深度神经网络gcForest

深度神经网络下的风格迁移模型(C#)

VB.Net版本请参看深度神经网络下的风格迁移模型-CSDN博客斯坦福大学李飞飞团队的风格迁移模型是一种基于深度学习的图像处理技术，可以将一张图像的风格转移到另一张图像上。
VB.Net·2023-12-25 16:36

我们谈一下标签正则化（标签平滑、知识蒸馏、知识精炼）

深度神经网络由于其强大的特征提取能力，近年来在各种任务中得到了广泛而成功的应用。然而，DNN通常包含数以百万计的可训练参数，这很容易导致过拟合问题。
fond_dependent·2023-12-23 02:50

网络优化（五）——正则化

在传统的机器学习中，提高泛化能力的方法主要是限制模型复杂度，比如采用L1L1L1和L2L2L2正则化等方式．而在训练深度神经网络时，特别是在过度参数化（过度参数化是指模型参数的数量远远大于训练数据的数量
Suppose-dilemma·2023-12-23 02:18

常见激活函数

然而，它在深度神经网络中的梯度消失问题（vanishinggradientproblem）使得在隐藏层中的使用逐渐减少。HyperbolicTangent函数（ta
草明·2023-12-22 20:10

神经网络——梯度消失和梯度爆炸问题

（1）梯度不稳定问题：梯度不稳定问题：深度神经网络中的梯度不稳定性，前面层中的梯度或会消失，或会爆炸。原因：前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积。
沐雲小哥·2023-12-22 15:01

【AI】YOLO学习笔记

1.YOLOV1论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.02640YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快
TopFancy·2023-12-22 10:17

浅谈深度学习中的不同归一化层

深度学习当然涉及训练精心设计的深度神经网络，并且各种设计决策会影响这些深度网络的训练机制。其中一些设计决策包括网络中要使用的网络层类型，例如卷积层、线性层、循环层等，以及我们的网络应该有多少层？
Garry1248·2023-12-21 14:23

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone（轻量化网络结构）

这些模型基于简化的架构，并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络，其引入了两个简单的全局超参数，用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。
Snu77·2023-12-21 12:43

从零开始的神经网络

先决条件在本文中，我将解释如何通过实现前向和后向传递（反向传播）来构建基本的深度神经网络。这需要一些关于神经网络功能的具体知识。
人工智能小豪·2023-12-21 11:36

人工智能-计算机视觉之图像增广

计算机视觉之图像增广大型数据集是成功应用深度神经网络的先决条件。图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。
白云如幻·2023-12-20 07:35

通过层进行高效学习：探索深度神经网络中的层次稀疏表示

一、介绍深度学习中的层次稀疏表示是人工智能领域日益重要的研究领域。本文将探讨分层稀疏表示的概念、它们在深度学习中的意义、应用、挑战和未来方向。最大限度地提高人工智能的效率和性能：深度学习系统中分层稀疏表示的力量。二、理解层次稀疏表示分层稀疏表示是一种在深度学习模型中构建和处理数据的方法。本质上，这些表示涉及以大多数元素为零或接近零（稀疏）的方式对数据进行编码，并以多个级别或层次结构组织。这种方法与
无水先生·2023-12-20 04:45

带残差连接的ResNet18

ResNet183.1模型训练3.2模型评价4与高层API实现版本的对比实验总结残差网络（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
熬夜患者·2023-12-20 01:15

项目实战：自动驾驶之方向盘操纵

这个项目主要是通过使用深度神经网络解决一个回归问题。不同于分类、识别场景，回归问题中神经网络输出的是一个连续的值。通过这个项目的学习，可以将神经网络用于通过人脸判断年龄，美颜指数等领域。
AppleYRY·2023-12-19 22:21

在阿里云Kubernetes容器服务上打造TensorFlow实验室

简介TensorFLow是深度学习和机器学习最流行的开源框架，它最初是由Google研究团队开发的并致力于解决深度神经网络的机器学习研究，从2015年开源到现在得到了广泛的应
猫耳呀·2023-12-19 19:38

为什么随着网络的增加，传统的多层网络结构的非线性表达很难去表示恒等映射，模型会出现网络退化问题，什么是恒等映射！！

文章目录一、什么是恒等映射二、对于深度神经网络，保持恒等映射并不是必需的，三、恒等映射可以作为一个简单的基准任务来评估和分析网络的一些重要性质一、什么是恒等映射恒等映射指的是输入和输出完全相同的映射关系
小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:06

神经网络中梯度消失 以及梯度爆炸的原因已解决办法

深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸是两个常见的问题，它们都会导致网络训练过程中的梯度无法有效传播或者传播过于剧烈，从而影响网络的收敛性和性能。下面将详细介绍这两个问题以及解决方案。
澄绪猿·2023-12-18 12:42

