神经网络代码解读

【深度学习目标检测】十五、基于深度学习的口罩检测系统-含GUI和源码（python，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne
justld·2024-01-14 00:33

【博士每天一篇论文-算法】Optimal modularity and memory capacity of neural reservoirs

-151介绍年份：2019作者：NathanielRodriguez印第安纳大学信息学、计算和工程学院，美国印第安纳州布卢明顿期刊：NetworkNeuroscience引用量：39这篇论文主要研究了神经网络的模块化与记忆性能之间的关系
Better Bench·2024-01-13 23:48

权值初始化

一、梯度消失与爆炸在神经网络中，梯度消失和梯度爆炸是训练过程中常见的问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度逐渐变小，导致较远处的层对参数的更新影响较小甚至无法更新。
-恰饭第一名-·2024-01-13 23:11

基于图神经网络的动态物化视图管理

本期PaperReading主要介绍了发布于2023年ICDE的论文《DynamicMaterializedViewManagementusingGraphNeuralNetwork》，该文研究了动态物化视图管理问题，提出了一个基于GNN的模型。在真实的数据集上的实验结果表明，取得了更高的质量。一、背景物化视图（MaterializedViews，下文简称MVs）在数据库管理系统中起着至关重要的作
KaiwuDB 数据库·2024-01-13 23:44

模型的权值平均的原理和Pytorch的实现

一、前言模型权值平均是一种用于改善深度神经网络泛化性能的技术。通过对训练过程中不同时间步的模型权值进行平均，可以得到更宽的极值点（optima）并提高模型的泛化能力。
夏天是冰红茶·2024-01-13 22:00

多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention
机器学习之心·2024-01-13 22:47

多输入多输出 | Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测

多输入多输出|Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测目录多输入多输出|Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-01-13 22:47

回归预测 | Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测

回归预测|Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1
机器学习之心·2024-01-13 22:45

人工智能时代的三大生产要素

首先获得大量的数据，然后通过一定的算法（例如深度学习、神经网络、支持向量机等等）对这些数据进行处理，形成一定的模型，就可以通过这个模型代替人处理很多现实中的问题。
傅越驰Ameeya·2024-01-13 21:11

简单的图像中箭头方向识别

前言：说起图像识别，很多人第一次反应就是机器学习，深度学习，卷积神经网络搞起来这还没完，要有筛选各种模型，调参以及等待模型训练完成等等不仅烦锁，而且一旦结果不理想，那又得是苦逼的调参和漫长的等待（训练完成
卖小麦←_←·2024-01-13 21:43

基于bp神经网络的共享单车需求量预测

目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的租金预测代码下载：基于bp
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-13 20:44

基于BP神经网络的光伏发电预测

目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的租金预测代码下载：19-66
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-13 20:44

基于遗传算法改进BP神经网络的承载力预测，基于ga-bp的破坏模式预测

目录BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数遗传算法原理遗传算法主要参数遗传算法流程图完整代码包含数据下载链接：基于遗传算法改进
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-13 20:43

基于BP神经网络的租金预测

目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的租金预测代码下载：基于BP
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-13 20:12

DiSparse: Disentangled Sparsification for Multitask Model Compression论文简读

在深度学习中，尤其是计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）由于其卓越的性能而被广泛应用，但随着模型规模的增大和参数数量的剧增，对于边缘设备等资源有限的应用场景，有效压缩模型以节省存储空间和提高计算效率变得至关重要
云雨、·2024-01-13 19:32

2、 前馈和反馈神经网络

前馈和反馈神经网络神经网络分类一、CNN**1、结构****2、应用****3、CNN的类型综述**二、RNN**1、结构****2、应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用
爱补鱼的猫猫·2024-01-13 17:02

神经网络加速器的兴起

这是“2018嵌入式处理器报告:神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator
abel_cao·2024-01-13 17:11

【YOLO系列】 YOLO V4之正则化DropBlock

资料下载论文下载：DropBlock:Aregularizationmethodforconvolutionalnetworks一、简介DropBlock是一种正则化技术，用于防止深度神经网络的过拟合。
江湖小张·2024-01-13 17:07

普通卷积、转置卷积（transposed convolution)的原理及运算步骤的详细解释

主要出现在分割和对抗神经网络模型中比较多。
Trouville01·2024-01-13 17:29

深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)

文章目录深度学习神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize反向传播（BP）CNN本质和优势鞍点的定义和特点？神经网络数据预处理方法有哪些？神经网络怎样进行参数初始化？
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架

