神经网络代码解读第41页

神经网络压缩（Neural Network Compression）

0.前言神经网络的压缩，既能够保证模型的精度不会显著性地受到损失，又能够大大减少模型的参数，除了直接设计更精细的模型外，目前主要分为近似、量化和剪枝三类方法。

香槟酒气满天飞·2024-01-13 06:09

P122 神经网络压缩Network compression-purning

在边缘设备上跑时，模型太大，跑不动、purn:删减删减以后，正确率有影响会下降为解决这个问题，进行微调，每次只减一点参数，重复多次。使得最后修剪后的模型跟原来的模型差别不大。判断某一个参数是否重要，是否要去掉问题：进行过修剪后不规则的网络，pytorch难以实现，也无法进行矩阵计算，在GPU上无法加速。解决办法：修剪掉的weight，设为0，这样能够进行GPU计算。但是这样的话，net并没有减少w

闪闪发亮的小星星·2024-01-13 06:07

构建神经网络的流程是什么？

构建神经网络涉及多个步骤，从理解问题到设计、实现、训练和验证模型。以下是构建神经网络的典型流程：定义问题理解问题域：清晰地定义你想要用神经网络解决的问题。这可能是分类问题、回归问题或者其他类型的任务。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:37

Bosenya12·2024-01-13 06:34

【C语言】linux内核set_task_stack_end_magic函数

二、代码解读解读1这段代码是一个在Linux内核中定义的

一尘之中·2024-01-13 05:15

从无到有：AI绘画API在插画与游戏设计中的应用

AI绘画API的工作原理AI绘画API基于深度学习和神经网络技术，通过对大量图像数据进行训练和学习，逐渐掌握图像生成的能力。这些API通常采用GAN（生成对抗网络）架构，由生成器和判别器两部分组成。

海碗吃饭·2024-01-13 05:44

Clear Read-Only Status

用的是ubuntu系统，一直在普通用户模式下打开Git下建的项目，今天运行神经网络程序时，由于有一个cudnn错误，必须要在sudo模式下才不会报错，所以用sudo试着打开了pycharm，发现是完全另一个

LemonMadison·2024-01-13 03:28

使用AutoDecoder自动解码器实现简单MNIST特征向量提取

在训练过程中同时优化特征向量与神经网络参数。如果训练集有N张图片，特征向量长度为n，神经

jedi-knight·2024-01-13 03:03

人工智能应用案例学习1

专业术语上来说，AlphaGo的做法是使用了蒙特卡洛树搜索与两个深度神经网络相结合的方法，其中一个是以估值网络来

ericblue·2024-01-13 01:41

AI疯狂进阶——感受野篇

核心导读：1.神经网络感受野是什么？2.感受野的分布是啥样子的？3.感受野是不是越大越好？4.多路感受野融合提高精度？5.如何计算神经网络感受野？1.神经网络感受野是什么？

AI疯狂进阶·2024-01-13 01:14

Transformer 是拥抱数据不确定性的艺术

Transformer的架构、训练及推理等都是在Bayesian神经网络不确定性数学思维下来完成的。

孙庚辛·2024-01-13 00:38

利用GPU训练神经网络

一首先，查看GPU情况nvidia-smi确实训练得要快多了在网络模型后添加cuda方法tudui=Tudui()tudui=tudui.cuda()损失函数loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()loss_fn=loss_fn.cuda()训练imgs,targets=dataimgs=imgs.cuda()targets=targets.cuda()测试imgs,target

Cupid_BB·2024-01-13 00:50

基于图像合成和注意力的深度神经网络从计算机断层扫描灌注图像中自动分割缺血性脑卒中病变

Automaticischemicstrokelesionsegmentationfromcomputedtomographyperfusionimagesbyimagesynthesisandattention-baseddeepneuralnetworks基于图像合成和注意力的深度神经网络从计算机断层扫描灌注图像中自动分割缺血性脑卒中病变背景贡献实验

火柴狗·2024-01-13 00:36

人体肠道微生物菌群和抑郁症的关系

肠道-大脑轴线，也就是通常提到的肠脑系统，人体第二神经网络是如何工作运转的？哪些微生物、如何形成大脑功能运转机制，比如记忆和一些大脑社会行

精气神806·2024-01-12 23:43

67、AI 模型性能评估指标：吞吐和延时

神经网络的性能很重要，可以看下这一节：神经网络的性能以及那些框架存在的意义。在我们进行模型性能评估之前，介绍一下两个对于性能评估非常重要的概念——吞吐和延时。

董董灿是个攻城狮·2024-01-12 23:32

解惑（一） ----- super(XXX, self).init()到底是代表什么含义

转载：https://blog.csdn.net/zyh19980527/article/details/107206483/相信大家在很多场合特别是写神经网络的代码的时候都看到过下面的这种代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet

底层研究生·2024-01-12 21:43

深度学习代码学习

神经网络基本搭建：torch.nn解惑（一）-----super(XXX,self).__init__()到底是代表什么含义_super(,self).