深入探讨人工智能目标检测：算法、应用与未来趋势

深度学习算法：基于深度神经网络，如RCNN系列、YOLO系列、SSD等。2.应用领域及典型案例自动驾驶：目标检测在自动驾驶中起到关
鳗小鱼·2023-12-18 10:58

深度神经网络在作为人类听觉模型方面显示出了前景

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/嘿小伙伴们!你听到最火的AI耳朵没?模仿人耳结构和功能的计算模型能帮助研究人员设计更好的
新加坡内哥谈技术·2023-12-18 08:40

. | 通过深度神经网络联合建模多个切片来构建一个三维全生物体空间图谱

今天为大家介绍的是来自AngelaRuohaoWu和CanYang团队的一篇论文。空间转录组学（ST）技术正在革新探索组织空间结构的方式。目前，ST数据分析通常局限于单个二维（2D）组织切片，这限制了我们理解在三维（3D）空间中发生的生物过程的能力。在这里，作者介绍了STitch3D，这是一个统一的框架，它整合多个ST切片以重建3D细胞结构。通过联合建模多个切片并将其与单细胞RNA测序数据整合，S
DrugAI·2023-12-17 19:06

Cell Systems | 深度学习开启蛋白质设计新时代

深度神经网络现在能够学习和提取蛋白质结构的基本特征，预测它们与
DrugAI·2023-12-17 18:11

人工智能不只是经验和总结

其实近年基于深度神经网络的人工智能，在解决问题的能力上早已超出简单的经验和总结，人工智能始于经验，超于经验。
指尖科技说·2023-12-17 09:55

CUDA和CUDNN的安装教程

2，CUDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是用于深度神经网络的GPU加速库。
.cheng.·2023-12-16 20:31

深度神经网络中的激活函数

对于深度神经网络，我们在每一层线性变换后叠加一个非线性激活函数，以避免多层网络等效于单层线性函数，从而获得更强大的学习与拟合能力。
nlpming·2023-12-16 20:06

Pytorch中Group Normalization的具体实现

GroupNormalization(GN)是一种用于深度神经网络中的归一化方法，它将每个样本划分为小组，并在每个小组内进行标准化。
温柔的行子·2023-12-16 16:39

yolov8实战第一天——yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）

yolov8实战第二天——yolov8训练结果分析（保姆式解读）-CSDN博客YOLOv8是一种基于深度神经网络的目标检测算法，它是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法的最新版本。
学术菜鸟小晨·2023-12-16 15:34

ubuntu22.04安装 nvidia-cudnn

nvidia-cudnn是NVIDIACUDA深度神经网络库（CUDADeepNeuralNetworklibrary）的缩写。这是一个由NVIDIA提供的库，用于加速深度学习应用程序。
MonkeyKing_sunyuhua·2023-12-16 01:41

机器翻译：跨越语言边界的智能大使

2.技术原理神经机器翻译（NMT）：利用深度神经网络进行端到端的翻译，将输入文本映射到一个中间表
鳗小鱼·2023-12-15 20:45

【深度学习目标检测】五、基于深度学习的安全帽识别（python，目标检测）

深度学习目标检测方法则是利用深度神经网络模型进行目标检测，主要有以下几种：R-CNN系列：包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等，通过候选区域法生成候选目标区域，然后使用卷积神经网络提取特征
justld·2023-12-15 16:15

京东商城AI女主播“小可”美丽可爱

京东AI机器人京东数科自研轻量级对抗语音合成技术，通过结合深度神经网络在
307c8f4548c7·2023-12-15 10:00

图像融合——现有比较火的网络

在深度学习中，用于图像融合的详细网络（深度神经网络）通常是为了学习如何结合来自多个源的信息以生成一个单一、增强的输出图像。
Keep forward upup·2023-12-15 08:28

PrimiHub 联邦学习大模型开源，打破数据限制，保护数据隐私安全

大模型是指具有大量参数的深度神经网络模型，它们通常可以提供更强大的表达能力和泛化能力，从而提升各种智能服务的性能和质量。
PrimiHub·2023-12-15 05:20

PyTorch 模型训练性能大揭秘：从基础到高级技巧一网打尽！

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络，同时它也是大模型开发的首选工具。
Python算法实战·2023-12-15 02:58

pytorch中的归一化：BatchNorm、LayerNorm 和 GroupNorm

1归一化概述训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务。多年来，研究人员提出了不同的方法来加速和稳定学习过程。归一化是一种被证明在这方面非常有效的技术。
智慧医疗探索者·2023-12-14 17:35

