深度神经网络gcForest 第9页

基于多尺度分形残差注意力网络的超分辨率重建算法

1.引言深度神经网络可以显著提高超分辨率的质量，但现有方法难以充分利用低分辨率尺度特征和通道信息，从而阻碍了卷积神经网络的表达能力。

Van-bo·2023-10-25 08:06

【DL学习笔记07】深度学习入门——基于Python的理论与实现（ch08: 深度学习）

加深网络加深层的动机2.三个有名的网络VGGGooleNetResNet3.深度学习的高速化4.深度学习的应用案例物体检测图像分割图像标题的生成5.接下来是《深度学习进阶——自然语言处理》深度学习是加深了层的深度神经网络

yierrrrr·2023-10-25 04:57

第06课：CNN 在机器视觉中的应用——目标检测

本节课核心内容包括：卷积神经网络的应用：图像目标检测滑动窗口算法基于卷积神经网络的算法目前基于深度神经网络的目标检测模型有：YOLO系列、SSD、R-CNN系列等。

wangongxi·2023-10-24 13:15

2023 极术通讯-面向AI 2.0的智能座舱开发趋势

在考虑深度神经网络加速的硬件组织时，专门的深度神经网络硬件的设计空间相当大。

极术社区·2023-10-24 11:11

人工智能与深度神经网络,人工智能人工神经网络

人工智能中神经网络训练过程谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创人工智能深度学习的基础知识？在提及人工智能技术的时候，对于深度学习的概念我们就需要了解，只有这样才能更加容易理解人工智能的运行原理，今天，昆明电脑培训就一起来了解一下深度学习的一些基础知识写作猫。首先，什么是学习率?学习率(LearningRate，LR。常用η表示。)是一个超参数，考虑到损失梯度，它控制着我们在多大程度上调整网络的权重

「已注销」·2023-10-24 07:59

深度学习--循环神经网络（Recurrent Neural Network）

既然已经学习过神经网络，深度神经网络，卷积神经网络，为什么还要学习RNN？

AI-孟菜菜·2023-10-23 23:04

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——迁移学习初探2

上一篇文章介绍了迁移学习的基本概念，这篇文章其实是迁移学习初探的一个小尾巴。通常我们使用迁移学习，会首先寻找是否有类似的训练好的模型可用，但如果实在找不到可用的模型，又无足够的已标记数据可用，那么还有两种替代方法：无监督预训练和用辅助任务预训练。无监督预训练假设你需要完成一个复杂的任务，但是手头又没有足够的已标记好的数据，更不幸的是你又找不到训练好的类似功能的模型。这种情况下，首先应该试着收集更多

苏小菁在编程·2023-10-23 23:34

ChatGPT（1）：ChatGPT初识

以下是ChatGPT的工作原理的一些关键要点：神经网络架构：ChatGPT的核心是一个深度神经网络，采用了变种的Transformer架构。

不死鸟.亚历山大.狼崽子·2023-10-23 09:20

深度卷积网络识别地震断层实战（附程序）

各位同学，前面详细讲解了深度神经网络在地震去噪方向的精彩应用。实际上，神经网络除了在去噪领域效果明显外，在地震的断层识别上也逐步开始大显身手了。

科技州与数据州·2023-10-23 06:39

深度神经网络对人工智能推动的发展评述与应用分析

大数据人工智能培训？大数据人工智能培训推荐选择【达内教育】。大数据人工智能需要学习的东西如下：1、数学基础。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。这一模块覆盖了人工智能必备的数学基础知识，包括线性代数、概率论、最优化方法等。2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法，进而解决实际的应用问题，是【人工智能】的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方

快乐的小蓝猫·2023-10-22 20:41

iOS使用CoreML运用小型深度神经网络架构对图像进行解析

查找一个图片选择器我用的是ImagePicker项目有点老了，需要做一些改造，下面是新的仓库platform:ios,'16.0'use_frameworks!target'learnings'dosource'https://github.com/CocoaPods/Specs.git'pod'ImagePicker',:git=>'https://github.com/KevinSnoopy/

Kevin写代码·2023-10-22 05:47

深度神经网络时与协方差矩阵

平时训练深度神经网络时，什么时候用到了协方差矩阵在深度神经网络的平时训练过程中，一般情况下不直接使用协方差矩阵。

薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 11:23

金融统计学方法：神经网络

目录1.神经网络2.深度神经网络3.案例分析1.神经网络神经网络是模仿人脑神经元工作原理而设计的一种算法模型。在一个基本的神经网络中，存在多个“神经元”或称为“节点”，这些节点被组织成多个层次。

抱抱宝·2023-10-21 09:21

Xavier Glorot参数初始化: 理解训练Deep DNN的难点

文章目录0先前初始化方法随机初始化权重选择合适的权重初始值1深度神经网络2实验环境和数据集在线学习无限数据集：Shapeset-3x2有限数据集实验环境3训练过程激活函数和饱和的影响Sigmoid实验Tanh

十里清风·2023-10-21 05:12

深度学习模型部署与优化：策略与实践；L40S与A100、H100的对比分析

★深度学习、机器学习、生成式AI、深度神经网络、抽象学习、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、预训练语言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、多模态大模型、视觉大模型、

