深度神经网络gcForest 第30页

U-Net : Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation[学习笔记，自我理解，若有错误，希望大家能够帮忙指出，谢谢]Abstract能过成功训练出深度神经网络是需要以大量具有标记的数据集为基础的

嘿*·2022-12-11 19:45

Pytorch 计算模型FLOPs 和参数量(两种方法)

项目场景：Pytorch框架中，计算深度神经网络的FLOPS和参数量解决方案：方法一：利用thop1.安装thoppipinstallthop2.计算@hyefromthopimportprofileflops

hye0501·2022-12-11 18:14

机器学习之深度学习

一、主要内容topic1深度神经网络结构从类神经网络结构中我们已经发现了神经网络中的每一层实际上都是对前一层进行的特征转换，也就是特征抽取。

aoe41606·2022-12-11 16:09

基于对抗梯度的探索模型及其在点击预估中的应用

目前工业界的点击率预估技术大多采用深度学习算法，基于数据驱动来训练深度神经网络，然而数据驱动带来的相应问题是推荐系统中的新进项目会存在冷启动问题。

阿里妈妈技术·2022-12-11 16:49

人工神经网络在这6大领域超过人类！

深度神经网络已经学会了交谈、驾驶汽车、打游戏

whale52hertz·2022-12-11 12:12

resnet学习笔记

1.提出问题深度神经网络好在可以加很多层把网络变得特别深，然后不同程度的层会得到不同等级的feature，比如低级的视觉特征或者是高级的语义特征。

YAN1221__·2022-12-11 10:00

GoogLeNet 与 Inception

GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型，在2014年的ImageNet竞赛中夺得了冠军，在随后的两年中一直在改进，形成了InceptionV2、InceptionV3

彭祥.·2022-12-11 09:48

基于机器视觉的表面缺陷检测方法研究进展(2022最新)

2、基于机器学习的缺陷检测方法2.1无监督学习2.1.1.无监督特征学习2.1.2.聚类2.1.3.密度估计3.2有监督学习3.2.1非概率模型3.2.2概率判别模型3.2.3生成模型3、缺陷检测中的深度神经网络

林嘉帅·2022-12-11 08:05

回归预测 | MATLAB实现RNN(循环神经网络)多输入多输出

要训练深度神经网络以根据时序数据或序列数据预测数值，可以使用神经网络。使用多变量仿真数据集训练网络，旨在根据多因素时序数据来预测不同输出值

机器学习之心·2022-12-11 07:46

Physics-based Iterative Projection Complex Neural Network for Phase Retrievalin Lensless Microscopy

近年来，基于深度神经网络的相位检索方法层出不穷，并显示出良好的性能。然而，它们的可解释性和泛化性仍然是一个主要的挑战。

Wanderer001·2022-12-11 05:42

迁移学习简介及用途

迁移学习简介及用途https://mp.weixin.qq.com/s/5_EYEJUycTtpfbxM_uGwHw---------------------本文来自mishidemudong的CSDN博客深度神经网络

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-11 01:10

面向自然语言处理的对抗攻防与鲁棒性分析综述 Survey of Adversarial Attack, Defense and Robustness Analysis for Natural Lang

面向自然语言处理的对抗攻防与鲁棒性分析综述SurveyofAdversarialAttack,DefenseandRobustnessAnalysisforNaturalLanguageProcessing摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度神经网络在计算机视觉

daisyxyr·2022-12-11 00:54

常用的图像增强方法

大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。

AI耽误的大厨·2022-12-10 19:39

ICLR盲审阶段就被评审赞不绝口的论文：会是Transformer架构的一大创新吗？

尽管取得了很多显著的成就，但训练深度神经网络（DNN）的实践进展在很大程度上独立于理论依据。

夕小瑶·2022-12-10 19:01

计算机视觉--回环检测篇01

对于单目SLAM系统使用监督和无监督深度神经网络的回环检测LoopclosuredetectionusingsupervisedandunsuperviseddeepneuralnetworksformonocularSLAMsystems

