神经网络图像识别第25页

多输入多输出 |ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测 Matlab实现

机器学习之芯·2024-01-30 22:00

关于CNN

1.理解卷积神经网络中的通道channel2.手把手教你用TensorFlow实现卷积神经网络3.tensorflow笔记：多层CNN代码分析

御风之星·2024-01-30 22:42

深度学习第3次作业浅层神经网络

1.神经网络概述神经网络的作用是给定一组输(x1,x1...xn)经过一系列的计算得出一个输出a，然后将输出a和实值y作比较，不断地调整参数，最终使得输出a的值达到合适的位置。

S_Valley_DiDa·2024-01-30 21:54

CNN之Lenet5

LeNet诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。

苹果味的橘子·2024-01-30 21:16

大创项目推荐题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习机器视觉

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2024-01-30 20:18

深度学习：机器学习的革命性突破

深度学习（DeepLearning）是机器学习领域中的一个新的研究方向，主要是通过建立类似于人脑的神经网络来模仿人类的感知、记忆、理解和生成等能力。

wd90119·2024-01-30 20:35

PyTorch动态计算图构建的详细过程和代码

当用户定义了一个继承自nn.Module的神经网络模型，并通过调用model.forward(input)进行前向传播时，PyTorch会根据执行的张量操作序列自动构建并维护一个动态计算图，其中的详细过程是

科学禅道·2024-01-30 18:42

Pytorch自动微分机制

神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。

taoqick·2024-01-30 18:11

Neural Improvement Heuristics for Graph Combinatorial Optimization Problems

NeuralImprovementHeuristicsforGraphCombinatorialOptimizationProblemsIEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS2023摘要图神经网络

Namnan·2024-01-30 17:33

Tensorflow2.0基础-笔记-图像识别-猫狗数据集

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlineimportglobimage_filenames1=glob.glob('./DataSet/猫狗数据集_2000/dc_2000/train/cat/*.jpg')image_filenames2=glob.glob('./DataSe

二流子学程序·2024-01-30 17:58

机器学习复习（3）——分类神经网络与drop out

完整的神经网络以分类任务为例，神经网络一般包括backbone和head（计算机视觉领域）下面的BasicBlock不是一个标准的backbone,标准的应该是复杂的CNNs构成的Classfier是一个标准的

不会写代码！！·2024-01-30 16:12

深度学习快速入门--7天做项目

深度学习快速入门--7天做项目0.引言1.本文内容2.深度学习是什么3.项目是一个很好的切入点4.7天做项目4.1第一天：数据整理4.2第二天：数据处理4.3第三天：简单神经网络设计4.4第四天：分析效果与原因

sjx_alo·2024-01-30 15:54

Alternating Compressed/DeCompressed

DeCompressedTrainingofDeepNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.12379.pdf源码链接：https://github.com/IST-DASLab/ACDC简介深度神经网络在解决各种任务方面取得巨大进展

qgh1223·2024-01-30 15:11

Initializing Models with Larger Ones

InitializingModelswithLargerOnes论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.18823.pdf源码链接：https://hub.yzuu.cf/OscarXZQ/weight-selection简介神经网络权重初始化对其优化至关重要

qgh1223·2024-01-30 15:37

AI图片生成软件有哪些?

③DeepDream：一个经过数百万张图像训练的神经网络，可以将图像进行

jianewang·2024-01-30 14:04

互联网加竞赛基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统-图像识别

Mr.D学长·2024-01-30 12:55

大语言模型的未来进化路径及其影响

在技术层面，未来的语言模型将不断优化深度神经网络结构，实现更深层次的

TechCreator·2024-01-30 12:49

《边缘计算》第2版——第三章边缘智能

第3章边缘智能边缘计算与人工智能场景有机结合，催生出边缘智能3.1边缘智能的定义3.1.1背景以深度神经网络为代表的深度学习算法在诸多人工智能相关的应用中取得了很好的效果，随着边缘计算的发展，人工智能应用越来越多地迁移到边缘进行

xiao_wyy·2024-01-30 10:30

大创项目推荐题目：基于机器视觉opencv的手势检测手势识别算法 - 深度学习卷积神经网络 opencv python

文章目录1简介2传统机器视觉的手势检测2.1轮廓检测法2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1

laafeer·2024-01-30 09:48

生成式AI人工智能

生成式AI人工智能生成式AI生成式AI的核心思想生成对抗网络变分自编码器应用总结生成式AI生成式AI指的是基于神经网络和深度学习技术的人工智能系统，其能够根据输入的数据生成新的内容。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 09:54

1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）

LR问题实例这里主要就是输出层的搭建，搭建几个输出层以及输出层的函数怎么选择的问题二分类问题就是sigmoid返回落在0和1之间，就是可以体现概率，依据它的输入多分类问题多标签问题就是说这里和多分类的神经网络框架都是一样的

CQU_JIAKE·2024-01-30 09:45

1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文

目录CNNRNN3种RNN模型简单RNNLSTM（长短期记忆模型）GRU参考论文CNNCNN是卷积神经网络提取图片特征、在输出阶段可以使用sigmoid函数返回01值RNN3种RNN模型简单RNNH就是每层神经元所产生的一个输出信号

CQU_JIAKE·2024-01-30 09:43

2023年算法SAO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）

2023年算法SAO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）SAO-CNN-BiLSTM-Attention雪消融优化器优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

树洞优码·2024-01-30 09:42

2023年算法CDO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）

2023年算法CDO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）CDO-CNN-BiLSTM-Attention切诺贝利灾难优化器优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