主流机器学习框架及区别

主流的机器学习框架主流的机器学习框架包括：TensorFlow：是由Google开发的开源机器学习框架，最早用于深度神经网络的构建和训练，现已广泛应用于各种机器学习任务。
WRichards·2023-12-14 14:24

独热编码和词向量的简单理解

把单词用向量表示，是把深度神经网络语言模型引入自然语言处理领域的一个核心技术。想要让机器理解单词，就必须要把它变成一串数字（向量）。
可keke·2023-12-14 13:10

(44)[ECCV16] SSD: Single Shot MultiBox Detector

[github]Abstract提出了一种利用单个深度神经网络对图像中目标进行检测的方法。我们的方法名为SSD，它将边界框的输出空间离散为一组默认框，每个特征映射位置具有不同的纵横比和比例。在预测
gdtop818·2023-12-06 09:25

模型训练 出现NaN的原因以及解决方法

这通常与深度神经网络中的梯度消失/爆炸问题有关。数值不稳定的激活函数：某
码农研究僧·2023-12-05 22:31

Batch Normalization

该方法依靠两次连续的线性变换，希望转化后的数值满足一定的特性（分布），不仅可以加快了模型的收敛速度，也一定程度缓解了特征分布较散的问题，使深度神经网络（DNN）训练更快、更稳定。2.为什么？
无妄无望·2023-12-05 09:43

初学者如何入门Generative AI：看两篇综述，玩几个应用感受一下先！超多高清大图，沉浸式体验

文章大纲综述与简介从神经网络到Transformer不同种类的深度神经网络transformer原理与解析BERTGPTTransformer结构演化与应用历史transformer在视觉上的应用AIGC
shiter·2023-12-04 15:46

Linux系统配置深度学习环境之cudnn安装

它提供了高性能、高可靠性的加速算法，旨在加速深度神经网络模型的训练和推理过程。
番茄小能手·2023-12-04 08:51

关于在PyTorch中使用cudnn.benchmark= True

cuDNN是一个由NVIDIA开发的深度神经网络库，它为GPU提供了一个优化的计算接口。基准测试模式是cuDNN的一个特性，它会自动选择对于给定任务的最优算法。
知识推荐号·2023-12-04 06:31

深层神经网络（第四周）

如下图，人脸识别神经网络所示：当输入一张脸部的照片，你可以把深度神经网络的第一层，当成一个特征探测器或者边缘探测器。在这个例子里，我会在第一个隐藏层中建大概20个隐藏单元。隐藏单元就是这些图里这
叫小侯的小白程序员·2023-12-04 06:59

秋天的第一个模型——DANet

（1）模型介绍DANet全称为DualAttentionNetwork，是一种用于图像语义分割的深度神经网络模型。
--行者·2023-12-03 20:59

利用pytorch实现卷积形式的ResNet

ResNet通过添加所谓的“残差连接”（或跳跃连接）来解决深度神经网络中的梯度消失/爆炸问题。这些连接允许梯度直接流过网络，从而改善了训练过程。1.导入必需的
幸福右手牵·2023-12-03 11:53

Adversarial Attack and Defense on Graph Data: A Survey（2022 IEEE Trans）

-《图数据的对抗性攻击和防御：综述》图对抗攻击论文数据库：https://github.com/safe-graph/graph-adversarial-learning-literature摘要  深度神经网络
今我来思雨霏霏_JYF·2023-12-03 01:57

深度神经网络下的风格迁移模型

原图10种模型可以在这里下载：深度神经网络下的风格迁移
VB.Net·2023-12-02 20:41

美团智能搜索推荐模型预估框架的建设与实践

美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。
智能推荐系统·2023-12-02 19:00

Robot Grasp[Code with paper]

题目/摘要重点DeepObjectPoseEstimationforSemanticRoboticGraspingofHouseholdObjects使用合成数据为机器人训练深度神经网络操纵有望获得几乎无限数量的预标记训练数据
cocapop·2023-12-02 17:06

初学者如何入门深度学习：以手写数字字符识别为例看AI 的学习路径，一图胜千言！

文章大纲深度神经网络机器学习，深度学习，数据发掘之间的关系理解深度神经网络最好的可视化工具深度学习基础概念能解决神马种类的问题？
shiter·2023-12-02 12:17

文章解读与仿真程序复现思路——电力系统保护与控制EI\CSCD\北大核心《基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构优化运行方法》

深度学习通常涉及使用深度神经网络来学习复杂的模式和表示，而强化学习则是一种通过智能体与环境交互来学习最优行为
电网论文源程序·2023-12-01 09:47
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他