神经网络应用实例第52页

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

一、本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度

Snu77·2024-01-06 12:38

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

基本原理:使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过多层网络进行分类。改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

如何实现无人机识别功能

深度学习：基于深度神经网络的算法，如卷积神经网络（CNN），用于无人机图像分类、检测和识别。雷达识别：雷达系统：利用雷达技术进行无人机目标探测、跟踪和识别。

LittroInno·2024-01-06 11:44

基于ZKEACMS的.Net Core多租户CMS建站系统

简单讲：在一台服务器上运行单个应用实例，它为多个租户（客户）提供服务。从定义中我们可以理解：多租户是一种架构，目的是为了让多用户环境下使用同一套程序，且保证用户间数据隔离。

ZKEASOFT·2024-01-06 11:43

Ambiq推出语音增强人工智能以消除物联网应用中的噪声

超低功耗半导体解决方案供应商Ambiq®推出了其最新产品——神经网络语音增强器(NNSE)，并已将该方案加入到neuralSPOT的（开源模型）ModelZoo中。

希尔贝壳AISHELL·2024-01-06 11:32

常见神经网络类型之前馈型神经网络

1、前馈型神经网络常见的前馈型神经网络包括感知器网络、BP神经网络、RBF网络（径向基函数神经网络）（1）感知器网络:也被称作感知机，主要用于模式分类，也可以用作学习控制和基于模式分类的多模态控制（2）

繁花似锦之流年似水·2024-01-06 10:04

R1周：RNN-心脏病预测

1、RNN介绍：循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork）是一种在序列数据上进行处理的深度学习模型。

我也不太懂·2024-01-06 08:36

G1周-生成对抗网络入门

GAN的核心思想是通过训练两个神经网络，一个生成器（Generator）和一个判别器（Disc

我也不太懂·2024-01-06 08:36

多内层神经网络具有先天的不可解释性

多层神经网络的不可解释性是指其内部的决策过程很难被人类理解和解释。这主要是因为多层神经网络具有大量的神经元和多个层次的连接，使得网络的决策过程变得非常复杂。

人机与认知实验室·2024-01-06 08:03

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）对比

我们将比较能够解决上述问题的三种常用方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention），从三个维度比较这三种架构：计算复杂度、顺序操作和最大路径长度。

科学禅道·2024-01-06 07:56

2023/12/31周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目引言模型与方法多层感知器神经网络MLPLSTMGRUAE-BiGRU-Swish神经网络实验实验过程评估标准实验结果深度学习Self-attention背景作用实现方式简单

user_s1·2024-01-06 07:25

李沐机器学习系列5---循环神经网络

1Introduction对于样本的分析，通过全连接层处理表格数据，通过卷积神经网络处理图像数据；第一种假设，所有数据都是独立同分布的RNN处理序列信号序列数据的更多场景1）用户使用习惯具有时间的先后性

expectmorata·2024-01-06 07:40

计算机视觉与美颜SDK：详解人脸美型功能的实现过程

深度学习方法在关键点定位方面取得了巨大的成功，通过训练神经网络，可以实现更加准确和稳定的关键点检测。二、三维模型生成在关键点定位的基础上，可以构建人脸的三维模型。

美狐美颜sdk·2024-01-06 06:42

神经网络-最大池化Maxpool

参数https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html#torch.nn.MaxPool2d最大池化importtorchfromtorchimportnninput=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]],d

Cupid_BB·2024-01-06 06:32

神经网络-卷积层

卷积输入通道数，输出通道数，核大小参数具体含义直观理解各个参数的网站(gif)https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md大概长这样，cyan是青色的意思channel数（终于理解论文里图片放好多层的原因了）查看网络结构可以直接printdataset=torchvision.datasets.CIFAR10(

Cupid_BB·2024-01-06 06:31

神经网络中的线性和非线性---学习笔记

线性模型和非线性模型区别：线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的。区分是否为线性模型，看乘法是式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x，那么此模型为线性模型。或者判断决策边界是否是线性的。注意，一个y关于x变化的函数，即使x和y是曲线关系，但如果x只被一个w影响。如果自变量x被两个以上参数影响，则此模型是非线性的。最简单的判断方法：判断决策边界是否是直线，即是否可以用一条

Wsyoneself·2024-01-06 06:59

神经网络-非线性激活，线性层

非线性激活为什么要使用非线性激活：个人理解是为了给神经网络引入一些非线性的特质下面是查到的资料所得结果如上图的神经网络，在正向传播过程中，若使用线性激活函数(恒等激励函数)即令则隐藏层的输出为可以看到使用线性激活函数神经网络只是把输入线性组合再输出

Star_.·2024-01-06 06:23

深度学习--TensorFlow（6）神经网络 -- 拟合线性函数&&非线性函数

目录一、拟合线性函数1、生成随机坐标2、神经网络拟合代码二、拟合非线性函数1、生成二次随机点2、神经网络拟合代码一、拟合线性函数学习率0.03，训练1000次：学习率0.05，训练1000次：学习率0.1

_(*^▽^*)_·2024-01-06 06:22

神经网络-非线性激活

ReLUimporttorchfromtorchimportnninput=torch.tensor([[1,-0.5],[-1,3]])input=torch.reshape(input,(-1,1,2,2))print(input.shape)#torch.Size([1,1,2,2]).shape=.size()classTudui(nn.Module):def__init__(self):

