神经网络应用实例第32页

6 时间序列（不同位置的装置如何建模）： GRU+Embedding

RGU：循环神经网络模块，经常用于处理时序数据。Embedding:是PyTorch中的一个类，用于将离散的整

汀沿河·2024-01-23 09:54

CNN神经网络学习

同时希望能对软件/神经网络应用层面有更多的了解，以加强对芯片内部设计需求的理解。此贴记录了自己对神经网络的学习过程。

闻林禹·2024-01-23 09:22

深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

在深度学习领域中，已经经过验证的成熟算法，目前主要有深度卷积网络（DNN）和递归网络（RNN），在图像识别，视频识别，语音识别领域取得了巨大的成功，正是由于这些成功，能促成了当前深度学习的大热。与此相对应的，在深度学习研究领域，最热门的是AutoEncoder、RBM、DBN等产生式网络架构，但是这些研究领域，虽然论文比较多，但是重量级应用还没有出现，是否能取得成功还具有不确定性。但是有一些比较初

AAI机器之心·2024-01-23 08:20

机器学习笔记 - 基于自定义数据集 + 3D CNN进行视频分类

一、简述这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的3D卷积神经网络(CNN)。3DCNN使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在2DCNN中它可以在二维上滑动。

坐望云起·2024-01-23 08:40

区间预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测

区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测目录区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE

机器学习之心·2024-01-23 07:44

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测

RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积长短期记忆神经网络

机器学习之心·2024-01-23 07:44

2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow？

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力，解决各种复杂的问题，如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。

NCHU-Net·2024-01-23 07:43

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程文章目录解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程一、引言二、基础理论1.人工神经元：构建块的定义2.神经网络的结构3.激活函数的作用三、前向传播1.数据流动：输入到输出

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

神经网络算法与逻辑回归：优势与差异

神经网络算法和逻辑回归都是预测模型中的重要工具，但它们在处理复杂和非线性问题时表现出不同的性能。本文将深入探讨神经网络算法相对于逻辑回归的优势，以及它们在不同场景下的适用性。

幻风_huanfeng·2024-01-23 07:29

BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）的区别

BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）都是循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据，但它们在结构和运算机制上有一些关键区别：门的数量和类型：BiLSTM：每个LSTM单元包含三个门

sagima_sdu·2024-01-23 07:21

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

多层感知器（Multi-LayerPerceptron）（人工神经网络）多层感知器模型框架MLP用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备

小旺不正经·2024-01-23 07:05

【论文解读】NeurIPS 2021| 基于置信度校正可信图神经网络

题目：基于置信度校正可信图神经网络会议：NeurIPS2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.14285自信点，我的GNN们图神经网络(GNN)卓越的性能已经广受关注，但其预测结果是否值得信赖却有待探索

风度78·2024-01-23 06:25

day01 深度学习介绍

目录1.1深度学习介绍1.2神经网络NN1、概念：2、神经元3、（单层）神经网络4、感知机（两层）5、多层神经网络6、激活函数（1）饱和与非饱和激活函数（2）饱和激活函数①Sigmoid激活函数②tanh

柠檬不萌只是酸i·2024-01-23 06:55

基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测

目录背影摘要代码和数据下载：基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测资源-CSDN文库https://download.csdn.net

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-23 06:26

【神经网络】火箭点火发射-诠释一场数据与学习的奇妙之旅

火箭点火发射来理解神经网络的故事细节在一个充满科技气息的研究室里，一群科学家们正在忙碌地准备着一次重要的火箭点火发射。这次发射不仅是一次航天探索的壮丽征程，更是一场利用神经网络处理数据的智慧之旅。

德天老师·2024-01-23 06:17

【机器学习理论】人工神经网络之神经元的MP模型

MP模型1神经元的生理结构2神经元的数学模型2.1从生理结构到MP模型的构建过程2.2MP模型的直观图示2.3MP模型的标准形式2.4MP模型的向量形式2.5小结3MP模型的加权求和的数学意义4总结人工神经网络是人工智能仿生学派的一大创造

Li Yuexi·2024-01-23 06:46

【人工智能大脑】仿生学与人工智能交汇：基于MP神经网络的精准农业实践

MP神经网络，即McCulloch-Pitts模型（MCPModel），是神经网络的早期形式之一，由WarrenMcCulloch和WalterPitts在1943年提出。

