深度神经网络gcForest 第32页

pytorch学习笔记之自己搭建一个网络结构

Pytorch定义深度神经网络其实就是一个层堆叠的过程，在__init__中定义层结构，每一层可能包含卷积、池化等操作。也可以复用Pytorch底层封装好的已经成熟的网络结构对layer进行初始化。

小卜妞~·2022-12-04 20:23

深度神经网络驱动的智能交通运输（人工智能系列）

国际大型汽车制造商都在研究由深度神经网络驱动的人工智能自动驾驶汽车。自动驾驶汽车配备支持GPU的计算机，每秒可处理最高超过100万亿次操作，实现智能感知、实时导航和路径规划。

沃达德软件·2022-12-04 20:51

ICLR 2022 | 超越Focal Loss！PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车！

id=gSdSJoenupICross-entropyloss和Focalloss是在训练深度神经网络进行分类

Amusi（CVer）·2022-12-04 14:52

NNDL 实验六卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

ResNet185.4.4与高层API实现版本的对比实验5.4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

HBU_David·2022-12-04 09:42

基于动态空间滤波的受损EEG信号的鲁棒性学习

无论是传统的机器学习模型还是对EEG进行端对端训练的深度神经网络，通常不会设计或测试对破坏的鲁棒性，尤其是对随机丢失的通道。虽然一些研究提出了使用丢失通道

茗创科技·2022-12-04 07:39

基于matlab的神经网络设计,深度神经网络代码matlab

为什么谈论深度学习工具时，很少有人讨论matlab的神经网络工具包首先深度学习不光是在学术界非常火热,在工业界也有着大量的运用,这就要求深度学习框架要方便在服务器上部署,而这个恰恰是Matlab的软肋,想象一下你前端用个Django做个页面接受用户输入的图像,后端跟Matlab交互...当然我并不是说这无法实现,我也曾经用MATLAB做过网站的后台,踩坑无数...。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪

普通网友·2022-12-03 19:27

人工神经网络模型有哪些,神经网络分类四种模型

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·2022-12-03 19:55

DeepGini——对海量测试进行排序以增强深度神经网络的稳健性

论文《DeepGini:PrioritizingMassiveTeststoEnhancetheRobustnessofDeepNeuralNetworks》提出了一种DNN测试优先级排序方法DeepGini，该方法不仅优于现有神经元覆盖技术，而且对提高DNN质量有帮助。本文参考了这篇【论文转述】，侵删。主要工作：提出了DeepGini：一种基于DNN统计视角设计的测试优先级技术，可以将测量错误分

海苔小饼干·2022-12-03 18:35

PACE——深度神经网络测试的实用准确度估计方法

PACE是论文《PracticalAccuracyEstimationforEfficientDeepNeuralNetworkTesting》中提出的一种用于DNN测试中的估计测试集准确性的方法。同时，该论文也对PACE的有效性进行了实验。主要工作：实现了一个方法PACE，该方法选择一小组测试输入（即测试输入的子集），精确估计整个测试集的准确性。PACE步骤：根据测试能力对测试输入聚类MMD-c

海苔小饼干·2022-12-03 18:05

秘密共享者：神经网络中无意识记忆的评价与测试

本文主要内容总结：深度神经网络模型的无意识记忆带来了隐私泄露的风险。因此，本文提出了一种定量评估该风险的方法，使深度学习从业者能够选择训练方法，以最大限度地减少记忆，从而

海苔小饼干·2022-12-03 18:04

opencv进阶-(windows10 64位 C++)openVINO2021版安装与开发配置

opencvDNN简介opencvDNN是opencv中支持深度神经网络推断的模块。支持opencv3.3以及以上版本。支持图像分割、对象检测、风格转换、对象识别等。

超爱嵌入式·2022-12-03 15:38

炼丹感悟——超详细解读

今天给大家讲讲DNN（深度神经网络）在训练过程中遇到的一些问题，然后我们应该怎么去注意它，并学会怎么去训练它。

计算机视觉研究院·2022-12-03 13:19

ENet

论文下载地址：论文下载地址请点击即可下载ENetAbstract面对的问题：深度神经网络需要大量的浮点运算，会影响实时性(FCN,SEGNET)。

xiong_jun_chen·2022-12-03 12:12

数据增强系列（3）Albumentation 初窥

深度神经网络，尤其是卷积神经网络(CNN)，更擅长图像分类任务。最先进的CNN甚至已

求则得之，舍则失之·2022-12-03 11:23

cuda和cudnn安装过程

cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。CUDA看作是一个工作台，上面配有很多工具，如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。

