神经网络应用实例第43页

C1-3.4 多个样本的向量化

总结一句话：计算方便下图是神经网络计算的步骤，右侧是有一个输入变量a[0]（什么是X呢，因为输入层有三个神经元，说明有三个输入变量，这是一个向量）的计算过程。但是，当有多组输入变量m的时候怎么办？

帅翰GG·2024-01-13 10:52

神经网络辨识器的作用,神经网络图像识别技术

液压泵恒流问题。迄今为止，国内外有2种实现泵恒流量调节的方法：一种是在泵的主油路上设置一流量敏感装置，将流量信号转换为压差、位移、力或电压信号，再将其与给定信号比较实现流量反馈调节，达到泵恒流量输出；另一种是采用泄漏电补偿方法，通过检测泵的负载压力、油温等参数由补偿数学模型间接辨识出泵的实际输出流量误差，并对泵的给定信号进行电补偿修正，以达到使泵的输出流量恒定。这2种方法均能较为满意地实现泵恒流量

ai智能网络·2024-01-13 10:22

学习笔记--神经网络与深度学习之卷积神经网络

目录1.卷积1.1一维卷积1.2卷积的作用1.3卷积扩展1.4二维卷积1.5互相关2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层（池化层）2.4卷积网络结构3.其它卷积种类3.1空洞卷积

qssssss79·2024-01-13 10:20

DL04-卷积神经网络CNN图解[转]

来源：http://xilinx.eetrend.com/article/10827卷积神经网络CNN图解作者:SanjayChan[http://blog.csdn.net/chenzomi]0背景之前在网上搜索了好多好多关于

happyprince·2024-01-13 10:17

C++实现LeNet-5卷积神经网络

搞了好久好久，公式推导+网络设计就推了20多页草稿纸花了近10天程序进1k行，各种debug要人命，只能不断的单元测试+梯度检验因为C++只有加减乘除，所以对这个网络模型不能有一丝丝的模糊，每一步都要理解的很透彻挺考验能力的，很庆幸我做出来了，这个是第二版，第一版也写了1k行，写完才发现，模型错了，只能全删掉重新写算是一次修行网络的设计，编代码时的各种考虑，debug记录，我不想整理了，有问题的直

一只狗20000402·2024-01-13 10:16

【FINN-R】论文笔记-3.2layers

AnEnd-to-EndDeep-LearningFrameworkforFastExplorationofQuantizedNeuralNetworks的3.2小节笔记，主要阅读目的是了解PE和SIMD的概念、神经网络各层的结构

Leonie_·2024-01-13 10:15

C1-3.2 关于‘神经网络’

C1-3.2关于‘神经网络’【注释】彩色图像（RGB）由三原色构成，二维图像在任意一个点像素为立体三层结构，分别是红色、绿色、蓝色值，该值的范围在0∽255之间1、全连接神经网络——整体架构【注释】：这张图懂了的话

帅翰GG·2024-01-13 10:13

PT之DNN：基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码)利用PyTorch框架的浅层神经网络算法(pth和onnx文件的模型导出和载入推理)实现二分类预测应用案例

PT之DNN：基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码)利用PyTorch框架的浅层神经网络算法(pth和onnx文件的模型导出和载入推理)实现二分类预测应用案例目录基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码

cjz0422·2024-01-13 10:29

大创项目推荐深度学习猫狗分类 - python opencv cnn

文章目录0前言1课题背景2使用CNN进行猫狗分类3数据集处理4神经网络的编写5Tensorflow计算图的构建6模型的训练和测试7预测效果8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习猫狗分类

laafeer·2024-01-13 08:22

【python，机器学习，nlp】RNN循环神经网络

RNN(RecurrentNeuralNetwork)，中文称作循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出。

岩塘·2024-01-13 06:25

如何确定网络的深度和每层的节点（神经元）数目？

确定神经网络的深度和每层的节点（神经元）数目是一个复杂的过程，通常需要基于问题的特性、数据的复杂性和可用计算资源来决定。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

