深度神经网络gcForest

模型优化论文笔记1----综述

之前在做基于深度神经网络的自动调制识别，然而设计的网络模型参数大，这阻碍了将模型部署到边缘设备，实现调制识别的真正落地。由此是否能够将网络模型进行优化，缩小其存储呢？
JaJaJaJaaaa·2023-02-01 08:30

浅谈深度神经网络 — GoogLeNet

GoogLeNetGoogLeNet网络GoogLeNet是2014年ChristianSzegedy提出的一种全新的深度学习结构，ImageNet-2014竞赛第一。在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，比如overfit、梯度消失、梯度爆炸等。inception的提出则从另一种角度来提升训练结果：能更高效的利用计
丿回到火星去·2023-01-31 23:29

深度神经网络

这两年神经网络各种火。但对很多人而言，只是听着觉得各种高大上，究其本质，还是听不懂。下面我们花三十分钟把这个事情讲清楚。神经网络算法是最早来源于某神经生理学家和某数学家联合发表的一篇论文，他们对人类神经运行规律的提出了一个猜想，并尝试给出一个建模来模拟人类神经元的运行规律。神经网络一开始由于求解问题的不稳定，以及范围有限被抛弃。后面又在各个大神的努力下，对遇到的问题一个个解决，加上因为游戏带来的计
姓高名旭升·2023-01-31 21:37

【自监督学习综述】Self-Supervised Visual Feature Learning With Deep Neural Networks: A Survey

首先，描述了该领域的动机，一般方法和术语；然后，总结了用于自监督学习的常见深度神经网络体系结构；接下来，审查了自监督学习方法的模式和评估指标；然后是图像，视频，音频和3D数据的常用数据集以及
哈哈哈1102·2023-01-31 21:59

手写体识别实现

深度神经网络实现：在神经网络中包括输入层、中间层、输出层。输入层负责接受网络中所
PLZGAV·2023-01-31 19:08

机器学习技术栈

.OpenCV算法库5.分类、聚类、关联分析、预测等（LR/CART/SVM/NN/Bayesian/PCA/LDA/CNN/RNN/LSTM/Word2Vex/HMM/Maxent/CRF）6.熟悉深度神经网络
王律·2023-01-31 15:54

【论文速递】一种用于目标检测的结构知识蒸馏

StructuralKnowledgeDistillationforObjectDetection获取地址：https://arxiv.org/pdf/2211.13133.pdf摘要：知识蒸馏（KD）是深度神经网络中一种众所周知的训练范式
毛豆豆kkk·2023-01-31 13:28

PyTorch深度神经网络及训练入门

目录图片数据预处理torchvision中datasets的数据文件夹中的数据神经网络一般步骤数据准备网络的定义权重初始化损失函数和反向传播优化器总结图片数据预处理torchvision中datasets的数据importtorchimporttorch.utils.dataasDatafromtorchvision.datasetsimportFashionMNISTimporttorchvis
程研板·2023-01-31 12:29

PyTorch 大杀器：用 AdaptDL 优化 GPU 集群中的 EDL

spm=1000.2115.3001.4373【嵌牛导读】：EDL全称ElasticDeepLearning，由LFAI基金会孵化，是一个能动态调整并行度的深度神经网络训练框架。
dogko·2023-01-31 11:14

详解ASR语音标注场景下的VAD语音端点检测丨曼孚科技

60年后的2016年，在深度神经网络技术的帮助下，机器语音识别的准确率第一次达到了与人类相近的水准，智能语音产品进入大规模商业化应用阶段。
曼孚科技·2023-01-31 08:50

神经网络压缩库 Distiller

Distiller是Intel开源的一个用于神经网络压缩的Python包，可减少深度神经网络的内存占用、提高推断速度并节省能耗。
It-is-me!·2023-01-30 15:04

AI System 人工智能系统 TVM深度学习编译器 DSL IR优化 计算图 编译 优化 内存内核调度优化 DAG 图优化 DFS TaiChi 函数注册机 Registry

DSLLLVM模块化编译器编译器相关资料参考强烈推荐AISystem人工智能系统课件计算图编译优化调度优化课程介绍课程概述和系统/AI基础人工智能系统概述人工智能系统发展历史，神经网络基础，人工智能系统基础深度神经网络计算框架基础反向传播和自动求导
EwenWanW·2023-01-30 15:04

基于神经网络的图像分类,图像识别神经网络模型

有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
普通网友·2023-01-30 14:09

神经网络与卷积神经网络,卷积神经网络运用

1、有哪些深度神经网络模型？
普通网友·2023-01-30 14:37

卷积神经网络的应用实例,卷积神经网络应用举例

深度学习之损失函数与激活函数的选择深度学习之损失函数与激活函数的选择在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。
普通网友·2023-01-30 14:37

深度神经网络基础-池化

1目标降低参数量，提升计算速度，增加感受野，降维，降采样操作。防止过拟合2反向传播池化maxpooling保持总梯度/损失不变，前向传播是把patch中最大的值传递给下一层。反向传播把梯度直接传给前一层的某个像素，其他像素梯度为0.
北漂流浪歌手·2023-01-30 14:26

