深度神经网络gcForest 第4页

浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT

引言神经网络模型，特别是深度神经网络模型，自AlexNet在ImagenetChallenge2012上的一鸣惊人，无疑是MachineLearningResearch上最靓的仔，各种进展和突破层出不穷

凹凸实验室·2024-01-08 21:02

[2014]Intriguing properties of neural networks

2、深度神经网络学习的输入-输出映射在很大程度上不连续的【稍微添加一点扰动，模型就会得到图像的错误分类，特别注意的是，这种扰动跟数据集无关，对不同是数据集添加同样的扰动，不同的模型都会得到错误的分类，也就是说这种扰动是针对神经网络

蹦卡拉卡yiyo·2024-01-08 12:39

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索

维斯德尔·2024-01-08 12:10

【我的方向】轻量化小目标检测

随着深度神经网络

我菜就爱学·2024-01-08 10:58

经典卷积网络进阶--GoolgleNet详解

一.GoolgleNet概述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。其性能比vgg网络更好。

无尽的沉默·2024-01-08 09:02

2023/11/5周报

文献阅读题目创新点方法框架数据收集和实验设置实验结果Conclusion深度学习Self-attentionSelf-attention的优势Self-attention的原理Transformer模型训练总结摘要本周阅读了一篇基于多输出学习的深度神经网络空气污染时间序列预测的文章

user_s1·2024-01-08 06:37

Autoware 开源框架车辆运动学建模推导

开源自动驾驶框架Autoware介绍Autoware包含以下模块：1.定位：通过结合GNSS和IMU传感器的3D地图和SLAM算法来实现定位2.检测：使用具有传感器融合算法和深度神经网络的摄像机以及LiDAR3

秃头队长·2024-01-08 01:03

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

虽然它没有像深度神经网络那样多层结构，但它依然包含了输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。

Aitrainee·2024-01-07 22:35

LightGlue-OpenCV 实现实时相机图片特征点匹配

文章目录LightGlue-OpenCVStep1:创建虚拟环境Step2:安装LightGlue-OpenCV并运行Step3:运行demo_camera.py效果原理LightGlue是一种新的基于深度神经网络

sugardisk·2024-01-07 06:33

机器学习笔记 - 用于语义图像分割的空洞卷积DeepLabv3

DeepLabv3是用于语义分割任务的深度神经网络(DNN)架构。虽然不是比较新的网络模型，但是也是分割模型里的杰出代表之一，所以还是值得深入了解。

坐望云起·2024-01-06 20:52

如何实现无人机识别功能

深度学习：基于深度神经网络的算法，如卷积神经网络（CNN），用于无人机图像分类、检测和识别。雷达识别：雷达系统：利用雷达技术进行无人机目标探测、跟踪和识别。

LittroInno·2024-01-06 11:44

用于查询性能预测的计划结构深度神经网络模型--大数据计算基础大作业

用于查询性能预测的计划结构深度神经网络模型论文阅读和复现24.【X=1.1】在关系数据库查询优化领域，对查询时间的估计准确性直接决定了查询优化结果，进而影响到数据库整体的查询效率。

旅僧·2024-01-05 23:29

Continual Learning/Lifelong Learning/Incremental Learning

近年来，深度神经网络的增量学习出现了爆炸式增长。最初的工

Si_ang_·2024-01-05 20:14

知识图谱与云计算

联结主义是通过训练深度神经网络来解决问题，本质上是让机器具备人类大脑“快思考

MilkLeong·2024-01-05 11:10

神经网络中的梯度爆炸

梯度爆炸可能发生在深度神经网络中，特别是在很深的网络结构或者存在梯度流通路径较长的情况下。一些常见的导致梯度爆炸的原因包括：网络结构：非常深或参数较多的神经网络结构可能更容易发生梯度爆炸。

Recursions·2024-01-05 03:15

深度神经网络的特征表示,神经网络识别图像原理

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。

快乐的小荣荣·2024-01-04 18:19

深度神经网络中的混合精度训练

Mixed-PrecisionTrainingofDeepNeuralNetworks|NVIDIATechnicalBlog目录混合精度成功训练的技术FP32累加损失缩放lossscalingFP32MasterCopyofWeights混合精度训练迭代过程AMP混合精度训练介绍FP16和FP32的区别FP16的优势FP16的问题解决P16的精度问题策略１、混合精度计算2、损失缩放（Losssc

兔子牙丫丫·2024-01-04 18:48

[C#]C# OpenVINO部署yolov8-pose姿态估计模型

【源码地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8-Pose算法是一种基于深度神经网络的目标检测算法，用于对人体姿势进行准确检测

FL1623863129·2024-01-04 10:28

大模型语言模型：从理论到实践

大规模语言模型：从理论到实践》、复旦大学课件链接/提取码：x7y6二、概念整理定义大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型