初始化网络的权重和偏置的方法有哪些？

在神经网络中，权重和偏置的初始化对模型的训练和最终性能有重要影响。一个好的初始化方法可以帮助加速梯度下降的收敛速度，减少训练时间，甚至有助于避免训练过程中的问题，比如梯度消失或梯度爆炸。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

人工智能-深度学习：神经网络模型压缩技术（Network Compression）

这几年如火如荼的各种神经网络芯片，其思路是对于给定的计算任务用专用硬件加速。另一个思路是尽可能简化模型来减少计算量和存储占用的一类方法称为模型压缩（Modelcompression）。基

u013250861·2024-01-13 06:15

深度卷积神经网络

目录1.AlexNet2.代码实现1.AlexNet(1)特征提取(2)选择核函数来计算相关性：怎么判断在高维空间里面两个点是如何相关的，如果是线性模型就是做内积。(3)凸优化问题(4)漂亮的定理丢弃法的作用就是因为模型太大了，使用它来对模型做正则。Relu相比于sigmoid梯度确实更大，Maxpooling使用的是最大值，因此输出的值比较大，梯度就比较大，训练就更加容易。输入是224*224，

sendmeasong_ying·2024-01-13 06:42

神经网络压缩（Neural Network Compression）

0.前言神经网络的压缩，既能够保证模型的精度不会显著性地受到损失，又能够大大减少模型的参数，除了直接设计更精细的模型外，目前主要分为近似、量化和剪枝三类方法。

香槟酒气满天飞·2024-01-13 06:09

P122 神经网络压缩Network compression-purning

在边缘设备上跑时，模型太大，跑不动、purn:删减删减以后，正确率有影响会下降为解决这个问题，进行微调，每次只减一点参数，重复多次。使得最后修剪后的模型跟原来的模型差别不大。判断某一个参数是否重要，是否要去掉问题：进行过修剪后不规则的网络，pytorch难以实现，也无法进行矩阵计算，在GPU上无法加速。解决办法：修剪掉的weight，设为0，这样能够进行GPU计算。但是这样的话，net并没有减少w

闪闪发亮的小星星·2024-01-13 06:07

构建神经网络的流程是什么？

构建神经网络涉及多个步骤，从理解问题到设计、实现、训练和验证模型。以下是构建神经网络的典型流程：定义问题理解问题域：清晰地定义你想要用神经网络解决的问题。这可能是分类问题、回归问题或者其他类型的任务。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:37

Bosenya12·2024-01-13 06:34

k8s-statefulset控制器 12

StatefulSet将应用状态抽象成了两种情况：拓扑状态：应用实例必须按照某种顺序启动，新创建的Pod必须和原来Pod的网络标识一样。存储状态：应用的多个实例分别绑定了不同存储数据。

coco--hui·2024-01-13 05:51

从无到有：AI绘画API在插画与游戏设计中的应用

AI绘画API的工作原理AI绘画API基于深度学习和神经网络技术，通过对大量图像数据进行训练和学习，逐渐掌握图像生成的能力。这些API通常采用GAN（生成对抗网络）架构，由生成器和判别器两部分组成。

海碗吃饭·2024-01-13 05:44

人工智能：未来智慧城市建设的“智慧大脑”与核心价值

目录一、引言二、人工智能在智慧城市中的应用实例三、人工智能对智慧城市建设的核心价值四、面临的挑战与未来展望五、结语六、附：智慧城市全套解决方案大合集-下载一、引言随着科技的飞速发展，智慧城市的概念逐渐深入人心

方案365·2024-01-13 04:35

Clear Read-Only Status

用的是ubuntu系统，一直在普通用户模式下打开Git下建的项目，今天运行神经网络程序时，由于有一个cudnn错误，必须要在sudo模式下才不会报错，所以用sudo试着打开了pycharm，发现是完全另一个

