神经网络&Deep 第32页

Deepin基本环境查看（七）【任务管理器和进程管理】

Deepin基本环境查看-目录Deepin基本环境查看（一）【基本信息】Deepin基本环境查看（二）【内存】Deepin基本环境查看（三）【网络信息】Deepin基本环境查看（四）【硬盘/分区、文件系统

长孤秋落·2024-01-30 03:18

动手学深度学习（一）深度学习介绍2

虽然许多深度学习方法都是最近才有重大突破，但使用数据和神经网络编程的核心思想已经研究了几个世纪。事实上，人类长期以来就有分析数据和预测未来结果的愿望，而自然科学大部分都植根于此。

Shining0596·2024-01-30 02:00

【大厂AI课学习笔记】1.1.3 常见术语解释

目录1.人工智能(Artificialintelligence)2.算法(Algorithms)3.机器学习(Machinelearning)4.深度学习(Deeplearning)5.神经网络(NN)

giszz·2024-01-30 02:30

EEG神经网络分类的深度学习方法

导读大脑活动模式分类是理解大脑，进行神经诊断和设计闭环神经接口的重要工具。头皮脑电图(EEG)以其非侵入性和低成本的优点被用于神经信号的分类，研究人员已经使用了各种机器学习方法来进行研究。近年来，深度学习(DL)因其能够在阐明分类的相关特征的同时显著提高许多领域的分类性能而广受欢迎。本文旨在为对基于EEG的深度学习研究感兴趣的研究人员提供全面的参考来源。前言深度学习(DL)在EEG应用中的潜力随着

茗创科技·2024-01-30 02:19

Redis面试题35

答：深度学习是机器学习的一个分支，主要基于神经网络模型，通过多层次的神经元网络进行学习和推断。深度学习与传统机器学习的区别在于其模型的结构和学习方法。

CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

深度强化学习（王树森）笔记07

参考链接DeepReinforcementLearning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese

阿正的梦工坊·2024-01-30 00:53

【影像组学入门百问】#83----#87

深度影像组学（DeepRadiomics）是一种将深度学习技术应用于影像组学的研究方法。它结合了传统影像组学的特征提取方法和深度学习的自动特征学习能力，以提高影像特征的表示能力和泛化性能。

有Li·2024-01-30 00:42

【全文翻译】EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE: UNDERSTANDING, VISUALIZING AND INTERPRETING DEEP LEARNING

3.Methodsforvisualizing,interpretingandexplainingdeeplearningmodels3.1.SensitivityA

白菜苗·2024-01-29 23:56

深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧,本文将帮助大家理解多台服务器资源的数据并行分布式训练神经网络模型的过程，数据并行训练是一种在多个处理器上并行训练卷积神经网络模型的方法

微学AI·2024-01-29 22:11

2020-11-16（355字）VOA-苍蝇不叮...（英语常用语）

WordsandTheirStories,fromVOALearningEnglish.OnthisprogramweexplorewordsandsayingsinAmericanEnglishalittledeeper.Todaywetalkaboutfire.Anykindoffire–fromacampfiretoalitmatch–givesoffsmoke.This

人在旅途不觉累·2024-01-29 22:43

真正海钓是深海钓鱼，钓鱼技巧大全，deep sea fishing

今天给大家xia说下，分享真正海钓是深海钓鱼，钓鱼技巧大全，deepseafishing！深海或近海钓鱼指的是在远离海岸的公海上钓鱼，在那里应该仔细评估天气情况和航行图，以确保安全航行。

夏说钓鱼·2024-01-29 21:20

m基于CNN卷积神经网络的IBDFE单载波频域均衡算法

1.算法描述单载波频域均衡(SC-FDE)是解决符号间干扰(ISI)问题的一项重要技术。相比于单载波时域均衡(SC-TDE)技术和正交频分复用(OFDM)技术,SC-FDE技术具有复杂度低、峰均功率比小的优点。但是,SC-FDE技术中,均衡算法的性能与复杂度存在制约关系,传统均衡算法无法在二者之间取得较好的折衷。在单载波频域均衡系统中，线性均衡算法虽然简单易行，但是其抑制噪声干扰和符号间干扰的能力

AI小白龙*·2024-01-29 21:05

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例

一阶段与两阶段深度学习目标检测器物体检测用例和应用物体检测发展里程碑流行的物体检测算法YOLO：你只看一次SSD:Single-shotDetectorR-CNN：基于区域的卷积神经网络下一步是什么

jcfszxc·2024-01-29 20:30

BabylonJS 6.0文档 Deep Dive 摄像机（二）：摄像机碰撞

摄像机、网格碰撞和重力你玩过第一人称射击游戏(FPS)吗？在本教程中，我们将模拟FPS的摄影机移动：摄影机位于地板上，与地面碰撞，并可能与场景中的任何对象碰撞。如何实现?为了实现这一功能，我们必须执行3个简单步骤：1.定义并应用重力首先要做的是定义重力矢量，定义重力。Babylon.js的Scene类具有重力属性，可以应用于您之前在代码中定义的任何相机。这将沿指定的方向和速度移动摄影机（Vecto

arwind gao·2024-01-29 20:23

PINN物理信息网络 | 混合变量PINN求解纳维-斯托克斯方程

混合变量物理神经网络（MixedVariablePhysics-InformedNeuralNetwork，PINN）是一种将物理知识与神经网络相结合的方法，用于求解偏微分方程（PartialDifferentialEquations

