深度神经网络gcForest 第33页

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

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

hunt_chen·2022-12-01 11:34

JD记录

图数据库2.了解自然语言处理、机器学习的基础算法，了解word2vec，jieba，sklearn等相关工具3.了解统计分析的基础算法，了解numpy，pandas，matplotlib等相关工具6.了解深度神经网络模型

veravivivi·2022-12-01 11:26

c#调用python opencv_c# 使用OpenCV识别硬币

在本系列文章中，我们将使用深度神经网络(DNN)来执行硬币识别。具体来说，我们将训练一个DNN识别图像中的硬币。在本文中，我们将描述一个OpenCV应用程序，它将检测图像中的硬币。

持续低熵·2022-12-01 10:19

在 Ubuntu 20.04 中使用 CUDA 安装 OpenCV 4

1.先决条件1.1CUDA和cuDNN主要的先决条件是安装NVIDIACUDA工具包和NVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)库。如果你还没有安装这些，建议你按照我之前的

woshicver·2022-12-01 09:18

opencv进阶-OpenCV4.4 CUDA加速

OpenCV支持传统的图像处理的CUDA加速，从OpenCV4.2开始支持深度神经网络的CUDA加速，因此在OpenCV4.4中，CUDA是既可以加速传统的图像处理，特征与对象检测；又可以支持深度神经网络的

超爱嵌入式·2022-12-01 09:48

Deep learning with pytorch 读书笔记第一章介绍DL和Pytorch

我们把这样的算法称为深度学习，使用深度神经网络通过大量的例子来训练。我们能够创建直到最近还属于人类特有能力的功能。1.1PyTorch是什么？

袁乃青·2022-12-01 09:33

干货！基于深度学习的向量嵌入技术在时间序列相似性查询中的应用

在这项工作中，我们提出了一种基于深度神经网络的新型时间序列摘要DEA，并专为学习DEA设计了网络架构SEAnet。为了有效地在海量数据集上训练SEAnet，我们提

AITIME论道·2022-12-01 09:19

深度学习(七)——Batch Normalization+Pytorch实现

原理深度神经网络训练的问题深度神经网络模型的训练为什么困难、收敛慢？

hhhcbw·2022-12-01 07:35

深度学习入门：几幅手稿讲解CNN

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）学习深度神经网络方面的算法已经有一段时间了，对目前比较经典的模型也有了一些了解。

weixin_34008933·2022-12-01 07:03

LSTM网络中各层解读

构建深度神经网络最关键的部分之一是——当数据流经不同的层时，要对其有一个清晰的视图，这些层经历了维度的变化、形状的改变、扁平化和重新塑造……结构顺序每层解读：把单词变为tokens；embedding把每个

云霄6166·2022-12-01 04:08

pytorch 入门：GPU加速，卷积层，池化层

利用GPU训练深度神经网络可以充分发挥其众多计算核心的能力，耗费时间大幅度缩减。pytorch支持GPU，通过to(devic

AI路漫漫·2022-12-01 01:49

深度神经网络——LSTM作曲机的实现

随着人工智能技术的不断发展，人工智能作曲已经成为可能。现有的神经网络作曲方法，主要是基于循环神经网络，变分自动编码器或生成对抗网络实现的。其中，RNN是专门处理序列数据的网络，但是标准RNN无法解决长期依赖问题。Hochreiter和Schmidhuber在标准RNN的基础上进行了改进，提出了长短时记忆网络（LSTM），很好地解决了长期依赖问题。本次实验通过LSTM实现了一个能自动生成音乐的作曲机

buddy啥都不会·2022-12-01 00:23

21个深度学习调参的实用技巧，一定要看到最后一个

译文：AI算法与图像处理原文：medium训练深度神经网络是困难的。它需要知识和经验，以适当的训练和获得一个最优模型。在这篇文章中，我想分享我在训练深度神经网络时学到的东西。以下提示和技巧可能对你

极市平台·2022-12-01 00:52

bert 是单标签还是多标签的分类_搞定NLP领域的“变形金刚”！教你用BERT进行多标签文本分类...

大数据文摘出品来源：medium编译：李雷、睡不着的iris、Aileen过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。

weixin_39928102·2022-11-30 22:10

bert 是单标签还是多标签的分类_BERT多标签分类

过去的一年里，深度神经网络开创了自然语言处理的激动人心的时代。使用预训练模型的领域的研究已经导致许多NLP任务的最新结果的巨大飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。

weixin_39967938·2022-11-30 22:10

bert 是单标签还是多标签的分类_搞定NLP领域的“变形金刚”！手把手教你用BERT进行多标签文本分类...