神经网络学习随记第23页

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

【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

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

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

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

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

《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

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

【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

Yann LeCun荣获全球AI大奖！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

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

政安晨的机器学习笔记——基于Anaconda安装TensorFlow并尝试一个神经网络小实例

准备工作如果想要在机器学习的过程中马上动手尝试点什么，比较好的方案是把环境配置起来后，上手跑一把程序，现在让我们开始吧。先安装一个Anaconda，然后把Python环境跑起来。下载地址：FreeDownload|AnacondaAnaconda'sopen-sourceDistributionistheeasiestwaytoperformPython/Rdatascienceandmachin

政安晨·2024-01-29 09:51

2024.1.28周报

目录摘要ABSTRACT一、文献阅读1、题目2、摘要3、解决的问题4、算法模型5、总结二、PINN方法三、PINN神经网络源码总结摘要本周我阅读了一篇题目为PhysicsInformedDeepLearning

Nyctophiliaa·2024-01-29 09:19

深度学习核心技术与实践之深度学习研究篇

对数据进行标准化对标准化后的数据进行扭转，将其映射到表征能力更大的空间上有效性分析內部协移（1）内部协移是由于神经网络中每层的输入发生了变化，造成每层的参数要不断地适应新分布的问题（2）BN可以在数据经过多层神经网络后

__如果·2024-01-29 09:15

论文精读--BERT

不像视觉领域，在Bert出现之前的nlp领域还没有一个深的网络，使得能在大数据集上训练一个深的神经网络，并应用到很多nlp的任务上AbstractWeintroduceanewlanguagerepresentationmodelcalledBERT

__如果·2024-01-29 09:43

机器学习笔记(1) 逻辑回归

逻辑回归与之后的神经网络有着千丝万缕的联系，经常被用来当神经元激活算法讲，所以吴恩达教授的deeplearning也是从逻辑回归开始入手，其重要性不容小觑。

TheStudent_LifeLong·2024-01-29 09:01

Deeplearning

NumpyDeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数

stoAir·2024-01-29 08:26

毕业设计过程学习

早期基于深度学习的目标检测算法的研究方向仍然是将目标定位任务和图像分类任务分离开来的，与传统目标检测方法思想一致，但是对特征的提取不再通过人工设计完成，而是使用神经网络提取目标区域的深层特征。

pythonSuperman·2024-01-29 08:55

RNN预测下一句文本简单示例

RNN（RecurrentNeuralNetwork，循环神经网络）是一种用于处理序列数据的强大神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN能够通过其循环结构捕获序列内部的时间依赖性或顺序信息。

木下瞳·2024-01-29 08:43

PyTorch复现网络模型VGG

VGG以其对卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）结构的研究而闻名，特别是在ILSVRC（ImageNetLargeScal

DogDaoDao·2024-01-29 08:13

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

我的问题是，能不能集成不同类型的机器学习算法，比如随机森林、神经网络、逻辑回归、AdaBoost等，然后优中选优，以进一步提升性能。集成学习分为两大类同质集成，就是基模型都是通过一个基础

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

【深度学习】神经网络可视化工具，超全汇总！

神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息，可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程，以优化神经网络模型。扩展阅读：神经网络学习到的是什么？

风度78·2024-01-29 08:49

推荐频道

神经网络学习随记