神经网络应用实例第21页

Coursera吴恩达《神经网络和深度学习》课程笔记（3）

转载自http://blog.csdn.net/koala_tree/article/details/78059952神经网络和深度学习—浅层神经网络1.神经网络表示简单神经网络示意图：神经网络基本的结构和符号可以从上面的图中看出

遇见更好的自己·2024-02-03 06:05

Coursera吴恩达机器学习课程笔记——神经网络: 学习（Neural Networks: Learning）

9神经网络:学习（NeuralNetworks:Learning）9.1代价函数（CostFunction）神经网络的分类问题有两种：二元分类问题（0/1分类）只有一个输出单元（K=1K=1K=1）多元

yanglamei1962·2024-02-03 06:04

吴恩达coursera机器学习个人向笔记——9章神经网络学习

文章目录课时62非线性假设09:36课时63神经元与大脑07:47课时64模型展示Ⅰ12:01课时65模型展示Ⅱ11:46课时68例子与直觉理解Ⅰ07:15课时70例子与直觉理解Ⅱ10:20课时71多元分类03:51课时62非线性假设09:36对图1那样的作分类，逻辑斯蒂回归中，只要g(θ转X)中的(高次)项足够多，就一定能找出边界但这是2个特征的情况如果有100个特征，二次交叉项会将近5000个

选西瓜专业户·2024-02-03 06:31

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·2024-02-03 06:56

时间序列预测 —— TCN模型

时间序列预测——TCN模型卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在图像处理等领域取得了显著的成就，一般认为在处理时序数据上不如RNN模型，而TCN（TemporalConvolutionalNetwork

Persist_Zhang·2024-02-03 06:55

神经网络和深度学习吴恩达coursera笔记

DeepLearning文章目录DeepLearningBasicLogisticRegressionsomesignLossfunctioncostfunctionGradientDescentComputationGraphaVectorizationvectorizedImplementing:broadcastingShallowNeuralNetworkRepresentationcom

stoAir·2024-02-03 06:52

【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头

提起卷积神经网络，我们总会从LeNet5开始说起，但是LeNet5不是起点也不是终点，这一期扒一下图像和CNN的发家历史。01图像1.1什么是图像人们睁眼看世界，看的就是图像。

城市中迷途小书童·2024-02-03 06:36

神经调节的Hebbian学习用于完全测试时自适应

摘要完全测试时自适应（Fullytest-timeadaptation）是指在推理阶段对输入样本进行序列分析，从而对网络模型进行自适应，以解决深度神经网络的跨域性能退化问题。

Scabbards_·2024-02-03 04:45

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（1）

重要算法与定义深度学习（DeepLearning）：深度学习是一种机器学习方法，它基于大量数据进行训练，通过构建多层的神经网络来模拟人脑的学习过

giszz·2024-02-03 03:34

深度学习入门笔记（七）卷积神经网络CNN

卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征，同时保留原来图片中各个像素的相对位置（空间）关系。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:03

神经网络

神经网络参考资料：TENSORFLOW系列专题TensorFlow从入门到精通深度学习的概念是从人工神经网络的研究中发展而来的，早期的感知器模型只能解决简单的线性分类问题，后来发现通过增加网络的层数可以解决类似于

Fighting_No1·2024-02-03 02:43

循环神经网络RNN以及实战对话机器人-王而川-专题视频课程

循环神经网络RNN以及实战对话机器人—282人已学习课程介绍本次课程主要讲解1：文本理解和文本生成问题、2：标准RNN模型、BPTT算法、3：TensorFlow实现正弦序列预测、4：LSTM模型以及其他