深度神经网络基础-NMS非极大值抑制

1、NMS介绍在执行目标检测任务时，算法可能对同一目标有多次重复检测。能让你确保算法只对每个对象得到一个检测框的方法。2、NMS算法的大致过程：在正式使用NMS之前，通常会有一个候选框预清理的工作（简单引入一个置信度阈值），如下图所示：每轮选取置信度最大的BoundingBox（简称BBox）接着关注所有剩下的BBox中与选取的BBox有着高重叠（IoU）的，它们将在这一轮被抑制。这一轮选取的BB
北漂流浪歌手·2023-01-30 13:11

（202301）pytorch图像分类全流程实战Task6:可解释性分析、显著性分析

Task6:可解释性分析、显著性分析对B站up同济子豪兄的图像分类系列的学习（大佬的完整代码在GitHub开源）2022年人工智能依旧飞速发展，从传统机器学习模型到如今以“炼丹”为主的深度神经网络，代表着模型拟合度与模型可解释性各自的发展趋势
早上真好·2023-01-30 09:02

CVPR 2022 | 多模态Transformer用于视频分割效果惊艳！MTTR：单GPU上速度高达76 FPS！...

基于注意力的深度神经网络（DNN）在NLP和CV等不同领域的各种任务上都表现出了卓越的性能。这些进展使得此类网络（如Transformer）成为解决多模态问题的有力候选。
Amusi（CVer）·2023-01-30 08:54

LabVIEW图形化的AI视觉开发平台（非NI Vision）VI简介

Camera（相机类）Core（核心类)Darw（图像绘制类）imgcodes(图片读写类)imgproc（图片处理算子类）geometry（几何图形类）calib3d（相机定标和三维重建类）dnn（深度神经网络类
virobotics·2023-01-30 07:55

基于深度神经网络的植物病虫害识别代码运行

最近在学习利用深度神经网络识别病虫害的有关知识，在读了几篇论文后，决定找个代码跑一跑。
食梦者72·2023-01-30 05:11

Rust机器学习之tch-rs

本文将带领大家学习如何用tch-rs搭建深度神经网络识别MNIST数据集中的手写数字。
JarodYv·2023-01-30 03:25

【Pytorch】10. torch.nn介绍

深度神经网络往往需要上百层，用上一节我们使用的直接通过weights矩阵来构建网络几乎不可能，所以需要pytorch的nn模块，为了演示它的用法，我们将使用数据库MNIST。
阿肉~·2023-01-29 19:59

第1周学习：深度学习和pytorch基础

——构建三层神经网络已解决的小问题PART1视频学习PART2代码练习pytorch基础练习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定义数据一般定义数据使用
车明美·2023-01-29 09:35

深度神经网络Deeplabv3_resnet50详解

深度神经网络Deeplabv3_resnet50详解深度神经网络Deeplabv3_resnet50详解论文及公开代码我自己对网络框架的理解下采样上采样空洞卷积ASPP:AtrousSpatialPyramidPooling
那郎·2023-01-29 08:15

Ubuntu 18.04安装CUDA 11.4.3和cuDNN 8.2.4

CUDA和cuDNN为NVIDIA支持GPU运算以及深度神经网络计算加速的算法库。通常需要安装以支持利用GPU加速神经网络的训练和推理。
星光2020·2023-01-29 08:11

《神经网络与机器学习》笔记（五）

主要分为两大类：（1）优化问题：神经网络模型是一个非凸函数，再加上在深度网络中的梯度消失问题，很难进行优化；另外，深度神经网络模型一般参数比较多，训练数据也比较大，会导致训练的效率比较低。
糖醋排骨盐酥鸡·2023-01-29 07:30

SNARK+深度神经网络

1.引言SNARK+深度神经网络，相关开源实现有：1）Ezkl（Rust）：借助Halo2证明系统，实现了50层的MobileNetV2的执行证明。
mutourend·2023-01-29 00:28

Deep Learning with Differential Privacy论文阅读笔记

我们的实验证明我们可以使用非凸目标训练深度神经网络，在中等的隐私预算、可控的软件复杂度成本、训练效率和模型质量条件下。我们综合当前最新的机器学习方
SXxtyz·2023-01-28 14:30

[深度学习笔记(1)]深度学习入门

目录前言一、什么是深度学习二、深度学习的应用三、深度神经网络的难题3.1梯度消失/梯度爆炸3.2过拟合3.3网络退化总结前言近年来，随着人工智能的发展，深度学习已经成为了热门的学科。
阿飞没有花福蝶·2023-01-28 13:53

iOS11 新特性-Core ML (一)简介

苹果发布了面向开发者的机器学习API，包括面部识别的视觉API、自然语言处理API，这些API集成了苹果所谓的CoreML框架；CoreML的核心是加速在iPhone、iPad、AppleWatch上的人工智能任务，支持深度神经网络
RichardLH·2023-01-28 01:10