德天老师·2024-01-23 06:40

NOIP2003提高组T1：神经网络

题目链接[NOIP2003提高组]神经网络题目背景人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用

少儿编程乔老师·2024-01-23 06:09

街头霸王II神经网络AI训练项目

简介：该项目通过对街头霸王II进行足够的人工或自动训练，最终生成的神经网络可以让对局双方在AI的掌控下自动进行对局。

字节狂徒·2024-01-23 06:39

特斯拉FSD的神经网络（Tesla 2022 AI Day）

（FullSelfDriver）技术结构图，图中把自动驾驶模型拆分出分成了几个依赖的模块：技术底座：自动标注技术处理大量数据，仿真技术创造图片数据，大数据引擎进不断地更新（大模型的数据基础）核心部分：神经网络对场景的识别和理解

哆啦叮当·2024-01-23 06:38

深度学习|RCNN&Fast-RCNN

1.RCNN2014年提出R-CNN网络，该网络不再使用暴力穷举的方法，而是使用候选区域方法（regionproposalmethod）创建目标检测的区域来完成目标检测的任务，R-CNN是以深度神经网络为基础的目标检测的模型

AI小白龙*·2024-01-23 04:18

卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

Transformer 深度学习模型

传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等序列模型存在着串行计算的限制，导致在处理长序列时性能不佳。Transformer引入了注意力机制（Attention

JNU freshman·2024-01-23 03:44

【论文研读】基于卷积神经网络的图像局部风格迁移

但是当前针对图像风格迁移的研究大多难以提取图像中的局部进行风格迁移，而将重心放在图像全局风格迁移上，针对局部风格迁移这一研究领域上的空白，浙江工业大学缪永伟与浙江理工大学、中科院自动化研究所合作发表了《基于卷积神经网络的图像局部风格迁移

lexonT·2024-01-23 03:41

一文让你由浅入深的理解Transform模型

简单解释Transform是在神经网络之后又发展的一个比较流行的深度模型，今天就给大家解释一下这个模型的原理。首先先抛出一个问题？

lhz泽少·2024-01-23 03:06

MSG3D

一个人体骨骼图被记为G=(v,E)图卷积：图卷积定义考虑一种常用于处理图像的标准卷积神经网络(CNN)。输入是像素网格。每个像素都有一个数据值向量，例如红色、绿色和蓝色通道。数据通过一系列卷积层。

潦草大叔·2024-01-23 02:48

LSTM解读

1、LSTM1.1、LSTM理解LSTM是一种循环神经网络，它可以处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。

搬砖人NO17·2024-01-23 01:41

RTDETR 引入 UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv

大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。

迪菲赫尔曼·2024-01-23 00:48

【AI】深度学习在编码中的应用（4）

、基于可逆网络的架构三、基于GAN模型的架构四、多层结构图像压缩框架今天学习和梳理基础架构设计的4种模式：一、基于自编码器的架构在人工智能应用中，自编码器（Autoencoder,AE）是一种无监督的神经网络模型

giszz·2024-01-23 00:34

pytorch和pycharm的区别

它提供了很多用于深度学习的工具，例如自动求导、神经网络构建和训练等。PyCharm是一个Python集成开发环境(IDE)，它可以帮助用户编写、调试和执行Python程序。

low sapkj·2024-01-23 00:02

基于图神经网络与深度学习的商品推荐算法

谦谦菜鸟·2024-01-23 00:58

面向中国企业关系抽取的双向门控递归单元神经网络

面向中国企业关系抽取的双向门控递归单元神经网络论文原文：论文原文摘要：为了帮助金融从业人员有效识别高风险企业、法人或股东，国内外学者构建了风险预警的企业知识图谱。

精分天秤座的mystery·2024-01-23 00:27

阿里重磅发布大规模图神经网络平台AliGraph，架构算法解读

图神经网络(GNN)主要是利用神经网络处理复杂的图数据，它将图数据转换到低维空间，同时最大限度保留结构和属性信息，并构造一个用于训练和推理的神经网络。

weixin_34302561·2024-01-23 00:57

图神经网络 Graph Neural Networks:Foundations, Frontiers, Applications &基于 node2vec 的电影推荐实验

目录0.概念1.引言（1）图神经网络概述（2）图嵌入（3）图神经网络类型（4）图神经网络典型应用2.图嵌入：基于图结构的表示学习（1）node2vec原理3.工具包node2vec的使用4.案例：基于node2vec

