神经网络奥秘：深度学习原理解析第34页

前端面试2021.4.9

土鳖班长大大·2024-02-09 09:56

MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类

2012年，法国工程学院院士Mallat教授深受深度学习结构框架思想的启发，提出了基于小波变换的小波时间散射网络，并以此构造了小波时间散射网络。

哥廷根数学学派·2024-02-09 09:17

深度学习|Keras识别CIFAR-10图像（CNN）

数据和方法CIFAR-10数据集有6000个32×32个彩色图片，50000个训练图片和10000个测试图片。有10个类别：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据，通过一下代码即可完成下载。fromkeras.datasetsimportcifar10importnumpyasnpnp.random.seed(10)(x_img_

罗罗攀·2024-02-09 09:42

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南监督学习的定义和简要说明监督学习在人工智能中的重要性和相关性概述什么是监督学习？

jcfszxc·2024-02-09 09:11

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容 [解释]

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容[解释]SegGPT与以前的模型相比如何？SegGPT在实践中是如何工作的？

jcfszxc·2024-02-09 09:10

目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。

小哥谈·2024-02-09 08:59

深度学习入门笔记（九）自编码器

自编码器是一个无监督的应用，它使用反向传播来更新参数，它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为，f(x)=x，f为自编码器，x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征，然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据，重现后的数据就是自编码器的输出。所以，从本质上来说，自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成：编码器（Encoder）：用于数据压缩。压缩特征向量（Compre

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:57

深度学习入门笔记（八）可以不断思考的模型：RNN与LSTM

8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接，模型的输入数据之间是没有关联的，比如图像分类，每次输入的图片与图片之间就没有任何关系，上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:56

LLaMA 入门指南

LLaMA入门指南LLaMA入门指南LLaMA的简介LLaMA模型的主要结构Transformer架构多层自注意力层前馈神经网络LayerNormalization和残差连接LLaMA模型的变体Base

kadog·2024-02-09 08:06

基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机CNN-LSSVM回归预测，多变量输入模型，matlab代码，要求2019及以上版本。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te

智能算法及其模型预测·2024-02-09 07:12

基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机CNN-LSSVM分类预测，CNN-LSSVM多特征输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matl

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class=length(unique(res(:,end)));%类别数（Excel最后一列放类别）num_dim=size(res,2)-1;%特征维度num_res=size(res,1);%样

智能算法及其模型预测·2024-02-09 07:12

【深度学习】pytorch 与 PyG 安装（pip安装）

【深度学习】pytorch与PyG安装（pip安装）一、PyTorch安装和配置（一）、安装CUDA（二）、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件（1）下载镜像文件（2）创建一个新的虚拟环境

何为xl·2024-02-09 07:36

Ubuntu 18.04上安装cuDNN 8.9.6.50：一站式指南

安装步骤1.启用本地仓库2.导入CUDAGPG密钥3.更新仓库元数据4.安装运行时库5.安装开发者库6.安装代码示例7.另外一种安装办法四、验证安装1.验证cuDNN版本2.测试示例代码五、总结一、前言在深度学习领域

梦想的理由·2024-02-09 06:28

【stomp实战】websocket原理解析与简单使用

一、WebSocket原理WebSocket是HTML5提供的一种浏览器与服务器进行全双工通讯的网络技术，属于应用层协议。它基于TCP传输协议，并复用HTTP的握手通道。浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就直接可以创建持久性的连接，并进行双向数据传输。WebSocket的出现就解决了半双工通信的弊端。它最大的特点是：服务器可以向客户端主动推动消息，客户端也可以主动向服务器推送消息。WebS

suyukangchen·2024-02-09 06:57

Java多态原理

参考虚方法JVM杂记：对多态实现原理、虚方法表、虚方法、静态解析、动态链接的一些思考_多态和方法表的关系-CSDN博客静态分派与动态分派（JVM）Java虚拟机：静态分派&动态分派原理解析-掘金虚方法表

