深度神经网络gcForest 第27页

X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION总结

SPEAKERRECOGNITIONSYSTEMS3.1Acoustici-vector3.2Phoneticbottlenecki-vector3.3x-vector4.数据增广Dataaugmentation关键字：说话人识别，深度神经网络

午夜零时·2022-12-25 18:54

中文论文阅读笔记

中文论文基于语义信息与多视图几何的动态SLAM方法研究仲星光哈尔滨工程大学摘要：针对移动机器人在动态环境中进行精确定位和地图构建的迫切需求,本文在使用深度神经网络获得语义信息的基础上,对动态场景下的相机定位与建图方法进行了研究

Jumping润·2022-12-25 18:53

OpenCV深度神经网络实现人体姿态评估

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达OpenCVDNN模块介绍OpenCV自从发布了DNN模块之后，就开始以开挂的方式支持各种深度学习预训练模型的调用，DNN模块的全称为深度神经网络

小白学视觉·2022-12-25 15:48

教程 | OpenCV深度神经网络实现人体姿态评估

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达OpenCVDNN模块介绍OpenCV自从发布了DNN模块之后，就开始以开挂的方式支持各种深度学习预训练模型的调用，DNN模块的全称为深度神经网络

小白学视觉·2022-12-25 15:18

LSTM 的几种改进方案

LSTM的变种，如CoupledLSTM、PeepholeLSTM、GRU等等，今天就来看看其中两个比较流行的变体Peepholeconnections和GRU，它们都可应对梯度消失问题，也都可用于构建深度神经网络

Alice熹爱学习·2022-12-25 09:14

6.1 文本情感倾向性分析

文章目录一、自然语言情感分析1.1使用深度神经网络完成情感分析任务1.2处理变长数据1.3学习句子的语义二、循环神经网络RNN和长短时记忆网络LSTM2.1RNN和LSTM网络的设计思考2.2RNN网络结构

一条大蟒蛇6666·2022-12-25 08:53

神经网络如何进行深度估计？

编者按：与深度神经网络相比，人类的视觉拥有更强的泛化能力，所以能够胜任各项视觉任务。

我爱计算机视觉·2022-12-25 04:32

Tensorflow API：从零开始用keras搭建深度神经网络

德国Viviane·2022-12-25 03:17

深度学习跨模态图文检索研究综述

摘要随着深度神经网络的兴起,多模态学习受到广泛关注。跨模态检索是多模态学习的重要分支,其目的在于挖掘不同模态样本之间的关系,即通过一种模态样本来检索具有近似语义的另一种模态样本。

宋罗世家技术屋·2022-12-24 23:10

机器学习超参调优：常用 8 种方法

1贝叶斯优化贝叶斯优化已成为机器学习算法超参数调整的有效工具，更具体地说，适用于深度神经网络等复杂模型。它提供了一

数据不吹牛·2022-12-24 18:52

Pytorch学习笔记(八)----经典卷积神经网络alexnet学习与CIFAR10数据集初探

序言从本节起，将正式走入深度神经网络的大门。关于什么是alexnet、什么是cifar10自行百度。在学习卷积神经网络前，得明白什么是卷积、什么是池化。详细的解释见基础理论中提供的pdf文档。

oneday_某天·2022-12-24 14:57

USC提出拟牛顿法深度学习优化器Apollo，效果比肩SGD和Adam

Apollo是目前第一个能在实际中应用的深度神经网络的优化算法，并能在多个任务和网络结构上取得比肩甚至超过SGD和Adam的效果

Tom Hardy·2022-12-24 11:25

深度神经网络模型训练中的 tricks（原理与代码汇总）

↑点击蓝字关注视学算法作者丨JackStark来源丨机器学习小王子原文链接｜https://mp.weixin.qq.com/s/ujr8XubG9jpvM-zOGcZxRw编辑丨极市平台极市导读本文总结了多种图像分类任务中的重要技巧，对于目标检测和图像分割等任务，也起到了不错的作用。计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改

视学算法·2022-12-24 10:36

残差网络~

搬来这个给自己学学啊,残差网络解决了什么，为什么有效从深度神经网络的两大难题入手，说说残差网络的形式化定义与实现，并深入探讨其作用的机制，并结合文献对残差网络有效性进行了一些可能的解释。

whaosoft143·2022-12-24 10:53

深度神经网络模型有哪些,深度神经网络预测模型

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

普通网友·2022-12-24 06:12

深度学习网路模型

文章目录1.深度学习网络模型（1）DNN(DeepNeuralNetwork,深度神经网络)（2）RNN(RecurrentNeuralNetwork,循环神经网络)（3）CNN(ConvolutionNeuralNetwork