高性能服务器·2023-10-21 04:05

协方差矩阵在深度神经网络怎么使用

在深度神经网络中，协方差矩阵可以在以下几个方面发挥作用：1.特征选择和降维：协方差矩阵的特征值和特征向量提供了数据的主要方向和主要变化的信息。

薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 02:24

Audio-driven Talking Face Video Generation with Learning-based Personalized Head Pose （译文）

在本文中，我们提出了一个深度神经网络模型来解决这个问题，该模型将源人物的音频信号a和目标人物的非

胖胖腐乳·2023-10-21 00:38

分类常用的神经网络模型,深度神经网络主要模型

请简述一下神经网络的PDB模型5。资料1．人工神经网络理论基础包括：（1）PDP(ParallelDistribatedProcessing)模式（2）容限理论（3）网络拓扑（4）混沌理论1、PDP模式PDP模式是一种认知心理的平行分布式模式。认知是信息处理过程，并且是知觉、注意、记忆、学习、表象、思维、概念形式、问题求解、语言、情绪、个性差异等等有机联系的处理过程。PDP模式是一种接近人类思维推

阳阳2013哈哈·2023-10-20 23:20

【深入探讨人工智能】AI大模型在自动驾驶中的应用

文章目录1️⃣文章引言2️⃣视觉感知优化汽车之眼3️⃣神经网络赋能感知算法深度神经网络DNN卷积神经网络CNN循环神经网络RNN4️⃣BEV+Transformer创新特征级融合5️⃣语义分割深化场景理解总结

秋说·2023-10-20 22:54

智能搜索模型预估框架Augur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。

尼小摩·2023-10-20 21:12

时间序列分析 | 可解释时间序列分析的多级小波分解网络

各种类型的深度神经网络模型被引入到时间序列分析中，但对重要的频率信息还缺乏有效的建模。

码农腾飞·2023-10-20 16:13

Windows系统本地部署向量数据库milvus

以下介绍来自milvus官网：Milvus创建于2019年，其目标只有一个：存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大量embeddingvectors。

Joeybee·2023-10-20 13:51

【生成对抗网络】

GANs包括两个深度神经网络——一个生成器和一个判别器，它们通常以对抗的方式进行训练。以下是GANs的基本概念：生成器(Generator):生成器的任务是从随机噪声中生成尽可能真实的数据。

jieHeEternity·2023-10-20 08:18

基于python的第一个深度神经网络-交通信号灯学习

序言：常言道，在实践中学习，在理论中提升。辗辗转转看了几本神经网络的书，磕磕绊绊地了解了一些概念，对于神经网络还是懵懵懂懂。在matlab里跑代码，纯调用库函数，真的是闭着眼睛开车。幸运的是，赶巧遇到了以下两本神作，对神经网络的本质算是一知半解。Python神经网络编程，塔里克.拉希德著，人民邮电出版社出版。深度学习图解，安德鲁.特拉斯克著，清华大学出版社出版。对于神经网络来说，选择一个好的评估函

快乐冻鱼·2023-10-19 16:40

HWGQ-Deep Learning with Low Precision by Half-wave Gaussian Quantization论文学习

https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/html/Cai_Deep_Learning_With_CVPR_2017_paper.html摘要研究了深度神经网络激活的量化问题一直是研究热点

冰激凌很菜·2023-10-19 04:28

2020-05-13

表情識別－記錄精彩時刻一论文选题的理由和意义随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。

walkMAN_aholic·2023-10-19 00:29

构建并训练简单的CNN

1.构建并训练深度神经网络模型1.1准备数据集本次使用自己生成的一些数据，如下生成代码：#准备数据集#此处自己生成一些原始的数据点dataset_X=np.linspace(-10,10,100)dataset_y

weixin_44119674·2023-10-18 20:03

[ConvNet]卷积神经网络概念解析

其实在d2l这本书中，我们接触过用深度神经网络去识别一个图像，并且对其进行一个分类操作，核心原理是将图像展开成一维tensor，然后作为特征进行检测。

ViceMusic5·2023-10-18 17:21

43TensorFlow 2 深度学习入门与实践--TensorFlow 2 深度神经网络

TensorFlow2深度神经网络随着网络的复杂度增加，尤其是深度神经网络的应用，高阶API的优势就变得更为明显。VGG网络结构本次实验中，我们将还原一个经典的深度神经网络结构VGG。

Jachin111·2023-10-18 14:12

6月18日丰盛日记

近期，研究人员对0岁-18岁的人脸的成长变化进行模拟建模，采用深度神经网络算法来学习这些人脸在成长过程中的复杂变化。经过成千上万次的模型训练，终于训练出了一个可以进行跨年龄人脸识别的深度神经网络模型。