Sloent·2024-02-09 06:54

ChatGPT-4.0：塑造未来对话的智能架构

一、语言理解：更加深入和广泛前沿技术：深度学习与大数据相结合ChatGPT-4.0利用了一个由1750亿参数构成的深度神经网络模型

Draven21·2024-02-09 06:32

（win10系统）在pycharm下配置tensorflow-gpu

在训练神经网络的时候，gpu的速度明显要高于cpu。所以配置gpu的版本就非常有必要。首先在pycharm中将tensorflow包以及tensorflow-gpu包安装好。

DmitryCai·2024-02-09 05:59

第四届脑电深度学习入门班（训练营：2023.7.4~7.12）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图（Electroencephalogram,EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，包

茗创科技·2024-02-09 05:48

pytorch入门第一天

矩阵总所周知是神经网络里重要内容，信号传递等都需要用到矩阵的一些知识。这里的矩阵和numpy库中基本相似。使用基本运算符+-*/和另一个矩阵相乘

南子大帅哥·2024-02-09 04:23

【数据＋代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测

本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。将介绍这一模型的原理并应用于一个销售数据集，帮助我们理解销售模式并进行准确的销售额预测。本期内容『数据+代码』已上传百度网盘。

小Z的科研日常·2024-02-09 04:12

深度学习的四个底层逻辑

01记忆：组块和关联像我上学路上听喜马拉雅，上课间歇刷微课，放学路上听英语，看似时间利用很充分，学了不少内容，但实际只是在单独地摄入一个个没有关联的碎片知识，这些碎片知识就连短时记忆都没进入。因为我们的大脑是个认知吝啬鬼，它的短时记忆能力是极其有限的，最不擅长的就是学习零散的内容了。1871年英国经济学家和逻辑学家威廉·杰沃斯做过一个实验，俗称“7±2”效应，说明人类大脑在努力记忆的情况下，准确的

月上小楼·2024-02-09 04:26

使用深度学习对视频进行分类

要为视频分类创建深度学习网络，请执行以下操作：使用预训练卷积神经网络（如GoogLeNet）将视频转换为特征向量序列，以从每帧中提取特征。基于序列训练LSTM网络来预测视频标签

jk_101·2024-02-09 03:03

【超详细】用Python实现十大经典排序算法

吹翻书页的风·2024-02-09 03:32

风景画

亲爱的，为何我是站在那里的女人在梣树下看看，我离你已多远看看，我穿着的白色软帽和黄色长裙看看，我多么尽力抓住篮子不让它从画中滑落在另一个人的命运里我多么趾高气扬从生活之奥秘逃脱休憩片刻即使你叫我我也不会听见你即使听见我也不会转身即使我完成了不可能的姿势对我而言你也是一

静书的橡皮擦·2024-02-09 03:48

思想 | 关于永生

时间和空间是一个秘密，人被限制在时空的生存里更是奥秘，基督限制自己在时空里面是所谓“大哉，敬虔的奥秘。”永生从时空里开始，这是一个美丽的宣言。没有时空，简直不能体会永生。

恩典书院·2024-02-09 03:18

深度学习知识点汇总-目标检测（1）

8.1R-FCNR-FCN属于two-stage的目标检测算法。backbone部分RPN，这里使用ResNet。head部分R-FCN，使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。图1人脸检测R-FCN的核心思想得到目标多个特征。假设我们只有一个特征图用来检测右眼。那么我们可以使用它定位人脸吗？应该可以。因为右眼应该在

深度学习模型优化·2024-02-09 02:51

PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测

PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测0.前言1.SSD目标检测模型1.1SSD网络架构1.2利用不同网络层执行边界框和类别预测1.3不同网络层中默认框的尺寸和宽高比1.4数据准备

