神经网络工具箱第12页

【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】

3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集

wang151038606·2024-09-14 13:21

MATLAB中的控制系统工具箱：深入指南与实践应用

MATLAB的控制系统工具箱（ControlSystemToolbox）是一个强大的工具集，它为工程师和研究人员提供了全面的控制系统设计、分析和仿真解决方案。

2401_85812026·2024-09-14 13:51

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。

cv_2025·2024-09-14 09:59

Echarts概述，真实

柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达图）、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等

2401_84094868·2024-09-14 00:55

探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅

目录引言：穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork

小周不想卷·2024-09-13 21:11

卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二）

接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程

FFmpeg123·2024-09-13 20:04

【图像压缩】奇异值分解SVD灰色图像压缩（可设置压缩比）【含Matlab源码 4358期】

Matlab武动乾坤·2024-09-13 16:14

Spring事务传播行为详解（超详细）

这是Spring为我们提供的强大的工具箱，使用事务传播行可以为我们的开发工作提供许多便利。但是人们对他的误解也颇多，你一定也听过“service方法事务最好不要嵌套”的传言。要想正

yuans_·2024-09-13 12:45

TextCNN：文本卷积神经网络模型

目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网（CNN）。通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征，这些特征可以捕捉到文本中的局部模式，如n-gram（连续的n个单词或字符）。定义TextCNN类importtorch.nnasn

一只天蝎·2024-09-13 07:48

Python Flask配置

其WSGI工具箱采用Werkzeug，模板引擎则使用Jinja2。Flask使用BSD授权。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。

大灰太狼Zz·2024-09-13 06:13

基于VGG的猫狗识别

由于猫和狗的数据在这里，所以就做了一下分类的神经网络1、首先进行图像处理：importcsvimportglobimportosimportrandomos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL

卑微小鹿·2024-09-13 02:11

机器学习到底是个啥

但最令本渣一听到就仰慕甚至肃然起敬的是当听到卷积神经网络的时候。顿时就有种掉线三十分钟别人都是六神装的感觉。

旷_9b08·2024-09-13 02:52

跟100位大师练，练完就成高手丨写作工具箱 54

跟100位大师练，练完就成高手丨写作工具箱541、如何构思情节。构思情节就是小说故事线索规划或方案设计。

丨张伟丨·2024-09-13 01:17

入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU

目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍：CPU是计算机系统的核心，负责执行操作系统和应用程序的指令。

今夕是何年，·2024-09-13 00:55

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架

qq1744828575·2024-09-13 00:25

【机器人工具箱Robotics Toolbox开发笔记（十三）】三自由度机器人圆弧轨迹规划仿真实例

在实际应用场景中，我们通常预先明确了目标末端的运动轨迹，随后引导机器人进行相应的动作。本实例具体展示了如何基于给定的两个点，计算出末端的精确位姿，并以此为基础，进一步规划出一条平滑的圆弧轨迹供机器人执行。这样的流程确保了机器人能够沿着预定的路径，精准且高效地完成任务。matlab代码如下：clear;clc;%建立机器人模型%定义连杆的D-H参数%thetadaalphaoffsetL1=Link

DRobot·2024-09-12 22:10

【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。Netron有个官方的网站：Netron点击进去是这样的一个界面我们可以点击openmodel从本地选择一个预训练模型可以看到这里就显示出来了

量子-Alex·2024-09-12 20:32

PHP中使用grpc服务的教程详解

grpc是面对微服务框架而风生水起的，上次我用python编写了一个图神经网络处理的微服务，使用grpc放在我的服务

Oona_01·2024-09-12 18:16

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:37

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

机器学习和深度学习的区别

深度学习：则是机器学习的一个子领域，它利用深度神经网络模型进行学习和预测。深度学习在21世纪初开始兴起，特别是随着大数据的普及和计算能力的显著提升

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

深度神经网络详解：原理、架构与应用

深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。

阿达C·2024-09-12 10:00

谷歌发布AI驱动实时游戏引擎：GameNGen的研究框架

一、定位GameNGen是一个革命性的神经网络驱动的游戏引擎，它利用人工智能技术实现了游戏开

花生糖@·2024-09-12 10:27

如何利用AI提高内容生产效率?