Math麦斯·2022-12-10 16:14

CNN-FCM：系统建模用于提高深度学习在时间序列预测中的稳定性

即使深度学习在处理顺序数据方面被发现是有效的，深度神经网络在处理训练阶段看不到的情

当交通遇上机器学习·2022-12-10 11:10

Resnet实现CIFAR-10图像分类

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。本次体验结合图

m0_70336003·2022-12-10 11:35

深度学习-BN(Batch Normalization）

1.介绍BatchNormalization是2015年一篇论文中提出的数据归一化\color{blue}{数据归一化}数据归一化方法，往往用在深度神经网络中激活层之前。

weixin_40826634·2022-12-10 03:56

机器学习的基础知识

机器学习实战开一个专题写一个机器学习的python实战练习，这个专题所有博文的知识都来自《机器学习实战：基于scikit-learn、keras和Tensorflow》机器学习的基础知识（已完成）端对端的机器学习项目（已完成）训练深度神经网络使用

问题很多de流星·2022-12-10 01:16

【目标检测】6、SSD：Single Shot MultiBox Detector

摘要本文提出了一种使用单一深度神经网络来进行目标检测的方法——SSD。将特征图上每个位置的b-box的输出离散化成了一系列不同尺度和纵横比的默认框。

呆呆的猫·2022-12-09 23:20

TensorFlow实现卷积神经网络、深度神经网络识别手写体

大家可以看看是否对自己有帮助http://www.captainbed.net/luanpeng因为比较好奇不同神经网络的效果差异，分别使用卷积神经网络、浅层神经网络、深度神经网络来识别手写体，以下给出三种方法的代码

小白白白又白cdllp·2022-12-09 21:27

下面将手写数字识别的程序修改成带有卷积操作的深度神经网络结构

#下面将手写数字识别的程序修改成带有卷积操作的深度神经网络结构importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportn

最爱草莓大布丁·2022-12-09 21:24

深度神经网络API解释

尽管深度神经网络风靡一时，但是对于刚接触机器学习的开发人员而言，主要框架的复杂性已成为其使用障碍。

cxu0262·2022-12-09 18:55

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

BatchNorm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同分布的。BatchNormalization的提出是为了解决随着网络深度加深，训练起来越困难，收敛越来越慢的问题。

_4444yl·2022-12-09 16:23

[翻译]Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift批处理归一化:通过减少内部协变量移位来加速深度网络训练摘要训练深度神经网络是复杂的

우 유·2022-12-09 16:49

BN——Batch Normalization：Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

原文：https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf摘要训练深度神经网络的复杂性在于，每层输入的分布在训练过程中会发生变化，因为前面的层的参数会发生变化。

乐亦亦乐·2022-12-09 16:18

深度学习论文--Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

本文翻译论文为深度学习经典模型之一：GoogLeNet-BN论文链接：https://arxiv.org/abs/1502.03167v3摘要：训练深度神经网络的难度在于：前一层网络参数的变化，导致每一层输入的分布也随之变化

X_Imagine·2022-12-09 16:14

batchnorm(特征数据纵向标准化，全连接使用) LayerNorm(特征数据横向的规范化，nlp,rnn使用) WeightNorm(对参数的规范化) 余弦Norm(对w*x的规范化)

详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN内部协方差漂移深度神经网络很难训练。

我是女孩·2022-12-09 15:28

全网最全的神经网络调试方法汇总

_Xinyu_cheng的博客-CSDN博客如何debug深度学习网络，比如Loss降不下去，输出的值异常等-知乎机器学习15：神经网络调试方法总结_51CTO博客_神经网络机器学习Cockpit：深度神经网络的训练调试神器

PKSolar·2022-12-09 15:58

GCN：分布式训练大规模深度图神经网络

图（Graph）数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、交通网络、物理系统等等，近几年图神经网络的发展将图数据的分析与深度神经网络结合，在越来越多的领域发挥出重要的作用，例如电商推荐、生物化学结构分析、

u013250861·2022-12-09 14:50

强化学习打卡之DQN与Actor-Critic

DQN主要是把Q函数通过价值函数近似方法转换为一个深度神经网络。神经网络输入的是状态，输出每个动作的Q值。

小白684·2022-12-09 13:13

神经网络深度神经网络,深度神经网络基本原理

基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是什么？本质上是模式识别，把现实的东西抽象成计算机能够理解的数字。如果一个图片是256色的，那么图像的每一个像素点，都是0到255中间的一个值，这样你可以把一个图像转换成一个矩阵。如何去识别这个矩阵中的模式？用一个相对来讲很小的矩阵在这个大的矩阵中从左到右，从上到下扫一遍，每一个小矩阵区块内，你可以统计0到255每种颜色出现的次数，以此来表达这一个区块的特征。