盼小辉丶·2024-02-09 02:58

OpenCV-Python图像模糊处理

其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作，在opencv中也可以进行，或者说是类似操作。那么它是什么操作呢？它就是图像的模糊（滤波）处理。

Youth_Hong·2024-02-09 01:32

【C++模板特化的奥秘：个性化定制函数与类，掌握代码实现的无限可能】

【本节目标】1.非类型模板参数2.类模板的特化3.模板的分离编译1.非类型模板参数我们首先来看一下我们之前C语言实现的静态栈的写法。#includeusingnamespacestd;#defineN10templateclassStack{private:T_a[N];int_top;};intmain(){Stackst1;//期望存储10个数据Stackst2;//期望存储20个数据retu

笨笨胡小巴·2024-02-09 01:10

两岁多的孩子被打了怎么办？

探索花椒奥秘怎么办呢？刚开始我只是观察，没有介入，必经这个是孩子的游戏。应该由他们做主。只是由于那个小朋友又打了可乐。可乐是想反击，我就顺势过去，拉了她的手。并告诉那个小朋友

暖阳如我·2024-02-09 01:52

基于粒子群算法的PID控制器优化设计(matlab实现)

PSO已经广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制以及其他应用领域，本案例将使用PSO进行PID控制器参数的优化设计。2案例背景2.1问题描述PID控

配电网和matlab·2024-02-09 01:34

（深度学习快速入门）Graph Contrastive Learning with Augmentations(GraphCL)笔记

文章目录AbstractIntroductionRelatedWorkMethodologyDataAugmentationforGraphsGraphContrastiveLearningTheRoleofDataAugmentationinGraphContrastiveLearningDataAugmentationsareCrucial.ComposingAugmentationsBene

快乐江湖·2024-02-09 00:20

我的梦想

今天我演讲的题目是“我的梦想”，想必每个人都会有自己的梦想吧，或许你的梦想是成为一名老师，教书育人；或许你的梦想是成为一名宇航员，遨游太空；亦或者你的梦想是成为一名科学家，探索奥秘……不管是成为什么，你都有自己的梦想

a30e96012bbe·2024-02-09 00:03

真要想改变自己，什么时候开始都不晚，晚的是你总是不敢开始

然而，深度学习一年后，她连个理财账户都没有开，还美其名曰“磨刀不误砍柴工”。学习理财，最重要的是什么？是为了学会运用专业知识科学地打理钱

峡谷有声·2024-02-09 00:02

iOS中KVC使用及原理解析

什么是KVC？KVC即Key-ValueCoding，意思键-值编码。iOS中键值编码机制是一种由NSKeyValueCoding非正式协议启用的机制，通过这个协议可以间接访问OC对象的属性。当一个对象符合键值编码时，它的属性可以利用字符串参数来寻址，通过一个简洁、统一的消息传递接口。这种间接访问机制补充了实例变量及其关联的访问方法所提供的直接访问。更多内容参考官方文档。KVC的使用通过官方文档我

希尔罗斯沃德_董·2024-02-08 23:28

深度学习中常用的激活函数

激活函数2Tanh激活函数3ReLU激活函数4LeakyRelu激活函数5PRelu激活函数6ELU激活函数7SELU激活函数8Swish激活函数9Mish激活函数如何选择合适的激活函数参考资料前言在人工神经网络中

DeepDriving·2024-02-08 23:34

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

Chealkeo·2024-02-08 23:33

深度学习中常用激活函数介绍

深度学习中常用激活函数介绍在深度学习中，激活函数的作用主要是引入非线性特性，提高模型的表达能力。

神奇的布欧·2024-02-08 23:32

Spring Cloud Gateway原理解析

1、网关介绍1、为什么产生了网关微服务架构下，随着服务的数量不断累加，当客户端访问这些微服务的时候，往往需要记住即使甚至上百个地址，这对于客户端而言，是非常复杂且难以维护的。数不清的微服务如果直接让客户端和各个微服务通信，存在如下问题，客户端会请求多个不同的服务，需要维护不同的请求地址，增加了开发难度跨域请求的问题加大身份认证的难度，每个微服务需要独立认证因此需要一种对外的统一集散地，类似于在所有