Keep_Trying_Go·2022-12-24 06:39

神经网络与深度学习笔记——梯度下降算法是什么？

第四章深度神经网络为何

刘爱然·2022-12-23 22:55

30.深度学习模型压缩方法-4

30.1低秩分解基于低秩分解的深度神经网络压缩与加速的核心思想是利用矩阵或张量分解技术估计并分解深度模型中的原始卷积核卷积计算是整个卷积神经网络中计算复杂度最高的计算操作，通过分解４Ｄ卷积核张量，可以有效地减少模型内部的冗余性此外对于

大勇若怯任卷舒·2022-12-23 20:03

【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第四章 4.6 用MindSpore实现深度神经网络（上）

本次目标是完成第四章4.6用MindSpore实现深度神经网络（P50-P52）模型结构的理解。

小乐快乐·2022-12-23 20:27

Resnet实现CIFAR-10图像分类 —— Mindspore实践

深度神经网络可以逐层提取图像特征，并保持局部不变性，被广泛应用于分类、检测、分割、跟踪、检索、识别、提升、重建等视觉任务中。结合图像分类任务，了解

学习历险记·2022-12-23 19:50

人体姿态识别

而近年深度神经网络在人体姿态识别上已经取得了巨大的成功，针对这个现象,本文设计了一个基于OpenCv和MediaPipe中的BlazePose算法的AI健身教练系统。

追光少年羽·2022-12-23 17:38

总结与归纳：深度神经网络中的数据融合方法

总结与归纳：深度神经网络中的数据融合方法_月下花弄影的博客-CSDN博客_神经网络数据融合数据融合是一个重要的方法，有时候我们想结合多个东西在一起的时候就需要用到融合方法。

Replete·2022-12-23 16:19

深度神经网络应用实例

深度神经网络目前有哪些成功的应用深度学习最成功的应用是在音视频的识别上，几乎所有的商用语音识别都是深度学习来完成的。其次深度学习应用最成功的领域就是图像识别，目前识别准确率已经超越人类。

普通网友·2022-12-23 16:49

深度神经网络的成功应用,深度神经网络发展历程

深度学习与神经网络有什么区别深度学习与神经网络关系2017-01-10最近开始学习深度学习，基本上都是zouxy09博主的文章，写的蛮好，很全面，也会根据自己的思路，做下删减，细化。五、DeepLearning的基本思想假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I=>S1=>S2=>…..=>Sn=>O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后

普通网友·2022-12-23 16:18

AI 入行那些事儿（7）深度神经网络的发展及其应用

2021巨献——系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述：人工智能的基础原理、发展历程、当前应用成为AI技术人员所需的入门技能和学习途径以及求职、面试的全过程几度沉浮的神经网络神经网络模型的发展几经沉浮，早在20世纪40年代，它就被提出来了，到80年底曾经达到过一次巅峰，但很快又归于平静，直到近年才又大放异彩。早期的神经网络结构过于简单，层数、神经元都太少了，因此得出的模型往往质量不高，如果增加层数

叶锦鲤·2022-12-23 16:47

神经网络深度神经网络,深度神经网络应用实例

深度神经网络具体的工作流程是什么样的？第一，深度神经网络不是黑盒，个人电脑开机直到神经网络运行在内存中的每一比特的变化都是可以很细微的观察的。没有任何神秘力量，没有超出科学解释的现象发生。

普通网友·2022-12-23 16:47

深度神经网络的应用

深度学习能应用在哪些领域？深度学习的快速发展，不仅使机器学习得到许多实际的应用，还拓展了整个AI（人工智能的）的范围。它将任务进行拆解，使得各种类型的机器辅助变成可能，具体分为以下几类应用：1、无人驾驶汽车：深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，可以用于感知周围环境、识别可行驶区域检测、以及识别行驶路径识别。2、图片识别及分类：识别出图片中的对象，并建立关键词，对图片进行分类。3、机器翻译：基于

普通网友·2022-12-23 16:17

Pytorch 基础知识总结（一）

在深度神经网络中，基于Pytorch的相关计算和优化都是在Tensor的基础上完成的。Pytorch中的张量结构与Numpy中的ndarray类似，共有底层内存，因而可以方便地进行相互转化。

Erica_CHAI·2022-12-23 14:33

深度学习中的数据增强方法

对于较深层次的深度神经网络，其性能会随着训练数据的提升而进一步提升。

詹小布·2022-12-23 13:19

什么是多模态深度学习？有哪些应用场景？

随着深度神经网络的发展，深度学习也逐渐向多模态技术迈进。多模态技术为非结构化数据的智能处理提供了可能，包括图像、音频、视频、PDF和3D网格。

Jina AI·2022-12-23 12:17

论文翻译——Skin Lesion Synthesis with Generative Adversarial Networks

目前，深度神经网络是皮肤癌自动分类的最新成果。为了进一步推动结果，我们需要解决缺乏注释数据的问题，这是昂贵的，需要专家付出很多努力。

Momoko_W·2022-12-23 11:08

神经清洗——识别与去除后门：Neural Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Neural Networks