海阔＆天空742·2024-01-23 00:56

「已注销」·2024-01-23 00:25

图神经网络X项目｜基于图神经网络的电商行为的预测（5%）

文章目录JupyterNotebook学习人工智能的好帮手数据集数据集下载数据集调用数据集应用技巧——获取不重复的编号数据集应用技巧——随机采样数据集应用技巧——抽取前N项进行模拟测试数据集构建技巧一——查看数据集构建进度JupyterNotebook学习人工智能的好帮手【JupyterNotebook】快速上手轻松玩明白数据集数据集下载数据集下载地址数据集调用fromsklearn.prepro

晓源Galois·2024-01-23 00:24

【深度视觉】第二章：卷积网络的数据

四、卷积网络的数据上个系列我们详细讲解了pytorch框架下的全连接层神经网络DNN。本系列我们开始讲卷积神经网络CNN,ConvolutionalNeuralNetworks。

宝贝儿好·2024-01-22 22:29

【深度视觉】第五章：卷积网络的重要概念及花式卷积

首先再明确一些概念和操作流程：任何神经网络中，一个神经元都只能存储一个数字。

宝贝儿好·2024-01-22 22:29

【深度视觉】第四章：卷积神经网络架构

六、卷积神经网络架构前面给大家也详细展示了DNN的图像分类过程，一个最直观的感受就是图像数据太大，要设置巨量的神经元个数，算力根本就无法匹配，所以DNN只适合少量的数据，比如我们已经把图像数据卷积操作到变成

宝贝儿好·2024-01-22 22:26

十分钟带你复现YOLOv8

目录复现环境参考来源前期准备配置环境复现功能模型训练更多内容YOLO是JosephRedmon等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测算法。

Hello阿尔法·2024-01-22 21:02

datawhale 大模型学习第四章-新模型架构

一、现状GPT3是一个通过96个Transformerblock堆叠在一起的神经网络.即：每一个TransformerBlock是一个多头注意力层的Block目前大模型的规模已经到了极限（模型越大，需要训练资源和时间也就越长

fan_fan_feng·2024-01-22 21:48

【算法小记】深度学习——循环神经网络相关原理与RNN、LSTM算法的使用

卷积神经网络在图像领域取得了良好的效果，卷积核凭借优秀的特征提取能力通过深层的卷积操作可是实现对矩形张量的复杂计算处理。

絮沫·2024-01-22 20:24

机器学习大作业——基于DEAP数据集的脑电信号识别（DNN+CNN）

目录一、实验目的二、实验原理介绍2.1数据集描述2.2深度神经网络2.2.1关于DNN2.2.2网络模型代码实现2.3卷积神经网络2.3.1关于CNN2.3.2网络模型代码实现三、模型训练与测试3.1数据预处理

长安er·2024-01-22 20:22

回归预测 | Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多变量回归预测

回归预测|Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述

机器学习之心·2024-01-22 20:15

Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting基于注意的小脚印关键字点对点模型

Abstract在本文中，我们提出了一种基于注意力的端到端神经网络方法，用于小足迹关键词发现（KWS），旨在简化构建生产质量的KWS系统的流程。我们的模型包括一个编码器和一个注意机制。

图灵与对话·2024-01-22 20:50

语音情感识别基本原理及应用场景-python（课设报告）

目录摘要一语音情感识别的基本原理语音信号的特征提取情感状态的分类和识别积极情感消极情感中性情感语音情感识别的算法和模型卷积神经网络（CNN）长短期记忆网络（LSTM）决策树（DecisionTree）支持向量机

励志吃菊猫的咸鱼·2024-01-22 17:25

【AI】深度学习在编码中的应用（5）

一、基于RNN架构的方法基于RNN架构的方法定义：在分析/合成变换中，基于RNN（循环神经网络）架构的方法是指利用RNN模型来学习和表示输入数据（如序列数据）中的模式、结构和依赖关系，并根据这些学习到的特征来进行分析或合成新的数据

giszz·2024-01-22 17:29

IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用

IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用IDCNN（IteratedDilatedConvolutionalNeuralNetwork）是一种特别设计的卷积神经网络（CNN），用于处理自然语言处理

sagima_sdu·2024-01-22 16:16

AIGC实战——像素卷积神经网络(PixelCNN)

AIGC实战——像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.训练PixelCNN3.PixelCNN分析4.使用混合分布改进PixelCNN小结系列链接0.前言像素卷积神经网络

盼小辉丶·2024-01-22 15:47

PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

生成对抗网络0.前言1.GAN2.GAN模型分析3.利用GAN模型生成手写数字小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型

盼小辉丶·2024-01-22 15:46

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