树洞优码·2024-01-30 09:40

基于 MATLAB 语言的 BP 神经网络的改进算法

摘要:针对标准BP算法存在的缺陷,本文给出了基于MATLAB语言的BP神经网络几种改进的算法.阐述了各种BP算法的优化技术原理、优缺点,并就它们的训练速度和内存消耗情况作了比较.建议在多数BP神经网络训练时

电气_空空·2024-01-30 08:56

python+keras如何自行简单搭建一个神经网路实现水果分类识别

然后，我们使用keras框架搭建神经网络进行训练，以实现对水果的自动识别。最后也有相关的指标分析。现在已经可以用很多成熟的神经网路结构很简单地去做

deleteeee·2024-01-30 08:24

国网四川宜宾供电公司：基于“RPA+AI”融合技术的电网设备隐患缺陷智能化识别应用

本文通过一线班组对变电站视频巡视、设备故障判断应用场景需求分析，结合RPA+AI技术优势，开展了变电站视频监控摄像头故障巡视和设备缺陷判断架构模型设计，在不改变原有业务系统基础上，通过RPA自动化技术和AI图像识别技术的综合应用

RPA中国·2024-01-30 07:37

PyTorch的nn.Module类的详细介绍

在PyTorch中，nn.Module类是构建神经网络模型的基础类，所有自定义的层、模块或整个神经网络架构都需要继承自这个类。

科学禅道·2024-01-30 07:39

百度百家号旋转验证码识别代码分享

最近研究了一下图像识别，一直找到很好的应用场景，今天我就发现可以用百度的旋转验证码来做一个实验。没想到效果还挺好，下面就是实际的识别效果。

Dxy1239310216·2024-01-30 07:31

【机器学习300问】20、什么是神经网络？和深度学习什么关系？

小oo呆·2024-01-30 07:52

回归预测 | Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测

回归预测|Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆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

机器学习之心·2024-01-30 07:48

2023年算法GWCA -CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）

2023年算法GWCA-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）GWCA-CNN-BiLSTM-Attention长城建造算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

树洞优码·2024-01-30 07:15

深度学习之卷积神经网络进阶版

上一讲我们介绍了卷积神经网络和多层感知机，也就是全链接网络。他们在网络架构上是串行的结构，也就是在每一层与每一层之间，前面一层的输出，是后面一层的输入。

丘小羽·2024-01-30 07:45

深度学习使用python建立最简单的神经元neuron

目录介绍数据：建模：模型：介绍在深度学习中，神经元通常指的是人工神经元（或感知器），它是深度神经网络中的基本单元。深度学习的神经元模拟了生物神经元的工作原理，但在实现上更加简化和抽象。

取名真难.·2024-01-30 06:35

神经网络建立(结果可变)最小神经元

目录介绍：初始化：建模:预测：改变结果：介绍：在深度学习中，神经元通常指的是人工神经元（或感知器），它是深度神经网络中的基本单元。深度学习的神经元模拟了生物神经元的工作原理，但在实现上更加简化和抽象。

取名真难.·2024-01-30 06:35

1_图神经网络GNN基础知识学习

文章目录对B站前十个视频的补充内容视频链接图神经网络的介绍图神经网络的输入格式图的输入格式：例子：GNNs输入数据的结构GNNS中的MaxPooling“在图神经网络的各个点的特征组合中，对多个点做MaxPooling

Waldocsdn·2024-01-30 06:01

使用程序设计流程图解析并建立神经网络(不依赖深度学习library）

介绍：##Flowchartforasimpleneuralnetwork:#(1)Takeinputs输入#(2)Addbias(ifrequired)#(3)Assignrandomweightstoinputfeatures随机一个权重#(4)Runthecodefortraining.训练集训练#(5)Findtheerrorinprediction.找预测损失#(6)Updatethew

取名真难.·2024-01-30 06:27

第二十七周：文献阅读笔记

DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7.Experiments8.FeatureReuse9.代码实现总结摘要DenseNet（密集连接网络）是一种深度学习神经网络架构

@默然·2024-01-30 03:01

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

福州一酒店发生火灾富维图像烟火识别来揭秘

在这种情况下，北京富维图像公司推出的FIS智能图像识别系统就显得尤为重要。FIS系统能够通过已经安装的监控相机，实时分析环境中的烟雾或明火状况。

北京富维图像5369·2024-01-29 23:59

河南驻马店一仓库发生火灾富维烟火识别避免财产损失

在此背景下，北京富维图像公司的FIS智能图像识别系统显示出其独特的价值。FIS系统能够通过已经安装的监控相机，实时分析环境中的烟雾或明火迹象。

北京富维图像5369·2024-01-29 23:29

韶关一高层住宅突发火灾富维烟火识别防止悲剧发生

针对这一问题，北京富维图像公司的FIS智能图像识别系统显得尤为重要。FIS系统利用已部署的监控相机，通过先进的图像分析技术，可以实时监测和识别烟雾和明火。

北京富维图像5369·2024-01-29 23:29

上海黄浦区中山东二路一建筑发生火灾富维图像烟火识别助力安全

为此，北京富维图像公司推出的FIS智能图像识别系统成为了这一问题的关键解决方案。FIS系统通过已安装的监控相机，运用先进的图像分析技术，能够实时监测烟雾或明火的出现。

北京富维图像5369·2024-01-29 23:28

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

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

计算机设计大赛基于图像识别的跌倒检测算法

前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于图像识别的跌倒检测算法该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

iuerfee·2024-01-29 19:57

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