它提供了一种灵活而高效的方式来构建和训练神经网络模型。TensorFlow的基本概念包括：Tensor：TensorFlow中的核心数据结构，表示多维数组。可以是标量、向量、矩阵或更高维度的张量。
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-13 15:24

pytorch深度学习环境搭建2023——GPU版本

文章目录环境卸载环境安装cuda安装cudann安装Anaconda安装常用终端命令跑模型本博客专门针对有独立显卡的GPU版本环境安装，cpu版本我不太清楚，我猜如果您用cpu跑神经网络，你估计也很难崩以下是作者亲身体验安装并成功所看的博客
慢成长·2024-01-13 13:29

[书生·浦语大模型实战营]——轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

常用结构这种模型通常采用深度神经网络
m0_63368228·2024-01-13 13:59

深度学习入门之6--卷积神经网络1(理论讲解)

2.4、步幅2.5、三维卷积运算2.6、结合方块思考2.7、批处理3、池化层3.1、计算方式3.2、特征该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅本片文章将讲述卷积神经网络
梦灯·2024-01-13 13:06

深度学习入门之6--卷积神经网络2(代码实现)

目录1、卷积层和池化层实现1.1、4维数组1.2、基于im2col的展开1.3、卷积层的实现1.4、池化层的是实现2、CNN实现2.1、目录结构如下：2.2、结果如下：2.3、代码实现：2.3.1simple_convnet.py2.3.2train_convnet3、CNN可视化3.1、第一层权重的可视化3.2、基于分层结构的信息4、代表性的CNN4.1、LeNet4.2、AlexNet该文章是
梦灯·2024-01-13 13:06

深度学习入门之5--网络学习相关技巧2(权重设置)

1、简述在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网
梦灯·2024-01-13 13:36

深度学习入门之1--感知机

与非门2.4异或门3总结该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅1什么是感知机感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出来的，感知机也是作为神经网络
梦灯·2024-01-13 13:06

深度学习入门之2--神经网络

目录1神经网络初解2激活函数及实现2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和softmax函数及实现
梦灯·2024-01-13 13:06

RT-DETR 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南》

目前，神经网络架构设计多以计算复杂度的间接度量——FLOPs为指导。然而，直接的度量，如速度，也取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。
迪菲赫尔曼·2024-01-13 12:28

2024 1.6~1.12 周报

学习ppt和上周组会内容、卷积神经网络。三、完成情况1.数据训练的方式1.1迁移学习迁移学习是一种机器学习方法，把任务A训练出的模型作为初始模型，并使用它来改进新目标任务B的学习。
shengMio·2024-01-13 12:59

【MATLAB】MVMD_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义MVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了多变量经验模态分解（MultivariateMultiscaleDecomposition
Lwcah·2024-01-13 12:51

【MATLAB】REMD_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义REMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了REMD（ReservoirEnhancedMulti-scaleDeepLearning
Lwcah·2024-01-13 12:17

Visual Studio Code 编辑 Java 和 OpenCV利用YOLO DNN 实现 Raspberry Pi 图像检测和分析

概述在具有深度神经网络的实时物联网成像中，学习如何利用最佳DNN模型，使用Java和OpenCV封装，检测图像中的对象。
亚图跨际·2024-01-13 11:54

Paddle模型转ONNX

深度学习模型在硬件加速器上的部署常常要用到ONNX（OpenNeuralNetworkExchange，开放神经网络交换）格式，也可以通过ONNX实现不同AI框架（如Pytorch、TensorFlow
牧羊女说·2024-01-13 11:45

深度探析卷积神经网络（CNN）在图像视觉与自然语言处理领域的应用与优势

网络结构与工作原理1.1输入层1.2卷积层1.3最大池化层1.4全连接层2应用领域2.1图像视觉领域中CNN的应用2.2NLP领域中CNN的应用3CNN的限制与未来展望3.1CNN的挑战3.2CNN的展望结语前言卷积神经网络
cooldream2009·2024-01-13 10:24

C1-3.4 多个样本的向量化

总结一句话：计算方便下图是神经网络计算的步骤，右侧是有一个输入变量a[0]（什么是X呢，因为输入层有三个神经元，说明有三个输入变量，这是一个向量）的计算过程。但是，当有多组输入变量m的时候怎么办？
帅翰GG·2024-01-13 10:52

神经网络辨识器的作用,神经网络图像识别技术

液压泵恒流问题。迄今为止，国内外有2种实现泵恒流量调节的方法：一种是在泵的主油路上设置一流量敏感装置，将流量信号转换为压差、位移、力或电压信号，再将其与给定信号比较实现流量反馈调节，达到泵恒流量输出；另一种是采用泄漏电补偿方法，通过检测泵的负载压力、油温等参数由补偿数学模型间接辨识出泵的实际输出流量误差，并对泵的给定信号进行电补偿修正，以达到使泵的输出流量恒定。这2种方法均能较为满意地实现泵恒流量
ai智能网络·2024-01-13 10:22