王而川·2024-02-03 02:13

TensorFlow系列专题（九）：常用RNN网络结构及依赖优化问题

一、常用的循环神经网络结构前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构，这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。

weixin_33734785·2024-02-03 02:13

循环神经网络RNN专题（01/6）

在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。

无水先生·2024-02-03 02:43

神经网络是模型还是算法,神经网络模型数据处理

神经网络算法原理4.2.1概述人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。

阳阳2013哈哈·2024-02-03 02:43

深度学习之图像分类

下面回顾一下深度学习在图像分类上的发展历程:LeNet-5在1998年，YannLeCun等人设计的第一个卷积神经网络（CNN）模型LeNet-5，为图像分类领域打开了一个新的门。

kadog·2024-02-03 01:11

嵌入式人工智能实验方向

2采用BESSOC部署深度学习语音信号处理算法，降噪算法3根据公式用C语言实现卷积CNN，或者采用开源的嵌入式机器学习，嵌入式深度学习，嵌入式神经网络开源sdk，移植，部署到MCU或者SOC，

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:05

嵌入式人工智能/深度学习/神经网络导论

加我微信hezkz17进入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群1嵌入式人工智能，嵌入式深度学习含义？嵌入式人工智能（EmbeddedArtificialIntelligence）是指将人工智能技术应用于嵌入式系统中，使其具备智能化的能力。嵌入式系统通常是指集成了计算、控制和传感功能的小型电子设备，如智能手机、智能家居设备、无人机等。嵌入式人工智能可以使这些设备更加智能化、自主决策，并提供更高级的

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:05

基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目

可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好CNNBP神经网络的模型

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:35

嵌入式人工智能硬件平台分类

2MCURTOS领域CORTEX-MStm32以及恩智浦的MCUAI部署轻量级神经网络，训练在上位机或者云端，推理在嵌入式MCU端，C

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:03

故障诊断 | 一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

机器学习之心·2024-02-03 01:26

神经网络之深度学习DBN

前言人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)，通常简称为神经网络，是一种在生物神经网络的启示下建立的数据处理模型。

懒猫gg·2024-02-02 22:19

人工神经网络之求解数学问题

基于求解问题的数学原理，可在原理性方法的指导下构造出相应的神经网络模型，使其通过对样本的学习自动实现问题的求解SVM支持向量机从线性可分模式分类的角度看，支持向量机的主要思想是建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距平面最近的两类样本之间的距离最大化

懒猫gg·2024-02-02 22:49

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个

懒猫gg·2024-02-02 22:19

【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇：TensorFlow介绍和基本操作（代码文档已分享）

在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。

程序员一诺·2024-02-02 22:09

YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

动态卷积（DynamicConvolution）是一种用于目标检测的卷积神经网络模块，其中ODConv（ObjectDetectionConvolution）是其一种具体实现。

小哥谈·2024-02-02 22:24

图像分类的发展史

图像分类的发展史图像分类技术的发展史与计算机视觉、机器学习、神经网络等诸多领域紧密相连。它是一场从理论探索到实际应用的演变历程，同时也是一次由人类视觉启发来模拟视觉感知的冒险之旅。

kadog·2024-02-02 21:41

Python 深度学习实战：聊天机器人

1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到神经网络、机器学习、数据挖掘等多个领域知识。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来进行数据的处理和分析，从而实现对复杂问题的解决。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:47

Python 实战人工智能数学基础：深度学习

深度学习的核心思想是利用神经网络来模拟大脑的思维方式，通过对大量数据的训练来实现模型的学习和优化。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：1950年代至1980年代：人工神经网络的诞生和发展。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

混合精度训练 | fp16 用于神经网络训练和预测

从FP16的范围可以看出，用FP16代替原FP32神经网络计算的最大问题就是精度损失。float：1个符号

小伟db·2024-02-02 20:34

卷积神经网络

卷积神经网络基本架构卷积神经网络，主要特点：卷积运算操作。

冉然_7236·2024-02-02 19:15

PyTorch RNN Regression

循环神经网络RNN及时预测时间序列.更多可以查看官网:*PyTorch官网载入数据假设想要用sin的曲线预测出cos的曲线.imageimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed

Jancd·2024-02-02 19:56

生成式学习，特别是生成对抗网络（GANs），存在哪些优点和缺点，在使用时需要注意哪些注意事项?