朽月初二·2024-01-12 21:42

最小二乘法，极大似然估计，交叉熵

这个最小值找到了，就是相当于神经网络中和人脑中判断猫的模型最相近的那个结果了缺点：用这个作为损失函数非常麻烦，不适合梯度下降。

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:38

基于深度学习神经网络cnn的外来物种入侵识别系统源码

准备数据2种数据，即本地物种和外来入侵物种，总共有12031张图片，每个文件夹单独放一种第二步：搭建模型本文选择MobileNetV2，其网络结构如下：由于是2分类问题，直接套用网络肯定是不行，因此会在改动神经网络输出类别数

天竺街潜水的八角·2024-01-12 21:03

基于深度学习神经网络YOLOv5目标检测的人脸表情识别系统

第一步：YOLOv5介绍YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的最新版本。YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了改进和优化，以提高检测的准确性和速度。YOLOv5采用了一些新的技术和方法来改进目标检测的性能。其中包括以下几个方面：损失函数：YOLOv5使用了CIOU_Loss作为boundingbox的损失函数。CIOU_Loss是一种改进的IOU_L

天竺街潜水的八角·2024-01-12 21:03

mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和global average pooling（全局平均池化）的区别简介

在神经网络中，我们经常会看到池化层，常用的池化操作有四种：mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和globalaveragepooling

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:33

基于Pytorch深度学习神经网络CNN花朵图像识别系统

第一步：导入头文件importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.optimasoptim第二步：数据预处理defloadtrain

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:02

基于深度学习神经网络cnn的柑橘病虫害识别系统源码

第一步：准备数据5种柑橘病虫数据：Fruit-anthrax，Fruit-ulcer，leaf_thyroid，Leaf-anthrax和Leaf-ulcer，总共有3030张图片，每个文件夹单独放一种数据第二步：搭建模型本文用的是resnet50模型，其网络结构如下：模型代码如下：defresnet_50(IMG_SHAPE=(224,224,3),class_num=5):inpt=Input

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:31

GEM5 McPAT教程:源代码解读McPAT NoC功耗 arbiter部分

简介McPAT用的很多,大多只是写个python或perl脚本替换xml文件.没有深入到为什么xml脚本这些值要换,以及这写填进去xml的值是怎么影响计算的.本问从源代码一步步读下来,解释每一步是如何计算的.power构成:动态功耗其实更相关于energyMcPAT的power核心是两类,动态和静态的power.其中动态的power的核心是energy与执行时间executiontime,一除就得

yz_弘毅道远·2024-01-12 20:41

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理

个人梳理目录基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理写在前面摘要1引言2新能源功率预测方法概述2.1人工智能技术预测新能源功率的理论基础2.2机器学习和深度学习模型方法2.2.1人工神经网络

lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

Pytorch基础：nn模块与网络创建——卷积模块的使用

Pytorch基础：nn模块与网络创建——卷积模块的使用1.卷积模块2.nn.Conv2d3.特征图的输入和输出尺寸的关系表4.卷积后输出特征图维度和输入相同1.卷积模块卷积是卷积神经网络中最常用的操作之一

MechMaster·2024-01-12 19:44

深入理解循环神经网络（RNN）及其变体

目录前言1RNN实现顺序记忆1.1RNN的序列处理能力1.2梯度问题：RNN的局限性1.3应对梯度问题的策略2RNN变体：解决梯度问题2.1GRU（门控循环单元）2.2LSTM（长短期记忆网络）2.3变体优势：处理长距离依赖3双向RNN：获取更全面的信息3.1引入双向上下文3.2双向RNN的工作原理3.3适用性及应用场景结语前言在当今信息时代，序列数据处理是机器学习和人工智能领域中至关重要的任务之

cooldream2009·2024-01-12 18:23

李宏毅深度学习——卷积神经网络

卷积神经网络CNNCNN在图像处理中的应用图像分类：input：像素矩阵output：输出类别的向量大部分pattern比整张图片要小CNN的架构Convolution卷积计算：将卷积核与像素矩阵进行内积计算

migugu·2024-01-12 17:19

EPNet代码解读——LI-Fusion篇

一、前言论文源码：https://github.com/happinesslz/EPNet注释版本：https://github.com/xueking1/EPNet-master/tree/main（仅写了li-fusion，之后有空了更新一下)论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.088562、核心代码位置1、cig文件：EPNet-master\EPNet-mast

空持千百偈，不如吃茶去·2024-01-12 15:31

Transformer：革新自然语言处理的强大模型

简介：Transformer是一种革新性的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。

程序猿-饭饭·2024-01-12 15:20

《动手学深度学习》学习笔记第9章现代循环神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺9.现代循环神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:02