月疯·2022-12-03 10:31

python原理及代码_BatchNorm的原理及代码实现

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。对于深度学习这种包含很多隐层的网络结构，在训练过程中，因为各层参数老在变，所以每个隐层都会面临covariates

weixin_39963534·2022-12-03 09:05

DeepLabv3+

一.摘要本文在进行语义分割任务时将空间金字塔池化（SPP）模块或encoder-decoder结构引入到深度神经网络中。

yy2050645·2022-12-03 08:22

Image Segmentation Using Deep Learning: A Survery

图像分割综述–论文翻译论文地址：https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf图像分割综述论文图像分割综述--论文翻译摘要介绍深度神经网络的介绍ConvolutionalNeuralNetworks

RyanC3·2022-12-03 08:00

Pytorch：深度神经网络搭建实例，模型保存与复用

Pytorch：深度神经网络搭建与训练，模型保存与复用Copyright:JingminWei,PatternRecognitionandIntelligentSystem,SchoolofArtificialandIntelligence

宅家的小魏·2022-12-03 07:38

卷积神经网络数学建模,卷积神经网络算法实现

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·2022-12-03 07:01

深度神经网络模型训练中的 tricks（原理与代码汇总）

摘要: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，另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割...人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服

iFlyAI·2022-12-03 07:00

零基础入门深度神经网络,从零开始搭建神经网络

想要学习人工神经网络，需要什么样的基础知识？人工神经网络理论百度网盘下载：链接：提取码：rxlc简介：本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。第一章主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方向；第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几种主要网络结构、算法和应用途径；第十章用较多篇幅介绍了人工神经网络理论在各个领域的应用实例。。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原

普通网友·2022-12-03 04:21

cv2.rectangle不会修改原图像

在训练深度神经网络的时

Nicetomeetu-·2022-12-03 01:33

深度学习之Tensorflow

文章目录深度学习介绍Tensorflow1、图（op+tensor）2、会话3、张量深度学习介绍（1）介绍：深度学习，如深度神经网络、卷积神经网络和递归神经网络已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理

秋酿玖心·2022-12-02 23:13

图灵奖颁给深度学习三巨头，他们曾是一小撮顽固的“蠢货”

ACM刚刚官宣，YoshuaBengio、GeoffreyHinton、YannLeCun获得了2018年度图灵奖，表彰他们以概念和工程的突破，让深度神经网络成为计算关键部件。

量子位·2022-12-02 22:41

GA-Net: Guided Aggregation Net for End-to-end Stereo Matching

Code：https://github.com/feihuzhang/GANet摘要在立体匹配任务中，匹配损失配准是至关重要的在传统方法和深度神经网络模型中，为了精确估计差异。

元宇宙MetaAI·2022-12-02 22:59

《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile VisionApplications》中文翻译

mobilenet基于一种流线型的架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级的深度神经网络。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。

松言伊·2022-12-02 18:47

神经网络模型的基本原理,神经网络分类四种模型

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·2022-12-02 18:31

一种用于入侵检测的自适应集成机器学习模型

一种用于入侵检测的自适应集成机器学习模型学习目标学习内容一．DecisionTreeBasedIntrusionDetectionSystemforNSL-KDDDataset二、一种用于入侵检测的自适应集成机器学习模型D.Multi-Tree算法E.深度神经网络

不懂开发的程序猿·2022-12-02 15:25

模型实践 | 高精地图构建模型HDMapNet助力更精准的自动驾驶

CVPR2021Workshop最佳论文提名的一篇文章HDMapNet，来自清华大学交叉信息院MARSLab，提出了一个使用深度神经网络实时

幻方AI小编·2022-12-02 15:54

PyTorch卷积神经网络模型初建

最近自己配置深度学习的各种框架，硬盘空间都快装满了，windows的环境配置着实是太麻烦了卷积神经网络可以算是深度神经网络中很流行的网络了。

Zain Lau·2022-12-02 15:22

ResNet网络解析及实战案例

如下图所示，56层和20层的神经网络对训练误差和测试误差的对比针对这种深层网络退化的问题，何恺明等人提出了残差网络（ResNet）在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁，并深刻影响了后来的深度神经网络的设计