棋圣阳阳阳·2024-01-04 06:25

深度学习知识点汇总-机器学习基础（3）

数据收集获取数据及其对应标签将数据集划分为训练数据集和验证数据集考虑样本不均衡的问题，并基于此使用交叉验证的方法（2）数据预处理去除错误数据和标签缺失的数据数据增强（3）特征工程传统机器学习方法中对特征进行选择、组合和优化深度学习，使用深度神经网络对数据的特征进行自动提取准确性和实时性

深度学习模型优化·2024-01-03 20:55

过拟合 Dropout

过拟合是神经网络中常见的问题，尤其是在深度神经网络中，诸如决策树等。为解决这一问题，研究了许多方法，其中Dropout是最常见的方法之一。

地平线上的背影·2024-01-03 17:03

腾讯算法面试题

手写SELayerSE(Squeeze-and-Excitation)Layer是一种注意力机制，通常应用于深度神经网络的不同层次，以提高模型的表示能力。

普通研究者·2024-01-03 13:16

Markdown————中文缩进（中文空格两个字符）

1致谢感谢网友码飞_CC的帮助，看了好多遍他的博客，还是没有完全记住，所以这里要Mark一下~原文链接如下：https://www.jianshu.com/p/31eade263e7a2前言今天在学习深度神经网络

songyuc·2024-01-03 10:57

人工智能基础课--数学基础

在工程上，深度神经网络通常以其恒河沙数般的参数让人望而却步；可在理论上，其数学原理却具有更好的可解释性。从事年薪百万的高端研究固然需要非凡的头脑，但理解人工智能的基本原

shanshan3003·2024-01-03 07:54

C#使用纯OpenCvSharp部署yolov8-pose姿态识别

【源码地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8-Pose算法是一种基于深度神经网络的目标检测算法，用于对人体姿势进行准确检测

FL1623863129·2024-01-03 06:39

caffe，一个强大的 Python 库！

PythonCaffe是一个流行的深度学习框架，它可以帮助您构建、训练和部署深度神经网络模型。本文将深入介绍PythonCaffe，包括其基本概

Sitin涛哥·2024-01-02 22:10

使用长短期记忆深度神经网络进行机器人检测--（Deep neural networks for bot detection）

摘要当前检测社交机器人对很多技术都是针对于账户级别，通过处理大量的社交媒体内容并利用网络结构的信息，时间序列，情感分析等等。本文中提出来基于长短期记忆架构的深度神经网路同时利用了内容和元信息在推特级别上检测社交机器人。从用户元信息中提取上下文特征，作为辅助输入给处理文本内容的神经网络。另一个贡献就是提出来一个基于合成少数族群过采样的技术来生成较大的有标签的数据集，使用一小部分有标签的数据集来对深度

杨_光·2024-01-02 11:06

深度神经网络结构

单层的感知机不能解决“异或”问题。在前面分别介绍了M-P神经元模型和感知机模型。在M-P神经元模型中，神经元接收到若干个输入信号，并将计算得到的加权后的总输入，经过激活函数的处理，最终产生神经元的输出。而感知机模型则由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后，经过激活函数处理，传递给输出层，输出层再经过激活函数处理形成最终的输出。还讲到，单层的感知机不能解决“异或”问题，也正是因此被人工智能泰斗明

人工智能MOS·2024-01-01 15:38

CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。

夏天7788·2024-01-01 12:00

【深度学习】第三章：搭建架构-正向传播-计算损失

三、DNN架构-正向传播-计算损失1、DNN的前生今世DNN，全称是deepneuralnetwork,深度神经网络。从名字上看DNN的起源就是神经网络NN(neuralnetwork),如上图A。

宝贝儿好·2024-01-01 12:55

机器学习基础--各种学习方式（5）--自动特征工程

隐式特征组合主要特点是对连续值特征非常友好，最成功的应用场景是语音和图像但是深度神经网络并不是万能的，在深度学习中，高维离散特征的变量处理非常复杂，同时缺乏可解释性，过于黑盒化也是神经网络大家关注的焦点

whitenightwu·2024-01-01 08:22

【OpenAI Q* 超越人类的自主系统】DQN ：Q-Learning + 深度神经网络

深度Q网络：用深度神经网络，来近似Q函数DQN（深度Q网络）=深度神经网络+Q-LearningQ-Learning模型结构损失函数经验回放探索策略流程关联DQN优化DDQN：双DQN，实现无偏估计DuelingDQN

Debroon·2023-12-31 21:40

Syn_SegNet：用于常规 3T MRI 中超高场 7T MRI 合成和海马亚场分割的联合深度神经网络

AJointDeepNeuralNetworkforUltrahigh-Field7TMRISynthesisandHippocampalSubfieldSegmentationinRoutine3TMRISyn_SegNet：用于常规3TMRI中超高场7TMRI合成和海马亚场分割的联合深度神经网络背景贡献实验为了确定哪个模态分割最优做了个实验消融实验一个小数据集上的对比试验