我从不砍柴·2024-02-08 22:22

阻塞与唤醒：多线程编程的神秘面纱

今天就让我们一起揭秘这个问题，深入了解线程状态切换的奥秘！引言在多线程编程中，线程状态切换是一个非常关键的概念。了解线程状态切换的原理，对于编写高效、稳定的多线程程序至关重要。

知其然亦知其所以然·2024-02-08 21:24

【从Python基础到深度学习】2. Ubuntu及插件安装

本期所有软件安装包：链接：https://pan.baidu.com/s/1UVEYm-12FivAnrE5NUXevg?pwd=um60一、安装Ubuntu1.1软件安装包：下载VMwareWorkstationPro|CN一直点下一步即可1.2双击运行软件：输入密钥1、VMware15密钥UY758-0RXEQ-M81WP-8ZM7Z-Y3HDAVF750-4MX5Q-488DQ-9WZE9-

风筝超冷·2024-02-08 21:25

机器学习笔记（3.1）

机器学习笔记系列文章目录文章目录机器学习笔记系列文章目录第三节标准库第三方库基础模块机器学习深度学习平台使用pip安装扩展包常用镜像源什么是Anaconda为什么要用Anaconda如何使用Anaconda

临渊——摸鱼·2024-02-08 20:15

人类工程的奇迹26期：全球10大射电望远镜，中国天眼第二

前言人类自从诞生以来，就一直深深迷恋着深邃的星空，仿佛这个世界的一切奥秘都能从星空里寻到答案。1609年，伽利略制造了世界上第一台天文望远镜，人类对宇宙的观测从此迈上了一个新的台阶。

张三叨·2024-02-08 20:03

悟“到”（道）的喜悦 ——外面没有什么大师，真正的大师在你自己

我的潜意识人生目标（不被我明晰地察觉的人生目标），被我自己掩藏得很深的人生目标——追求、探索人生的意义，探索生与死的奥秘。

万里行空_65f1·2024-02-08 20:35

新视域:对新合作学习(合作学习新样态)核心主张的解读

问题设计碎片化，缺少主干问题，框架问题，核心问题，胖问题，缺少学生发现的有价值问题，更缺少利于高阶思维、深度学习发生的挑战性问

王红顺·2024-02-08 20:00

神经网络-反向传播

写了一个两层网络的反向传播过程importnumpyasnpdefnum_output(num_input,w):netput=np.dot(w,num_input)output=1.0/(1.0+np.exp(netput))returnoutput,netputdefdelte_of_w2(target,output,refer_output):delte=np.dot(-(target-ou

morie_li·2024-02-08 20:23

如何用ChatGPT来学习Python：一个互动的旅程

让我们一起踏上这段学习之旅，探索ChatGPT如何帮你掌握Python的奥秘。基础概念：对话中的学习当你刚开始接触Python时，你可能对变量、循环、条件语句等基础概念感到陌生。

摆烂大大王·2024-02-08 19:47

【神经网络】单层感知器

M-P模型其实就是现在的神经网络中的一个神经元，但是与之不同的点在于它没有非线性激活函数激活，也不能这么说，就是没有类似sigmoid或者tanh函数激活，而它用的仅仅是一个阈值去激活。

Loong_DQX·2024-02-08 19:45

深度学习的新进展：解析技术演进与应用前景

深度学习的新进展：解析技术演进与应用前景深度学习，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，一直以来都在不断刷新我们对技术和未来的认知。

两壶若水·2024-02-08 19:06

Xavier初始化方法

Xavier是一种神经网络初始化方法，源自2010年的《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》换句话说使用该方法就是为了使样本空间与类别空间的分布差异

Misnearch·2024-02-08 18:41

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