《动手学深度学习》学习笔记第8章循环神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺8.循环神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:54

图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG（一）

WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs核心要点文章旨在解决现有预训练图神经网络方法仅仅适用于同质图

processor4d·2024-01-12 15:29

gstreamer学习（3）——动态创建pipeline

目录实例示例代码运行结果概念signalsGStreamerStates代码解读pipeline创建callback课后练习代码效果此博客是在gstreamer官网学习并总结的学习概要，具体参考gstreamer

东楠爱学习·2024-01-12 14:32

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

MPL也被称为（普通）前馈神经网络，有时也简称为神经网络。MLP可以被视为广义的线性模型，执行多层处理后得到的结论。将线性模型的公式可视化：importmglearnimportmatplotl

zhangbin_237·2024-01-12 14:01

BP神经网络（公式推导+举例应用）

文章目录引言M-P神经元模型激活函数多层前馈神经网络误差逆传播算法缓解过拟合化结论实验分析引言人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs）作为一种模拟生物神经系统的计算模型

Nie同学·2024-01-12 14:00

LLM大模型显存计算

训练需要的显存大模型输入长度与显存的关系大模型推理多线程与显存的关系参考：https://blog.csdn.net/Johntill/article/details/132629075二、实现模型参数单位“10b”、“13b”、"70b"等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量

云帆@·2024-01-12 14:02

完整的模型训练套路（一、二、三）

搭建神经网络modelimporttorchfromtorchimportnn#搭建神经网络classTudui(nn.Module):def__init__(self):super(Tudui,self

Cupid_BB·2024-01-12 13:52

原来ReLU这么好用！一文带你深度了解ReLU激活函数！

花了29980买的从入门到精通课程，分享给大家在神经网络中，激活函数负责将来自节点的加权输入转换为该输入的节点或输出的激活。ReLU是一个分段线性函数，如果输入为正，它将直接输出，否则，它将输出为零。

狂徒_张三·2024-01-12 13:18

4.3 TensorFlow实战三（3）：MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型

一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题，提高了识别性能。

大白猿学习笔记·2024-01-12 13:36

计划1

1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集

JLcucumber·2024-01-12 11:54

基于动态空间滤波的受损EEG信号的鲁棒性学习

无论是传统的机器学习模型还是对EEG进行端对端训练的深度神经网络，通常不会设计或测试对破坏的鲁棒性，尤其是对随机丢失的通道。虽然一些研究提出了使用丢失通道

茗创科技·2024-01-12 11:38

AI芯片：神经网络研发加速器、神经网络压缩简化、通用芯片 CPU 加速、专用芯片 GPU 加速

AI芯片：神经网络研发加速器、神经网络压缩简化、通用芯片CPU加速、专用芯片GPU加速神经网络研发加速器神经网络编译器各自实现的神经网络编译器神经网络加速与压缩（算法层面）知识蒸馏低秩分解轻量化网络剪枝量化通用芯片

Debroon·2024-01-12 11:24

回归预测 | Matlab基于SO-BiLSTM蛇群算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入单输出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

机器学习之心·2024-01-12 10:47

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

在神经网络中，数据集通常被划分为三个主要类别：训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）、和测试集（TestSet）。这个划分的目的是为了评估和优化模型的性能。

郡执·2024-01-12 10:16

PINN物理信息网络 | 物理信息神经网络PINN实例及其Python实现

基本介绍物理信息神经网络是一种基于物理系统的神经网络模型。它的设计灵感来自于神经科学和量子力学，旨在利用物理系统的特性来处理和存储信息。传统的神经网络使用数字或模拟电子组件作为基本单元进行计算和存储。

算法如诗·2024-01-12 10:16

OpenAI发现人工智能已开始学会情绪判断能力

OpenAI的研究人员意外发现，一个训练用来预测亚马逊网站（Amazon）评论文章下一个字符的神经网络，竟然自行学会情绪的判断。这种非监督式学习是机器学习领域追求的目标。

chituo5344·2024-01-12 09:46

基于RNN的模型

之前的深度学习中常见的前馈神经网络主要包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，由于没有内在的时序结构和记忆能力，建模这种序列数据具有很大的局限性。因此，研究

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 09:56

李沐之经典卷积神经网络

目录1.LeNet2.代码实现1.LeNet输入是32*32图片，放到一个5*5的卷积层里面，卷积层的输出通道数是6，高宽都是28（32-5+1=28）。再经过2*2的池化层，把28*28变成14*14（28-2+2）/2=14，这里的步幅和窗口的大小一样。再经过5*5的卷积层，输出就变成10*10的（14-5+1=10）。通道数增加了从6变到16。再经过一个池化层，也是16个通道（用了16个卷积

sendmeasong_ying·2024-01-12 09:24

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