像素攻击

最近的研究证实，深度神经网络（DNN）的输出不是连续的，对输入向量的微小扰动非常敏感，因此人们已经提出了几种方法来制定对网络的有效扰动。
奇异的博士·2023-01-27 15:12

Energy-efficient Amortized Inference with Cascaded Deep Classifiers论文笔记

Energy-efficientAmortizedInferencewithCascadedDeepClassifiers论文笔记0.概述深度神经网络在许多AI任务中取得了卓越的成功,但是通常会造成高的计算量和能量耗费
Mezereon·2023-01-27 14:34

【深度学习】全连接层

通常用于深度神经网络的后面几层，用于图像分类任务。全连接层，是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。
别来BUG求求了·2023-01-27 11:15

数据分析-深度学习 Pytorch Day8

什么是循环神经网络：循环神经网络（RerrentNeuralNetwork,RNN），历史啊，谁发明的都不重要，说了你也记不住，你只要记住RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络
小浩码出未来！·2023-01-27 09:51

AMiner推荐论文：SMU: smooth activation function for deep networks using smoothing maximum technique

激活函数是神经网络的大脑，在深度神经网络的有效性和训练中起着核心作用。ReLU由于其简单性而成为深度学习领域的常用选择。
AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2023-01-26 10:44

【论文解读】关于深度森林的一点理解

TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变，实则不然，周志华老师通过微博解释道，此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗，是另一种思维，而不是真的去替代深度神经网络
Y.G Bingo·2023-01-26 09:24

深度学习理论介绍

深度神经网络（DeepNeuralNetworks，以下简称DNN）是深度学习的基础。
Andy_shenzl·2023-01-26 03:39

深度单图像处理

近年来，已经提出了用于许多图像处理任务的深度神经网络方法。深度方法的主要问题是需要训练来自与目标图像相同分布的大量数据，而收集包含整个图像长尾的数据集是不可能的。
东升董事长·2023-01-25 18:49

DNN系列5_FCN模型实现图像分割

本例程用到的模型文件、源码和图片素材贾志刚OpenCV3.3深度神经网络DNN模块系列学习资料整理5FCN模型图像分割5.1FCN模型模型与数据介绍FCN模型支持20个分割标签使用模型实现图像分割5.2
亦我飞也·2023-01-25 10:07

Batch Normalization 批量归一化 【全方位解释】

该方法依靠两次连续的线性变换，希望转化后的数值满足一定的特性（分布），不仅可以加快了模型的收敛速度，也一定程度缓解了特征分布较散的问题，使深度神经网络（DNN）训练更快、更稳
湘粤Ian·2023-01-25 09:34

像素值为什么归一化？归一化作用？

如1/3=0；2、在深度神经网络训练时一般使用较小的权重值来进行拟合，而当训练数据的值是较大整数值时，可能会减慢模型训练的过程。因此，一般需要图像的像素进行归一化，使得图像的每个像素值都在0-1之间。
Asa319·2023-01-25 07:30

如何理解深度学习中的multi scale和single scale？

数据增强对深度神经网络的训练来说是非常重要的，尤其是在数据量较小的情况下能起到扩充数据的效果。本文总结了pytorch中使用torc
taoqick·2023-01-24 13:52

深度神经网络

1,http://localhost:8888/notebooks/dora/dora.ipynb->jupyter2,词云https://upload-images.jianshu.io/upload_images/64542-e698d31a46dd05cc.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/700/format/webp3,h
weixin_30328063·2023-01-24 09:50

Spiking Deep Convolutional Neural Networks for Energy-Efficient Object Recognition

论文名：SpikingDeepConvolutionalNeuralNetworksforEnergy-EfficientObjectRecognition中文名：脉冲卷积神经网络做高效的目标识别摘要深度神经网络
月臻·2023-01-24 08:39

训练模型时出现错误提醒：KeyError: ‘val_acc‘该怎么解决

运行代码时报错的问题是：KeyError:'val_acc'在用keras训练深度神经网络模型的时候出现如下问题的原因：File"D:\anaconda\lib\site-packages\tensorflow
越努力越幸运@·2023-01-23 07:43

8种时间序列分类方法总结

这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。
deephub·2023-01-22 13:09

深度学习中的噪声数据

深度神经网络的成功
小白学视觉·2023-01-22 11:51

基于深度学习体系结构的时间序列预测研究综述

深度神经网络已成功地应用于时间序列预测问题，这是数据挖掘中的一个非常重要的课题。他们已经被证明是一个
人工智能学术前沿（真)·2023-01-22 08:23

联邦学习相关论文阅读

ATaxonomyofAttacksonFederatedLearning联邦学习是一个隐私设计的框架，它可以从分散的数据源中训练深度神经网络，但它充满了无数的攻击面。
Juli_Eyre·2023-01-21 19:10
上一页 17 18 19 20 21 22 23 24 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他