模型设计自由度高：生成器和判别器均采用神经网络，可以通过调整神经网络的架构和选用不同的损失函

小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:08

基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统

Together_CZ·2024-02-02 16:40

图像生成：对抗生成网络（GAN）与深度卷积对抗生成网络（DCGAN）

1、引言2、对抗生成网络(GAN)3、深度卷积对抗生成网络(DCGAN)4、总结1、引言生成对抗网络（GAN）是一种算法架构，它使用两个神经网络，其中一个对另一个（因此称为“对抗性”），以便生成新的合成数据实例

小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

【深度学习】基于PyTorch架构神经网络学习总结（基础概念&基本网络搭建）

nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时，一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel

hi_ly_51·2024-02-02 13:25

深度学习入门资料整理

-知乎深度学习入门基础讲义_shuzfan的博客-CSDN博客_深度学习入门神经网络15分钟入门！足够通俗易懂了吧-知乎深度学习基础知识点梳理-知乎

AI视觉网奇·2024-02-02 13:13

大创项目推荐题目：基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络机器视觉 ]

文章目录0简介1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习卷积神经网络的花卉识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2024-02-02 13:06

一文讲透神经网络的激活函数

原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即y=f(x)。

算法进阶·2024-02-02 11:43

PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

1.torch.nntorch.nn是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它为构建和训练神经网络提供了丰富的类库。

科学禅道·2024-02-02 09:23

神经网络激活函数到底是什么？

激活函数其实不是很难啦，归结一下就是大概这样几个分类，详情请参考【神经网络】大白话直观理解！

conch0329·2024-02-02 09:23

调整Activation Function参数对神经网络的影响

数据集：模型一（tanh）：模型二（relu）：模型三（sigmoid）：模型四（多层tanh）：模型五（多层relu）：介绍：ActivationFunction（激活函数）是一种非线性函数，应用在神经网络的每个节点

取名真难.·2024-02-02 09:22

小白初探｜神经网络与深度学习

一、学习背景由于工作的原因，需要开展人工智能相关的研究，虽然不用参与实际研发，但在项目实施过程中发现，人工智能的项目和普通程序开发项目不一样，门槛比较高，没有相关基础没法搞清楚人力、财力如何投入，很难合理管控成本以及时间。为搞清楚情况，老年博主决定一步一个脚印，好好自学。在写本文时，博主已学到一定阶段了，趁有时间，通过博文记录下来，以免遗忘。二、学习准备常年的学习告诉我们，一门学科要快速入门，主流

神奇的代码在哪里·2024-02-02 09:17

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集 2.2. 读取数据集3. 初始化模型参数4. 定义模型5. 定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

神经网络的权重是什么？

请参考这个视频https://www.bilibili.com/video/BV18P4y1j7uH/?spm_id_from=333.788&vd_source=1a3cc412e515de9bdf104d2101ecc26a左边是拟合的函数，右边是均方和误差，也就是把左边的拟合函数隐射到了右边，右边是真实值与预测值之间的均方误差和，本质是一个二次函数。所以才会有梯度下降的概念，梯度下降是什么？

conch0329·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

深度学习的新前沿：突破、应用与挑战

作为模仿人脑结构和功能的强大工具，深度神经网络在图像识别、自然语言处理、医学诊断等多个领域取得了显著成就。但是，随着技术的不断推进，深度学习也在不断地进化和扩展其能力边界。

尘中928·2024-02-02 09:08

详解Keras3.0 Layer API: Base RNN layer

False,go_backwards=False,stateful=False,unroll=False,zero_output_for_mask=False,**kwargs)参数说明cell:这是循环神经网络的单元类型

缘起性空、·2024-02-02 09:08

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。

GodFishhh·2024-02-02 09:07

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