算法如诗·2024-01-29 19:54

vue3+element plus的el-pagination分页样式自定义

在style下写入::v-deep(.is-active){background-color:#65cea7!important;}这样就可以完成自定义分页器的样式了，快来试试吧！

Sink_web·2024-01-29 17:39

Masked Face Recognition Using Deep Learning: A Review

摘要：本次调查整理并回顾了最近基于深度学习技术为蒙面人脸识别（MFR）开发的工作，提供了对MFR系统开发流程的见解和深入讨论。根据深层网络架构的特点和深层特征提取策略，引入了最先进的技术，还讨论了MFR领域使用的常见基准测试数据集，强调了许多挑战和有前途的研究方向。一、引言遮挡人脸识别（OFR）任务引起了广泛的关注，并且已经提出了许多深度学习方法，包括稀疏表示、自动编码器、基于视频的对象跟踪、双向

禄亿萋·2024-01-29 16:25

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining

Ramos_zl·2024-01-29 16:21

关于如何选择训练模型中的随机种子

寻找办法1：torch.manualseed(3407)isallyouneed:Ontheinfluenceofrandomseedsindeeplearningarchitecturesforcomputervision

wwqily·2024-01-29 16:13

基于python的客流统计_客流统计分析系统的技术

客流统计分析系统采用了基于运动目标智能跟踪与识别技术，并通过人工神经网络(ANN)、关键特征匹配等算法和智能统计模型，对指定单个或多个监控系统区域(如场馆、商业街、地铁出入口、展会场馆)客流进行视频监控

weixin_39693437·2024-01-29 15:44

项目中常用的lodash库方法

常用的方法：groupBysortByorderByuniqcloneDeepceil、round、floorminBy、maxBygetforEachonceisNumberunionBychunkdebouncethrottlehasIn

大莲芒·2024-01-29 15:39

《Deep Long-Tailed Learning: A Survey》阅读笔记

论文标题《DeepLong-TailedLearning:ASurvey》深度长尾学习：调查作者YifanZhang、BingyiKang、BryanHooi、ShuichengYan（IEEEFellow

AncilunKiang·2024-01-29 15:49

《Confusion Graph: Detecting Confusion Communities in Large Scale Image Classification》阅读笔记

初读摘要问题描述：对于基于深度卷积神经网络（CNN）的图像分

AncilunKiang·2024-01-29 15:49

《Visual Tree Convolutional Neural Network in Image Classification》阅读笔记

论文标题《VisualTreeConvolutionalNeuralNetworkinImageClassification》图像分类中的视觉树卷积神经网络作者YuntaoLiu、YongDou、RuochunJin

AncilunKiang·2024-01-29 15:45

自然语言处理发展(自然语言处理发展经历了哪些阶段)

到了2000年代，随着深度学习和神经网络技术的发展，NLP进一步获得

2301_76571514·2024-01-29 14:25

Deeplab系列语义分割模型

目录一、网络模型1.deeplabv12.deeplabv23.deeplabv34.deeplabv3+二、空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络（DCNN）和条件随机场

CPones·2024-01-29 14:57

语义分割-DeepLab系列

文章目录官方PPTRethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentationDeepLabv1DeepLabv2DeepLabv3DeepLabv3+

studyeboy·2024-01-29 14:27

深入理解DeepLab系列语义分割网络

说起语义分割的发展则肯定绕不开DeepLab系列语义分割网络，该系列网络由谷歌团队提出并发展，在VOC2012等公用语义分割数据集上，取得了较好的效果。

深蓝学院·2024-01-29 14:26

DeepLabV2网络简析

论文名称：SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFs论文下载地址

太阳花的小绿豆·2024-01-29 14:55

通俗易懂理解MobileNet网络模型

一、参考资料详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】MobileNetv1和MobileNetv2二、MobileNetv1原始论文：[1]MobileNet网络详解【深度学习

花花少年·2024-01-29 13:54

语义分割DeepLab v1/v2/v3系列网络模型

一、参考资料经典的语义分割(semanticsegmentation)网络模型二、DeepLab系列网络模型1.DeepLabv1原始论文：[1]DeepLabV1网络简析bilibili视频讲解：DeepLabV1

花花少年·2024-01-29 13:51

【YOLOv8改进-论文笔记】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力

介绍摘要空间注意力已被广泛用于提升卷积神经网络的性能。然而，它存在一定的局限性。在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制本质上是解决卷积核参数共享的问题。