学习笔记--神经网络与深度学习之卷积神经网络

目录1.卷积1.1一维卷积1.2卷积的作用1.3卷积扩展1.4二维卷积1.5互相关2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层（池化层）2.4卷积网络结构3.其它卷积种类3.1空洞卷积
qssssss79·2024-01-13 10:20

DL04-卷积神经网络CNN图解[转]

来源：http://xilinx.eetrend.com/article/10827卷积神经网络CNN图解作者:SanjayChan[http://blog.csdn.net/chenzomi]0背景之前在网上搜索了好多好多关于
happyprince·2024-01-13 10:17

C++实现LeNet-5卷积神经网络

搞了好久好久，公式推导+网络设计就推了20多页草稿纸花了近10天程序进1k行，各种debug要人命，只能不断的单元测试+梯度检验因为C++只有加减乘除，所以对这个网络模型不能有一丝丝的模糊，每一步都要理解的很透彻挺考验能力的，很庆幸我做出来了，这个是第二版，第一版也写了1k行，写完才发现，模型错了，只能全删掉重新写算是一次修行网络的设计，编代码时的各种考虑，debug记录，我不想整理了，有问题的直
一只狗20000402·2024-01-13 10:16

【FINN-R】论文笔记-3.2layers

AnEnd-to-EndDeep-LearningFrameworkforFastExplorationofQuantizedNeuralNetworks的3.2小节笔记，主要阅读目的是了解PE和SIMD的概念、神经网络各层的结构
Leonie_·2024-01-13 10:15

C1-3.2 关于‘神经网络’

C1-3.2关于‘神经网络’【注释】彩色图像（RGB）由三原色构成，二维图像在任意一个点像素为立体三层结构，分别是红色、绿色、蓝色值，该值的范围在0∽255之间1、全连接神经网络——整体架构【注释】：这张图懂了的话
帅翰GG·2024-01-13 10:13

PT之DNN：基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码)利用PyTorch框架的浅层神经网络算法(pth和onnx文件的模型导出和载入推理)实现二分类预测应用案例

PT之DNN：基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码)利用PyTorch框架的浅层神经网络算法(pth和onnx文件的模型导出和载入推理)实现二分类预测应用案例目录基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码
cjz0422·2024-01-13 10:29

期货软件TB系统源代码解读系列59-开收盘价格间的相对关系变化

基于开收盘价格间的相对关系变化进行判断，策略如下：策略说明:本策略计算指数移动平均(10个开盘价和10个收盘价,然后后者减去前者得到柱状图)，通过柱状图上穿零轴还是下穿零轴来判断上升和下降趋势系统要素:1.10个开盘价的指数移动平均与10个收盘价的指数移动平均之差若上穿零轴定义为上升趋势，上升趋势定义满足后将上穿K线的最高价加上10周期的ATR的一半作为多头入场触发价，同时将上穿K线的最低价减去1
翊之依·2024-01-13 08:01

大创项目推荐 深度学习猫狗分类 - python opencv cnn

文章目录0前言1课题背景2使用CNN进行猫狗分类3数据集处理4神经网络的编写5Tensorflow计算图的构建6模型的训练和测试7预测效果8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习猫狗分类
laafeer·2024-01-13 08:22

【python，机器学习，nlp】RNN循环神经网络

RNN(RecurrentNeuralNetwork)，中文称作循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出。
岩塘·2024-01-13 06:25

如何确定网络的深度和每层的节点（神经元）数目？

确定神经网络的深度和每层的节点（神经元）数目是一个复杂的过程，通常需要基于问题的特性、数据的复杂性和可用计算资源来决定。
CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

初始化网络的权重和偏置的方法有哪些？

在神经网络中，权重和偏置的初始化对模型的训练和最终性能有重要影响。一个好的初始化方法可以帮助加速梯度下降的收敛速度，减少训练时间，甚至有助于避免训练过程中的问题，比如梯度消失或梯度爆炸。
CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

人工智能-深度学习：神经网络模型压缩技术（Network Compression）

这几年如火如荼的各种神经网络芯片，其思路是对于给定的计算任务用专用硬件加速。另一个思路是尽可能简化模型来减少计算量和存储占用的一类方法称为模型压缩（Modelcompression）。基
u013250861·2024-01-13 06:15

深度卷积神经网络

目录1.AlexNet2.代码实现1.AlexNet(1)特征提取(2)选择核函数来计算相关性：怎么判断在高维空间里面两个点是如何相关的，如果是线性模型就是做内积。(3)凸优化问题(4)漂亮的定理丢弃法的作用就是因为模型太大了，使用它来对模型做正则。Relu相比于sigmoid梯度确实更大，Maxpooling使用的是最大值，因此输出的值比较大，梯度就比较大，训练就更加容易。输入是224*224，
sendmeasong_ying·2024-01-13 06:42
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