NeuralCleanse:IdentifyingandMitigatingBackdoorAttacksinNeuralNetworks2019IEEESymposiumonSecurityandPrivacy论文地址深度神经网络黑盒的一个基本问题是

Jhouery·2022-12-23 10:40

TINYML入门资料

Tjyuking·2022-12-23 10:08

学习笔记——Neural Cleanse——Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Neural Networks

神经网络清理-识别和减轻神经网络中的后门攻击背景：深度神经网络（DNN）缺乏透明度（即在训练时无法观察到内部），故易受到后门的攻击，隐藏的关联和触发器会覆盖正常的分类。

浅唱回忆·2022-12-23 10:36

NLP学习笔记-Pytorch框架（一）

2.机器学习和深度学习的区别2.1区别1：特征提取从特征提取的角度出发：机器学习需要有人工的特征提取的过程深度学习没有复杂的人工特征提取的过程，特征提取的过程可以通过深度神经网络自动完成2.2区别2：数据量从数据量的角度出发

吃一口桃酥·2022-12-23 10:01

YCB-VIDEO DATASET

虽然这样的数据集对于评估基于模型的姿态估计技术很有用，它比用于训练最先进的深度神经网络的典型数据集小了好几个数量级。解决这个问题的一个办法是用合成图像来增加数据。然而，必须注意确保性能在真实场景和渲染

Flying Stone·2022-12-23 10:50

【人工智能】深度学习专项课程精炼图笔记！必备收藏

本文为人工智能学习笔记记录,参考机器之心，AI有道，Google资源目录深度学习基础1.深度学习基本概念2.logistic回归3.浅层网络的特点4.深度神经网络的特点5.偏差与方差6.正则化7.最优化

SophiaCV·2022-12-23 09:03

【推荐算法】DSSM双塔模型：Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data

1、DSSM背景DSSM，全称DeepStructuredSemanticModel，就是我们通常所说的双塔模型，是微软公司提出的一种基于深度神经网络的语义模型，其核心思想是将query和doc映射到到共同维度的语义空间中

长相忆兮长相忆·2022-12-23 08:38

LSTM语音识别

识别原理2.3频域分析2.3.1离散傅里叶变换2.3.3Mel频率2.3.4同态解卷积2.4Mel频率倒谱系数三、声学模型3.1隐马尔可夫模型3.1.1模型参数3.1.2假设3.1.3HMM解码3.2深度神经网络

cztAI·2022-12-23 05:47

视觉注意力机制 | Non-local模块与Self-attention的之间的关系与区别？

掩码的原理在于通过另一层新的权重，将图片数据中关键的特征标识出来，通过学习训练，让深度神经网络学到每一张新图片中需要关注的区域

无止境x·2022-12-23 04:11

基于OpenCV的垃圾分类项目的C++代码详解——学习笔记（二）

基于OpenCVC++垃圾分类项目的代码详解（工训总结）——对传入图像进行DNN网络分类Begin今天给大家介绍一个现成的人工神经网络——基于caffe框架的DNN（深度神经网络），这也是官方给出的例子

exnovu·2022-12-23 01:03

NeurIPS 2022：基于语义聚合的对比式自监督学习方法

1.研究背景近些年来，利用大规模的强标注数据，深度神经网络在物体识别、物体检测和物体分割任务中取得巨大进展。然而，强标注数据耗时又耗力。为此，自监督学习方法提出从大量的无标注数据中学习出高效的特

华为云开发者联盟·2022-12-22 22:13

梯度消失和梯度爆炸_出现梯度消失与梯度爆炸的原因以及解决方案

概念：在深度神经网络中的梯度是

weixin_39949954·2022-12-22 18:41

多层感知器神经网络模型,人工智能神经网络模型

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。

阳阳2013哈哈·2022-12-22 12:34

Deep Forest: Towards an Alternative to Deep Neural Networks (阅读笔记)

Thisisanoriginalarticle.Pleaseindicatereferenceifreproduced.Introduction首先，文中阐述了深度神经网络的一些缺陷，主要分为三个方面：

xue_wenyuan·2022-12-22 08:34

【Python深度学习】RNN循环神经网络结构讲解及序列回归问题实战（图文解释附源码）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~循环神经网络循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是用于对序列的非线性特征进行学习的深度神经网络。

showswoller·2022-12-22 06:26

FATE联邦学习笔记（一）

单机版教程参考：横向联邦学习实践集群版教程参考：使用FATE进行图片识别的深度神经网络联邦学习实际使用中提出了这样一个问题：在案例中，mnist数据集是随机划分的，即每一个数据集内同时存在0~9全部标签

Doodlera·2022-12-22 06:22

学习笔记TF045:人工智能、深度学习、TensorFlow、比赛、公司

机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。传统计算机器下棋，贪婪算法，Alpha-Beta修剪法配合Min-Max算法。

weixin_34323858·2022-12-21 11:27

Tensorflow实战学习(四十五)【人工智能,深度学习,TensorFlow,比赛,公司】