普通网友·2022-12-09 12:57

tensorflow2.4使用GooleNet实现识别植物花朵图像项目

https://pan.baidu.com/s/1zs9U76OmGAIwbYr91KQxgg提取码：bhjx2.GooleNet网络介绍GoogleNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型

Haohao+++·2022-12-09 11:35

KAGGLE 比赛学习笔记---OTTO---baseline解读1

丰。。·2022-12-09 10:25

基于深度学习特征的植物病虫害检测

在本研究中，我们利用九种强大的深度神经网络结构的不同方法来评估植物病害检测的性能结果。采用迁移学习和深度特征提取方法，使这些深度学习模型能够适应当前的问题。在本文的工作中，我们考虑了利

Damteen·2022-12-09 09:39

基于残差网络的手写体数字识别实验

4.与高层API实现版本的对比实验二、基于残差网络的手写体数字识别实验残差网络（ResidualNetwork，ResNet）是在神经网络模型中给非线性层增加直连边的方式来缓解梯度消失问题，从而使训练深度神经网络变得更加容易

ZodiAc7·2022-12-09 09:38

python 使用简易残差神经网络处理手写数字识别数据集

残差网络模型残差网络（ResidualNetwork，ResNet)是在神经网络模型中给非线性层增加直连边的方式来缓解梯度消失问题，从而使训练深度神经网络变得更加容易#使用了六个模块#1）模块一:包含一个步长为

i道i·2022-12-09 09:31

transformer14

太强了都连载14了~~这次是无残差连接或归一化层，也能成功训练深度尽管取得了很多显著的成就，但训练深度神经网络（DNN）的实践进展在很大程度上独立于理论依据。

whaosoft143·2022-12-09 08:20

利用VGG16网络模块进行迁移学习实现图像识别

ImageNet虽然带有”Net“，但他不是一种深度神经网络模型，它是个数据集，斯坦福大学教授李飞飞带头建立，是目前图像分类、检测、定位的最常用数据集之一。

忙什么果·2022-12-09 07:51

深度学习经典网络（2）VGG网络结构详解

0.介绍深度神经网络一般由卷积部分和全连接部分构成。卷积部分一般包含卷积（可以有多个不同尺寸的核级联组成）、池化、Dropout等，其中Dropout层必须放在池化之后。

青衫憶笙·2022-12-09 07:51

KALDI语音识别库在LINUX下的安装和编译

同时也加入了深度神经网络的分类器(DNN)，本身由原来做HTK开发的人员制作而成，可以说是HTK的升级加强版。

JamesJuZhang·2022-12-09 07:16

opencv实战---对象检测（SSD+DNN）

具体的SSD算法结构我就不在这里进行阐述，在这个项目里，不用训练，只用CPU，采用opencv+SSD+深度神经网络DNN的方法做到物体检测，在准确率和速度上面都十分可观。目录对图片内的物体进行检

balabalaba5·2022-12-09 06:21

ResNet(Deep Residual Learning for Image Recognition)论文总结

摘要：深度神经网络难以训练，本文提出了残差学习框架。综合性经验证据表明，残差网络更容易优化，并且可以在非常深的网络中获得准确率。网络的深度对很多视觉识别任务非常重要。

Ccendoc·2022-12-09 04:37

深度置信网络（DBN）

DBN(deepbeliefnetwork，深度置信网络)，是使用RBM(RestrictedBoltzmannMachines，受限波尔兹曼机)构成的一种深度神经网络。

hellosc01·2022-12-08 23:45

深度置信网络（DBN）【经典的DBN网络结构是由若干层 RBM（受限波尔兹曼机）和一层 BP 组成的一种深层神经网络】