小O妹出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）神经网络编译器概览近年来，以机器学习、深度学习为核心的AI技术得到迅猛发展，深度神经网络在各行各业得到广泛应用：1.CV（计算机视觉）：目标检测
AI科技大本营·2023-02-16 22:46

“深度学习”学习日记。--加深网络

2023.2.13深度学习是加深了层的深度神经网络的学习过程。
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-02-16 21:09

激活函数、损失函数及其优化方法总结

因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。那么激活函数应该具有什么样的性质呢？可微性：当优
爱吃串串的瘦子·2023-02-07 13:32

模型压缩（Model compression）

前言深度神经网络（DNN）有个很大的缺点就是计算量太大。为克服这类问题，研究人员在两方面做了工作。第一，使用高性能硬件加速；第二，使用模型压缩（Modelcompression）。
Kenny_SI·2023-02-07 13:30

神经网络模型压缩和加速

ASurveyofModelCompressionandAccelerationforDeepNeuralNetworks当前深度神经网络模型压缩和加速都有哪些方法？
ciki_tang·2023-02-07 13:59

Coursera吴恩达课程笔记 2.3《优化深度神经网络》-- 超参数调试、Batch正则化和编程框架

文章目录1.TuningProcess2.Usinganappropriatescaletopickhyperparameters3.Hyperparameterstuninginpractice:Pandasvs.Caviar4.Normalizingactivationsinanetwork5.FittingBatchNormintoaneuralnetwork6.WhydoesBatchNo
jianming21·2023-02-07 13:22

2-3 Coursera吴恩达《改善深度神经网络》第三周课程笔记-超参数调试、Batch正则化和编程框架

上节课2-2Coursera吴恩达《改善深度神经网络》第二周课程笔记-优化算法我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。
双木的木·2023-02-07 13:52

【Coursera】深度神经网络的改进：超参数调整、正则化和优化（更新中20230206）

SettingupyourMachineLearningApplication1.1Train/Dev/Testsets训练集hold-out交叉验证集->开发集devset测试集1.2Bias/Variance偏差（偏离度）方差（集中度）1.3BasicRecipe训练集->高偏差（训练误差）->不行->找新的网络->循环得到低偏差开发集->高方差（验证误差）->不行->更多数据/正则化（减小过
爱学习的书文·2023-02-07 13:48

复数值神经网络matlab,学界 | Yoshua Bengio等提出深度复数网络：用复数构建深度神经网络（已开源）...

原标题：学界|YoshuaBengio等提出深度复数网络：用复数构建深度神经网络(已开源)选自arXiv机器之心编译参与：吴攀目前绝大多数深度学习模型中的数学都是实数值的，近日，蒙特利尔大学、加拿大国家科学院
隔壁蜡笔·2023-02-07 11:58

搭建复数神经网络遇到的问题【求交流】

最近在研究显微图像的处理，想用深度神经网络实现。发现网上对复数神经网络的资料真的不多，代码几乎都局限于deepcomplexnetworks这一篇论文。
喵喵女士爱吃鱼·2023-02-07 11:58

机器学习中深度学习是什么？人工智能深度学习

它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种
程序媛珂珂·2023-02-07 11:56

pytorch初体验

pytorch基础PyTorch是一个python库，它主要提供了两个高级功能：GPU加速的张量计算构建在反向自动求导系统上的深度神经网络1.定义数据一般定义数据使用torch.Tensor，tensor
配环境前先烧香·2023-02-07 11:39

学习日志（三）：感知机

尽管在AI的发展过程中不断的有其它的模型被提出，但M-P神经元模型是目前用的最多的和最广的，可谓是现在神经网络的基石，例如logistic回归、支持向量机甚至深度神经网络都是以它为起点。  
@彼岸花·2023-02-07 10:34

1/200 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

Keywords：networkslimming,Sparsifying,ChannelPruning,Fine-tuning针对问题及解决方案：针对深度神经网络在实际应用中的部署很大程度上受到高计算成本的阻碍的问题
一定向着光的方向·2023-02-07 09:19

神经网络入门必做项目【浅留个脚印】

知乎上看到一个神经网络入门必做项目：1、使用Python实现深度神经网络2、神经网络实现手写字符识别系统3、使用卷积神经网络进行图片分类4、神经网络实现人脸识别任务5、基于无监督学习的自编码器实现6、自联想器的
霉霉屁·2023-02-07 09:19

开启报名 | SMP-图神经网络在线研讨会2020

近年来，图表示学习（GraphEmbedding）和图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，其特点是将深度神经网络技术用于网络结构的建模与计算，诞生了以
智源社区·2023-02-07 09:01

一文理清深度学习前馈神经网络

Index多层感知机（MLP）介绍深度神经网络的激活函数深度神经网络的损失函数多层感知机的反向传播算法神经网络的训练技巧深度卷积神经网络前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork）是一种最简单的神经网络
SamLam·2023-02-07 07:23

BN和Dropout在训练和测试时的差别

From：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61725100BatchNormalizationBN，BatchNormalization，就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相近的分布
random_walk·2023-02-06 17:03

dncnn图像去噪_基于GANs训练去噪深度神经网络实现了良好的图像盲去噪效果

中山大学的研究人员们提出了一种“两步走”的框架，通过GANs训练输入图像的噪声分布来并利用生成的噪声样本生成了丰富的训练数据，并基于此训练了去噪深度神经网络实现了良好的图像盲去噪效果。
weixin_39616339·2023-02-06 14:03

[v1] MobileNet Series Note

MobileNets基于流线型架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。引入了两个简单的全局超参数，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。
Chowley·2023-02-06 13:49

深度神经网络（DNN）是否模拟了人类大脑皮层结构？

链接：https://www.zhihu.com/question/59800121编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：SIY.Zhttps://www.zhihu.com/question/59800121/answer/174198192只能说一部分是。1.一开始提出时，显然是借鉴人脑的，权值更新规则是著名的生物学上的Hebb'srule(经常一起激活的神经元连接会加强)。
woshicver·2023-02-06 12:36
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