小双双_18c5·2023-10-17 22:47

论文浅尝 | 深度神经网络的模型压缩

笔记整理：闵德海，东南大学硕士，研究方向为知识图谱链接：https://arxiv.org/abs/1412.6550动机提高神经网络的深度通常可以提高网络性能，但它也使基于梯度的训练更加困难，因为更深的网络往往更加强的非线性。最近提出的知识蒸馏方法旨在获得小型和快速执行的模型，它已经表明参数量较小的学生网络可以较好的模仿更大的教师网络或网络集群的SoftOutput。在本文中，我们扩展了这一思想

开放知识图谱·2023-10-15 12:37

论文笔记-A Survey on Vision Transformer

ASurveyonVisionTransformer|IEEEJournals&Magazine|IEEEXploreTransformer介绍Transformer最早应用于自然语言处理领域，是一种主要基于自注意力机制的深度神经网络

荒诞主义·2023-10-15 11:36

目标跟踪领域研究（二）跟踪算法

深度学习的发展和计算机算力的增强带来了视觉算法性能的突飞猛进，而目标跟踪领域中基于深度神经网络的方法只在近几年才初见端倪，可谓大有可为。如果你对视觉目标追踪有所兴趣或者是这一领域的入门新

琉乂·2023-10-15 06:42

深度神经网络训练

求《神经网络与深度学习讲义》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创深度神经网络目前有哪些成功的应用深度学习最成功的应用是在音视频的识别上，几乎所有的商用语音识别都是深度学习来完成的写作猫

小浣熊的技术·2023-10-15 00:40

PyTorch Quantization简介

基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化PyTorchQuantizationPyTorchQuantization是一种在机器学习中使用的技术，用于减少深度神经网络的大小和计算需求，使其更适合在内存和处理能力有限的设备上部署

python算法工程师·2023-10-14 14:21

深度学习知识点（面试）

*梯度爆炸的解决办法***神经网络（MLP）的万能近似定理*神经网络中，深度与宽度的关系，及其表示能力的差异**在深度神经网络中，引入了隐藏层（非线性单元），放弃了训练问题的凸性，其意义何在？

Steve_Xu123·2023-10-14 05:04

深度神经网络加速和压缩

网络加速和压缩技术根据采用的方法不同大概可以分为：Low-RankPruningQuantizationKnowledgeDistillation1、Low-Rank低秩分解深度网络加速和压缩的第一种方法是Low-Rank低秩分解。由于卷积神经网络中的主要计算量在于卷积计算，而卷积计算本质上是矩阵分析的问题，通过在大学对矩阵分析、高等数学的学习我们知道通过SVD奇异值分解等矩阵分析方法可以有效减少

纸上得来终觉浅～·2023-10-14 00:19

深度神经网络压缩与加速技术

//深度神经网络是深度学习的一种框架，它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似，深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的能力。

LiveVideoStack_·2023-10-14 00:18

AI 大模型

这些模型通过学习海量数据和深度神经网络的优化，在各种任务上取得了令人瞩目的成果。目录一.大模型简介二.大模型

ScienceLi1125·2023-10-13 13:53

【技术综述】人脸表情识别研究

随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。

城市中迷途小书童·2023-10-13 08:57

论文阅读：Protecting Intellectual Property of Deep Neural Networks with Watermarking

Abstract2.Introduction3.受威胁模型4.水印嵌入4.1DNN水印的生成4.2DNN水印的嵌入4.3所有权验证5.实验5.1副作用目标5.2鲁棒性6.总结1.Abstract建立一个生产级别的深度神经网络并不是一件简单的事情

西瓜MH·2023-10-12 02:14

BERT论文精度笔记

使用深度神经网络进行NLP模型训练时，首先需要将待处理文本转为词向量作为神经网络的输入，词向量的效果会影响最后模型的效果。词向量的效果取决于训练语料的大小，很多NLP任务中有限的标注

想变成树袋熊·2023-10-11 23:13

A Novel Robust Algorithm for Position and Orientation Detection Based on Mixed Deep Neural Network

题目：一种基于混合深度神经网络的位置和方向检测的新颖鲁棒性算法声明：本篇论文的翻译，目的是为了个人的学习，如果涉及到侵权行为，请评论，我会立即删除。

勤奋的小学生·2023-10-11 13:41

深度学习在机器视觉中的应用与优势

深度学习在机器视觉中的应用与优势已经引领了该领域的巨大进展，它基于深度神经网络的方法在图像处理和分析方面取得了卓越的成就。

matlabgoodboy·2023-10-11 11:28

【深度学习】神经网络和深度学习--卷积和池化的作用

本章介绍两种深度神经网络——卷积神经网络和循环神经网络，以及它们分别在图像处理、文本处理和语音处理上的效果。卷积神经网络（CNN）与普通神经网络相比，卷积神经网络引入了“卷积”和“池化”两个操作。*

weixin_40293999·2023-10-11 10:24

【Python&目标识别】目标检测的原理及常见模型的介绍

然而，随着深度神经网络的普及，尤其是卷积神经网络（CNN）的快速发展，目标检测算法的性能得到了显著提升。本文将详细介绍目标检测的原理、发展历史、

RS迷途小书童·2023-10-10 15:48

【Python&语义分割】语义分割的原理及常见模型的介绍

1.1语义分割的原理语义分割算法通常基于深度神经网络，