程序员半夏·2024-01-29 13:06

CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

©作者|玉米爆米花介绍本文作者提出了一种名为SCConv（SpatialandChannelreconstructionConvolution，空间和通道重建卷积）的卷积模块，目的是减少卷积神经网络中特征之间的空间和通道冗余

PaperWeekly·2024-01-29 13:32

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv-空间和通道重构卷积SCConv（空间和通道重构卷积）的高效卷积模块，以减少卷积神经网络（CNN）中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。

我悟了-·2024-01-29 13:01

【无人机三维路径规划】基于人工蝶群算法ABO实现复杂地形无人机三维航迹规划附Matlab代码

天天Matlab科研工作室·2024-01-29 13:59

深度强化学习 _Actor-Critic 王树森课程笔记

Actor):π(a∣s;θ)\pi(a|s;\bm\theta)π(a∣s;θ)2.Valuenetwork(Critic):q(s,a;w)q(s,a;\textbf{w})q(s,a;w)二、训练神经网络

淀粉爱好者·2024-01-29 12:06

深度强化学习（王树森）笔记06

参考链接DeepReinforcementLearning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese

阿正的梦工坊·2024-01-29 12:01

Keras之父和Deepmind创始人也曾获奖

YannLeCun因为为深度学习作出的杰出贡献（主要是发明了CNN卷积神经网络）和Hinton和Bengio三人共同获得了图灵奖。最近几年，LeCun所领

夕小瑶·2024-01-29 12:21

谷歌DeepMind科学家「被爆将离职创业」！曾参与AlphaGo、Alphafold工作，首轮融资或超2亿美元

据彭博社报道，GoogleDeepMind的两位科学家LaurentSifre（下图左）和KarlTuyls（下图右）将离职创业，两人一直在与投资者讨论在法国巴黎创建一家人工智能初创公司。

夕小瑶·2024-01-29 12:51

谷歌危机大爆发！科学家纷纷离职创业、员工裁员不断...

夕小瑶·2024-01-29 12:20

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第八章 - 深度增强学习，开启AI智能新篇章

其中，深度增强学习（DeepReinforcementLearning,DRL）作为AI领域的一颗璀璨明星，正引领着AI系统在复杂环境中实现更高的智能水平。那么，深度增强学习究竟是什么呢？

百家峰会·2024-01-29 12:59

softplus函数和Rectified Linear Unit (ReLU) 函数的区别是什么？

稀疏激活：由于任何负输入都会被置零，使用ReLU激活的神经网络通常会在其隐藏层具有稀疏激活。这意味着在任何时

CA&AI-drugdesign·2024-01-29 12:27

剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，使得RT-DETR目标检测模型高效涨点

本篇内容：剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，YOLO系列高效涨点CSDN芒果汁没有芒果：RT-DETR最新首发创新点改进源代码！！

芒果汁没有芒果·2024-01-29 11:52

PINN物理信息网络 | 全局自适应物理信息神经网络SA-PINN

概述本文提出的自适应加权方法在于权重适用于不同损失组件中的个别训练点，而不是整个损失组件。之前的方法可以被看作是这个方法的一个特例，当所有针对特定损失组件的自适应权重同时更新时。在之前的方法中，独立开发的极小极大加权方案[16]与SA-PINNs最为相近，因为它也通过梯度下降来更新权重；然而，这些权重仍然适用于整个损失组件。本文呈现的多项经验和理论证据表明，在各种损失项中为每个训练点加权的灵活性，

算法如诗·2024-01-29 11:17

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，步幅为正就是说，这个调参是建立在预测结果与实际结果基础上的；自变量是参数，权重，因变量是反映预测结果与实际间的差距（为误差平方和），目的是要让这个差距最小就是不同的权重参数下，有不同的误差差距，由此

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

训练和部署之间的区别-模型压缩

神经网络训练神经网络训练的本质就是找到一个f(x),只不过是一个参数量很大的f(x)那么神经网络训练和部署之间的区别就是减少参数量为什么要减少参数量1.大模型不方便进行部署，网络的推断速度比较慢2.对于移动端等设备也没有这么强的算力

An_ich·2024-01-29 11:08

跨任务神经网络架构搜索

跨任务神经网络架构搜索华为杯企业赛题：神经网络架构搜索对提高模型精度，减少模型计算量，提高推理速度起着很大的作用。

技术小鹅·2024-01-29 10:00

人工神经网络算法有哪些,人工神经网络算法优点

神经网络算法的人工神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。

「已注销」·2024-01-29 10:28

神经架构搜索的算法与技巧

1.背景介绍神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)是一种自动设计神经网络的方法，它可以帮助我们自动发现高效的神经网络架构。

OpenChat·2024-01-29 10:57

京东广告算法架构体系建设高性能计算方案最佳实践

算法最初是基于Wide&Deep相对简单的网络结构进行建模，容易满足高实时、高并发的推理性能要求。

京东零售技术·2024-01-29 10:25

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