无码不欢的我·2022-12-02 14:07

层标准化详解（Layer Normalization）

BatchNormalization使用mini-batch的均值和标准差对深度神经网络的隐藏层输入进行标准化，可有效地提升训练速度。

十里清风·2022-12-02 13:45

Keras深度神经网络入门

参考书籍和博客进行的实验总结，如发现错误，请大家斧正，谢谢阅读！目录一、初步了解Keras框架二、上手Keras（这里是以Python版TensorFlow作为后端堆栈的开发深度学习模型）1、输入数据2、神经元3、激活函数4、模型5、层6、损失函数7、优化器8、评价指标9、配置模型10、训练模型11、模型评估一、初步了解Keras框架1、搭建神经网络1）明确输入层，隐含层，输出层隐含各自的层数及其

夆夕·2022-12-02 13:32

OpenCV图像处理——DNN模块

总目录图像处理总目录←点击这里二十三、DNN模块23.1、背景随着计算机视觉的流行，opencv也专门开发了dnn模块来实现深度神经网络相关的功能；opencv无法训练模型，但它支持载入其他深度学习框架训练好的模型

lzh~·2022-12-02 13:59

Hinton、DALL-E 2 皆上榜，盘点 AI 图像 10 年合成史！

开端（2012年-2015年）在深度神经网络面世之后

CSDN资讯·2022-12-02 09:12

机器学习、正则化（L1正则化、L2正则化）

正则化（Regularization）是一类通过限制模型复杂度，从而避免过拟合，提高泛化能力的方法PS(传统的机器学习中，提高泛化能力的方法主要是限制模型复杂度，比如采用ℓ1和ℓ2正则化等方式．在训练深度神经网络时

小葵向前冲·2022-12-02 01:18

[深度学习基础]正则化

正则化本身是一种可以防止深度神经网络出现过拟合现象的技术，可以用于提高深度学习模型在面对新数据时的准确性和预测有效性。过拟合指的是神经网络模型

哒哒朔·2022-12-02 01:06

深度神经网络是什么意思,深度神经网络通俗理解

什么叫神经网络？南搞小孩给出基本的概念:一.一些基本常识和原理[什么叫神经网络?]人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于

普通网友·2022-12-01 23:20

学神经网络需要什么基础,深度神经网络怎么用

深度学习都需要学习那些内容？数学基础如果你能够顺畅地读懂深度学习论文中的数学公式，可以独立地推导新方法，则表明你已经具备了必要的数学基础。掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化四门数学课程包含的数学知识，熟知机器学习的基本理论和方法，是入门深度学习技术的前提。因为无论是理解深度网络中各个层的运算和梯度推导，还是进行问题的形式化或是推导损失函数，都离不开扎实的数学与机器学习基础。数学分析在工科专业所

普通网友·2022-12-01 20:49

matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类

要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。相关视频本示例使用日语元音数据集。

拓端研究室TRL·2022-12-01 18:01

mobilenet 解析

`mobilenet`结构2.1.深度可分离卷积2.2.网络结构2.3.宽度乘数2.4.分辨率乘数论文地址1.简介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，用于移动和嵌入式视觉应用

ManiacLook·2022-12-01 16:13

基于Res-DNN的端到端MIMO系统信号检测算法

基于残差深度神经网络的编码器和解码器分别替代无线通信系统的发送端和接收端，将它们看作一个整体通过端到端的方式进行训练。

米朵儿技术屋·2022-12-01 15:43

[半监督学习] Interpolation consistency training for semi-supervised learning

提出插值一致性训练(Interpolationconsistencytraining,ICT),这是一种简单且效率高的算法,用于在半监督学习范式中训练深度神经网络.在分类问题中,ICT将决策边界移动到数据分布的低密度区域

码侯烧酒·2022-12-01 14:27

Neural Large Neighborhood Search for the Capacitated Vehicle Routing Problem

学习机制基于具有注意力机制的深度神经网络，并且专门设计用于集成到LNS搜索设置中。我们评估了我

zzzzz忠杰·2022-12-01 13:18

Autoencoder-based Zeroth Order Optimization Method for Attacking Black-box Neural Networks

Autoencoder-basedZerothOrderOptimizationMethodforAttackingBlack-boxNeuralNetworksAbstract最近的研究表明，当目标模型被称为白盒设置（whiteboxsetting）时，由深度神经网络

ywq9696·2022-12-01 12:08

AutoZOOM: Autoencoder-based Zeroth Order Optimization Method for Attacking Black-box Neural Networks