基于深度学习的生成：通过训练深度神经网络来生成自然语言文本等内容。需要注

学计算机的睿智大学生·2024-09-12 04:54

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。

Rocky006·2024-09-12 03:46

计算机组成原理：总线技术深度解析

它是连接计算机硬件组件的神经网络，负责协调数据、指令和电源的流动。今天，我们将深入探讨总线的概念、类型、标准以及

努力编程的阿伟·2024-09-12 01:27

16种顶级思维模型

FarnamStreet曾这样描述思维模型：“思维模型是你大脑中用于做决策的工具箱。你拥有的工具箱越多，你就越能够做出正确的决策。”不管你是做一些重大决策、领导团队还是制定市场战略，思维模型都能够在其

烨子墨·2024-09-12 00:39

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展，其结构保持了卷积神经网络的对称性，采用跳跃连接的方式保留了不同尺度

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

特征调制通过动态调整神经网络中间层的特征，使模型能够根据不同的上下文、输入或任务自适应地调整自身的行为。特征调制的核心概念特征调制的基本思想是通过某种形式的参数调节来改变特征表示的性质

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。

eeee~~·2024-09-11 23:16

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练

与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足，所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型：model_struc

zhangbin_237·2024-09-11 21:30

matlab R2010a概述重点,第1章-MATLAB-R2010a环境

1MATLAB简介，1.1.1MATLAB工具箱包含以下

伍媚·2024-09-11 21:00

李沐55_循环神经网络RNN简洁实现——自学笔记

读取《时间机器》数据集!pipinstalld2l!pipinstall--upgraded2l==0.17.5#d2l需要更新importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l.load_da

Rrrrrr900·2024-09-11 20:54

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

卷积神经网络工程实践

小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层

路小漫·2024-09-11 19:15

PyTorch中用于神经网络的开源特征可视化工具包

mp.weixin.qq.com/s/CTS3MUkcNTZXbAR2gvkcQw1.设置场景给概览功能的可视化作为一个研究领域，并推出了FlashTorch- 一个开放源码的功能可视化工具包建在PyTorch神经网络

顾北向南·2024-09-11 18:00

大模型时代，新手和程序员如何转型入局大模型行业？

然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。

我爱学AI·2024-09-11 14:44

深度学习算法，该如何深入，举例说明

理论深入数学基础线性代数：理解向量、矩阵、特征值和特征向量等，对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论：用于理解模型的不确定性，如Dropout等正则化技术。微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

SSD目标检测系统

首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果

月见樽·2024-09-11 09:36

《5%的改变》读书笔记

一共挑选了44个案例，分为自我、原生家庭、工作与理想、亲密关系、人际关系五大主题，每个主题的后面都梳理了干预的思路方法，作为“改变的工具箱”。李松蔚老师对每一位提问者都给予了认同，哪

好心情看好风景·2024-09-11 08:22

【Hopfield 网络】记忆和联想

Hopfield网络：记忆和联想这篇内容是观看这个视频（神经网络是如何联想和记忆的）之后的emmm可以说是总结吧！开篇如果我们突然听到了一首歌，我们为什么能快速的反应出这是哪首歌？这很不可思议，对吧！

Deno_V·2024-09-11 06:44

Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。

含老司开挖掘机·2024-09-10 20:08

深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新

国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前，国内各大

逼子歌·2024-09-10 18:49

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

2401_85743969·2024-09-10 18:46

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

七十二五·2024-09-10 15:21

auto encoder

Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像，都可以进行信息的压缩，都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型，而Deepauto-encoder是一种神经网络,

war3gu·2024-09-10 06:58

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