LemonMadison·2024-01-13 03:28

使用AutoDecoder自动解码器实现简单MNIST特征向量提取

在训练过程中同时优化特征向量与神经网络参数。如果训练集有N张图片，特征向量长度为n，神经

jedi-knight·2024-01-13 03:03

人工智能应用案例学习1

专业术语上来说，AlphaGo的做法是使用了蒙特卡洛树搜索与两个深度神经网络相结合的方法，其中一个是以估值网络来

ericblue·2024-01-13 01:41

AI疯狂进阶——感受野篇

核心导读：1.神经网络感受野是什么？2.感受野的分布是啥样子的？3.感受野是不是越大越好？4.多路感受野融合提高精度？5.如何计算神经网络感受野？1.神经网络感受野是什么？

AI疯狂进阶·2024-01-13 01:14

Transformer 是拥抱数据不确定性的艺术

Transformer的架构、训练及推理等都是在Bayesian神经网络不确定性数学思维下来完成的。

孙庚辛·2024-01-13 00:38

Linux驱动入门(四)——构建第一个驱动程序

模块模块的操作HelloWorld模块加载后文件系统的变化模块参数和模块之间通信模块参数模块的文件格式ELF模块之间的通信模块之间的通信实例将模块加入内核向内核添加模块KconfigKconfig语法应用实例

Jacky~~·2024-01-13 00:25

利用GPU训练神经网络

一首先，查看GPU情况nvidia-smi确实训练得要快多了在网络模型后添加cuda方法tudui=Tudui()tudui=tudui.cuda()损失函数loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()loss_fn=loss_fn.cuda()训练imgs,targets=dataimgs=imgs.cuda()targets=targets.cuda()测试imgs,target

Cupid_BB·2024-01-13 00:50

基于图像合成和注意力的深度神经网络从计算机断层扫描灌注图像中自动分割缺血性脑卒中病变

Automaticischemicstrokelesionsegmentationfromcomputedtomographyperfusionimagesbyimagesynthesisandattention-baseddeepneuralnetworks基于图像合成和注意力的深度神经网络从计算机断层扫描灌注图像中自动分割缺血性脑卒中病变背景贡献实验

火柴狗·2024-01-13 00:36

人体肠道微生物菌群和抑郁症的关系

肠道-大脑轴线，也就是通常提到的肠脑系统，人体第二神经网络是如何工作运转的？哪些微生物、如何形成大脑功能运转机制，比如记忆和一些大脑社会行

精气神806·2024-01-12 23:43

67、AI 模型性能评估指标：吞吐和延时

神经网络的性能很重要，可以看下这一节：神经网络的性能以及那些框架存在的意义。在我们进行模型性能评估之前，介绍一下两个对于性能评估非常重要的概念——吞吐和延时。

董董灿是个攻城狮·2024-01-12 23:32

解惑（一） ----- super(XXX, self).init()到底是代表什么含义

转载：https://blog.csdn.net/zyh19980527/article/details/107206483/相信大家在很多场合特别是写神经网络的代码的时候都看到过下面的这种代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet

底层研究生·2024-01-12 21:43

深度学习代码学习

神经网络基本搭建：torch.nn解惑（一）-----super(XXX,self).__init__()到底是代表什么含义_super(,self).

朽月初二·2024-01-12 21:42

最小二乘法，极大似然估计，交叉熵

这个最小值找到了，就是相当于神经网络中和人脑中判断猫的模型最相近的那个结果了缺点：用这个作为损失函数非常麻烦，不适合梯度下降。

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:38

C++20新特性解析：深入探讨协程库的实现原理与应用

深入探讨协程库的实现原理与应用一、C++20的协程库简介二、C++20协程基础知识2.1、协程的基本概念和使用方法2.2、C++20中的协程支持2.3、协程与传统线程的对比三、C++20协程库的实现原理四、C++20协程库的应用实例总结一