火柴狗·2023-12-31 18:03

论文浅读之PIP-Net: Patch-Based Intuitive Prototypes for Interpretable Image Classification

Background深度神经网络在计算机视觉领域占据主导地位，但对理解复杂模型的推理有很高的要求。因此，可解释性和可解释性变得越来越重要。

筱筱西雨·2023-12-31 06:56

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

神经网络与深度神经网络的区别在于隐藏层级，通常两层或两层以上隐藏层的网络叫做深度神经网络。一般隐藏层越多，精确度越高。

向着光噜噜·2023-12-31 06:53

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景

LLM技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行下游任务的微调或直接应用。

AI小白龙*·2023-12-30 21:56

拍照就能建模！手机就能访问！这个技术正成为宣传新手段！

通过训练深度神经网络，让计算机能够自动识别照片中的三维结构，并根据这些结构信息生成出逼真的3D模型。同时，我们还可以通过

720云·2023-12-30 21:18

基于MINIST的手写数字体识别

一、算法简述网络结构设计通过创建MnistNet类，定义了包含两个卷积层和两个全连接层的深度神经网络。

夏天是冰红茶·2023-12-30 04:14

python音频降噪_一种基于深度神经网络的音频降噪方法技术

【技术实现步骤摘要】一种基于深度神经网络的音频降噪方法本专利技术涉及歌唱领域的音频降噪方法，特别是一种基于深度神经网络的音频降噪方法。

weixin_39830387·2023-12-29 21:00

【持续学习系列(三)】《Less-forgetting Learning in Deep Neural Networks》

JeongwooJu,MinjuJung,JunmoKim3研究机构KoreaAdvancedInstituteofScienceandTechnology,RepublicofKorea二、主要内容这篇论文主要探讨了深度神经网络

ZedKingCarry·2023-12-28 21:17

软件科技巅峰：颠覆性技术的崛起与深远影响

深度神经网络的架构使得计算机能够自主学习复杂的模式和规律，这种学习能力在图像识别中表现尤为出众。例如，ImageNet大规模图像识别竞赛中，深度学习模型的性能大幅超越传统方法，成为新的里程碑。自然语言

若忘即安·2023-12-28 12:37

Semi-Supervised Learning With Deep Embedded Clustering for Image Classification and Segmentation

Abstract深度神经网络通常需要很大的有标签的数据集。半监督方法通过使用一个小的有标签的数据集和一个大的无标签的数据集。

你笑起来就像好天气·2023-12-27 21:15

【深度学习-目标检测】04 - SSD 论文学习与总结

论文地址：SSD:SingleShotMultiBoxDetector论文学习1.摘要单一深度神经网络用于对象检测：SSD方法使用一个单一的深度神经网络来直接检测图像中的对象，这与传统的需要先生成对象提议

CarNong_Blog·2023-12-27 20:08

极智开发 | 解读英伟达软件生态深度神经网络库cuDNN

极智视界·2023-12-27 13:49

S^3 FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector（2017）

hh源代码Abstract本文提出了一种单镜头尺度不变人脸检测器(SingleShotScale-invariantfacedetector,s^3fd)，该检测器利用单个深度神经网络对不同尺度的人脸进行检测

怎么全是重名·2023-12-27 13:14

分布式训练通信NCCL之Ring-Allreduce详解

前言随着ChatGPT、文生图、多模态等模型的发展，海量的训练数据、超大规模的模型给深度学习带来了日益严峻的挑战，因此，经常需要使用多加速卡和多节点来并行化训练深度神经网络。

张小殊.·2023-12-26 14:42

批量归一化

实现批量归一化操作2、创建BN层3、对LeNet加入批量归一化4、开始训练三、简明实现1、对LeNet加入批量归一化2、开始训练一、BN层介绍批量归一化（BatchNormalization）是一种用于深度神经网络的常用

奉系坤阀·2023-12-26 11:20

【全过程】Pycharm 远程服务器调试配置 project Interpreter

前言因为深度学习算法的流行，目前很多算法的运行都需要在GPU上运行，因为DeepLearning是一项数据驱动的技术，训练的时候需要大量的数据支撑，所以，要想快速的完成基于深度神经网络模型的训练模型，一般是要在

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:12

通过FCN模型实现图像分割（Python篇+代码）

使用深度神经网络的原因是神经网络是一种多层的、可训练的模型，这样的话，它就能对图像中的甲状腺结点起到分类效果，且通过一定量的正则化训练，神经网络的性能也将愈加优异，对图像的分类也更加精准

CleloGauss·2023-12-25 20:31

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