深度神经网络gcForest 第31页

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】

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。

u013250861·2022-12-08 23:45

小徐科研杂记——Deep Supervision(深监督)

深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。

多吃蔬菜身体好·2022-12-08 21:28

手把手教你学会深度学习框架—PyTorch

摘要：PyTorch是一个基于Python语言的深度学习框架，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）的程序开发。

计算机视觉农民工·2022-12-08 18:35

SSD: Single Shot MultiBox Detector【单级多框预测】

摘要：我们提出了一种使用单个深度神经网络检测图像中的对象的方法。

zhenmtwx·2022-12-08 16:45

目标检测：SSD-Single Shot MultiBox Detector

arxiv.org/abs/1512.02325TensorFlow版：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow整体流程如下：【摘要】我们提出了一种使用单个深度神经网络检测图像中物体的方法

rainy0103·2022-12-08 16:44

Hierarchical Neural Architecture Search for Single Image Super-Resolution

HierarchicalNeuralArchitectureSearchforSingleImageSuper-Resolution单幅图像超分辨率的层次神经结构搜索《IEEESignalProcessingLetters》摘要摘要深度神经网络在图像超分辨率

neverayever·2022-12-08 12:25

Trilevel Neural Architecture Search for Efficient Single Image Super-Resolution

TrilevelNeuralArchitectureSearchforEfficientSingleImageSuper-Resolution高效单幅图像超分辨率的三层神经架构搜索摘要使用深度神经网络的单图像超分辨率

neverayever·2022-12-08 12:25

CNN和RNN学习记录

通过预训练的方式可以为深度神经网络提供较为理想的初始参数，降低了深度神经网络的优化程度。

seahawkk·2022-12-08 12:19

（超、深）超像素网络SSN

超像素的聚类操作具有不可微分的计算，使得无法使用反向传播进行深度学习（难集成到其他端到端可训练的深度神经网络）。超像素采样网络(SSN)是端到端可训练的。解决第二个问题。

cocapop·2022-12-08 10:41

[论文]鲁棒的对抗性强化学习

[论文]鲁棒的对抗性强化学习摘要1.简介1.1RARL综述2.背景2.1MDPs中的标准强化学习2.2两人零和折扣游戏3.鲁棒的对抗式RL3.1对抗智能体的鲁棒控制3.2提出方法:RARL结论摘要深度神经网络与快速模拟和改进的计算相结合

如果我变成回忆l·2022-12-08 09:30

RCNN学习笔记-MobileNet2

网络中的亮点：ØInvertedResiduals（倒残差结构)ØLinearBottlenecks激活函数的不同，relu6.LinearBottlenecks考虑一个由n层Li组成的深度神经网络，每层

要努力啊啊啊·2022-12-08 09:24

RCNN学习笔记-MobileNet

MobileNets基于一种简化的架构，该架构使用深度方向可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。我们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。

要努力啊啊啊·2022-12-08 09:20

深度神经网络识别垃圾邮件

电子邮件是较常用的网络应用之一，已经成为网络交流沟通的重要途径。但是，垃圾邮件（spam）烦恼着大多数人，调查显示，93%的被调查者都对他们接收到的大量垃圾邮件非常不满。一些简单的垃圾邮件事件也造成了很有影响的安全问题。垃圾邮件给互联网以及广大的使用者带来了很大的影响，这种影响不仅仅是人们需要花费时间来处理垃圾邮件、占用系统资源等，同时也带来了很多的安全问题。垃圾邮件占用了大量网络资源，这是显而易

Elwood Ying·2022-12-08 09:19

深度神经网络是什么意思,神经网络准确度只有50

1、研究人工神经网络的权值分布有什么意义神经网络一般都是非常庞大的，每个边对应一个权值，如果权值不共享的话，数据量就更大了，但是为了提高效率，引入了权值共享，但是还不够，想再次提高效率和精确度，进行主成分分析，把一些重要的权重保留，不重要的舍弃，你这个权值分布就很有意义了，比如权重是5的权值在概率上占到了百分之95，或者说主成分分析的结果前2类权重就占据了百分之80，那么剩下的权值就可以省略，当然

aifans_bert·2022-12-08 09:17

Hopfield神经网络（HNN）详解

Hopfield网络只有一群神经元节点，所有节点之间相互连接，形式如下：虽然有些文章会画出像深度神经网络那样有输入输出的图，并且输出后又返回输入，但本质上就是多个节点之间的全连接，也就是上面的图形。

生信小兔·2022-12-08 00:38

英特尔oneAPI———神奇的oneAPI

oneAPI包括oneDNN深度神经网络库，oneMKL数学核心函数库，以及视频处理库等。跨架构直接编程有并行数据C++语言，简称DCP+

哦哈哈。。。·2022-12-07 19:01

深度神经网络轻量化_正则化对深度神经网络的影响

深度神经网络轻量化介绍(Introduction)Inthiseraoftheinformationsuperhighway,theworldaroundusischangingforgoodanditwouldnotbeanoverstatementtosaythatDeepLearningisthenexttransformation.DeepLearningisasetofpowerfulm

weixin_26632369·2022-12-07 17:21

神经网络正则化方法——Dropout

前言随着发展，深度神经网络的结构越来越复杂，学习能力也相应提高。我们当然会觉得神经网络的学习能力越强越好，这样才能解决一些棘手问题。

夏树让·2022-12-07 17:18

标签噪声：综述 Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks: A Survey

深度神经网络（DNN）因为具有很强的拟合

Doctor_Strange_DML·2022-12-07 17:13

IntraTomo：基于自监督学习的基于正弦图合成和预测的断层扫描

，相互迭代应用：新颖的正弦图预测模块：在该模块中，未知密度场（其实就是该模块中的神经网络的输出层，似乎是一种特定的输出格式，目前猜测是最终要的处理结果的迭代间产出图像）被表示为一个连续且可微的函数，由深度神经网络参数化

wangtao990503·2022-12-07 16:40

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