Lion Long·2024-01-12 21:48

基于深度学习神经网络cnn的外来物种入侵识别系统源码

准备数据2种数据，即本地物种和外来入侵物种，总共有12031张图片，每个文件夹单独放一种第二步：搭建模型本文选择MobileNetV2，其网络结构如下：由于是2分类问题，直接套用网络肯定是不行，因此会在改动神经网络输出类别数

天竺街潜水的八角·2024-01-12 21:03

基于深度学习神经网络YOLOv5目标检测的人脸表情识别系统

第一步：YOLOv5介绍YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的最新版本。YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了改进和优化，以提高检测的准确性和速度。YOLOv5采用了一些新的技术和方法来改进目标检测的性能。其中包括以下几个方面：损失函数：YOLOv5使用了CIOU_Loss作为boundingbox的损失函数。CIOU_Loss是一种改进的IOU_L

天竺街潜水的八角·2024-01-12 21:03

mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和global average pooling（全局平均池化）的区别简介

在神经网络中，我们经常会看到池化层，常用的池化操作有四种：mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和globalaveragepooling

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:33

基于Pytorch深度学习神经网络CNN花朵图像识别系统

第一步：导入头文件importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.optimasoptim第二步：数据预处理defloadtrain

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:02

基于深度学习神经网络cnn的柑橘病虫害识别系统源码

第一步：准备数据5种柑橘病虫数据：Fruit-anthrax，Fruit-ulcer，leaf_thyroid，Leaf-anthrax和Leaf-ulcer，总共有3030张图片，每个文件夹单独放一种数据第二步：搭建模型本文用的是resnet50模型，其网络结构如下：模型代码如下：defresnet_50(IMG_SHAPE=(224,224,3),class_num=5):inpt=Input

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:31

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理

个人梳理目录基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理写在前面摘要1引言2新能源功率预测方法概述2.1人工智能技术预测新能源功率的理论基础2.2机器学习和深度学习模型方法2.2.1人工神经网络

lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

Pytorch基础：nn模块与网络创建——卷积模块的使用

Pytorch基础：nn模块与网络创建——卷积模块的使用1.卷积模块2.nn.Conv2d3.特征图的输入和输出尺寸的关系表4.卷积后输出特征图维度和输入相同1.卷积模块卷积是卷积神经网络中最常用的操作之一

MechMaster·2024-01-12 19:44

深入理解循环神经网络（RNN）及其变体

目录前言1RNN实现顺序记忆1.1RNN的序列处理能力1.2梯度问题：RNN的局限性1.3应对梯度问题的策略2RNN变体：解决梯度问题2.1GRU（门控循环单元）2.2LSTM（长短期记忆网络）2.3变体优势：处理长距离依赖3双向RNN：获取更全面的信息3.1引入双向上下文3.2双向RNN的工作原理3.3适用性及应用场景结语前言在当今信息时代，序列数据处理是机器学习和人工智能领域中至关重要的任务之

cooldream2009·2024-01-12 18:23

李宏毅深度学习——卷积神经网络

卷积神经网络CNNCNN在图像处理中的应用图像分类：input：像素矩阵output：输出类别的向量大部分pattern比整张图片要小CNN的架构Convolution卷积计算：将卷积核与像素矩阵进行内积计算

migugu·2024-01-12 17:19

Transformer：革新自然语言处理的强大模型

简介：Transformer是一种革新性的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。

程序猿-饭饭·2024-01-12 15:20

《动手学深度学习》学习笔记第9章现代循环神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺9.现代循环神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:02

《动手学深度学习》学习笔记第8章循环神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺8.循环神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:54

图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG（一）

WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs核心要点文章旨在解决现有预训练图神经网络方法仅仅适用于同质图

processor4d·2024-01-12 15:29

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

MPL也被称为（普通）前馈神经网络，有时也简称为神经网络。MLP可以被视为广义的线性模型，执行多层处理后得到的结论。将线性模型的公式可视化：importmglearnimportmatplotl

zhangbin_237·2024-01-12 14:01

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