Cupid_BB·2024-01-06 06:49

基于PyTorch的Transformer组件实现

整体架构和关键组件注意力机制的提出极大提高了神经网络对序列相关信息的学习能力。Transfo

oveZ·2024-01-06 06:48

PyTorch|一次画一批图像

想想这样一个场景，我们训练了一个神经网络，输入一些信息，这个网络可以根据信息为我们生成相关图片。

霜溪·2024-01-06 06:13

卷积神经网络|制作自己的Dataset（最终版）

之前文章已经实现了一个自定义的类，制定了自己的数据集。其实，细看代码，可传入的参数过多，有些简单问题复杂化，实现上不是那么简洁。既然是自己定义的数据集，那么许多功能是自己写好的，如何写，为什么这样写都是已知的。这里，我们考虑让自己定义的Dataset类简单化，并由此完成全部数据准备工作。图片名处理在实现Dataset类之前，图片准备工作是必须要进行的，或者说是对我们收集到的图片进行改名。就像之前那

霜溪·2024-01-06 06:12

一文了解自然语言处理神经史（下）

2014年-序列到序列模型2014年，Sutskever等人提出序列到序列学习，一种通过神经网络将一个序列映射到另一个序列的通用框架。

城市中迷途小书童·2024-01-06 03:47

大创项目推荐深度学习卷积神经网络的花卉识别

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2024-01-06 02:16

基于萤火虫算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于萤火虫算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于萤火虫算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-06 02:15

python实现bp神经网络对csv文件进行数据预测(2)

参考资源：sklearn库bp神经网络[从原理到代码一篇搞定]（2）_sklearn神经网络-CSDN博客十分钟上手sklearn：安装，获取数据，数据预处理-知乎(zhihu.com)一个实例讲解如何使用

赛亚超·2024-01-06 00:29

基于哈里斯鹰算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于哈里斯鹰算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于哈里斯鹰算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-05 23:26

基于鸟群算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于鸟群算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于鸟群算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-05 23:26

基于引力搜索算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于引力搜索算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于引力搜索算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-05 23:25

基于闪电搜索算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于闪电搜索算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于闪电搜索算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-05 23:24

用于查询性能预测的计划结构深度神经网络模型--大数据计算基础大作业

用于查询性能预测的计划结构深度神经网络模型论文阅读和复现24.【X=1.1】在关系数据库查询优化领域，对查询时间的估计准确性直接决定了查询优化结果，进而影响到数据库整体的查询效率。

旅僧·2024-01-05 23:29

one-hot编码

在深度学习中，它通常用于表示分类变量，将离散的分类信息转化为向量形式，以便神经网络等模型能够处理它们。

如果香香是阿姨·2024-01-05 22:22

神经网络框架的基本设计

一、神经网络框架设计的基本流程确定网络结构、激活函数、损失函数、优化算法，模型的训练与验证，模型的评估和优化，模型的部署。

广煜永不挂科·2024-01-05 21:38

从零开始的神经网络框架搭建

一、抽象化的神经网络对于一个神经网络来的运算流程来说，基本可以分为两部分：训练与预测。而训练的基本流程又包括：输入数据、计算并激活、计算损失、优化等步骤。

广煜永不挂科·2024-01-05 21:05

tensorflow全连接神经网络代码实现

训练目的由np产生随机数据train_x,标签数据是train_y由f(x)=sinx+cosx产生，即train_y=f(train_x)训练结果蓝色是神经网络训练相应次数产生的数据红色是直接由x=np.arrange

像鸟一样飞翔·2024-01-05 21:05

废话不多，方法简单：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x16 and 20x64)

2.全连接神经网络：当前网络结构输出的神经元数和设置的神经元不匹配，因此需要重新设置fc层的神经元数这里我们主要说第二种情况！

Cedar...·2024-01-05 21:05

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (250x7 and 9x256) pytorch报错

在利用pytorch搭建神经网络模型的时候，遇到这个错误通常表示矩阵乘法操作的维度不匹配。具体地说，根据错误信息，mat1是一个250x7的矩阵，而mat2是一个9x256的矩阵，它们的维度无法相乘。

郁金为·2024-01-05 21:02

Continual Learning/Lifelong Learning/Incremental Learning

近年来，深度神经网络的增量学习出现了爆炸式增长。最初的工

Si_ang_·2024-01-05 20:14

利用深度学习图像识别技术实现教室人数识别

它通过构建深层的神经网络，能够处理和识别高度复杂的数据模式。图像识别则是深度学习的一个重要应用领域，通过训

北京富维图像5369·2024-01-05 20:14

Continual Learning with Deep Generative Replay笔记

1.引言人工神经网络容易发生灾难性遗忘。常常通过重放过去任务的真实样本来联合优化网络参数，但这种方法占用内存，可能在现实部署中不顺利。

IFSB PRO Chu·2024-01-05 20:14

深度学习在工地安全帽识别技术的应用与展望

深度学习与图像识别深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它在图像处理和识别领域表现出卓越的能力。通过训练，深度学习模型可以识别和理解图

北京富维图像5369·2024-01-05 20:39

SE-Net学习笔记

Excitation：它是一个类似于循环神经网络中门的机制。通过参数来为每个特征通道生成权重，其中参数被学习用来显式地建模特征通道间的相关性。最后是一个Reweight的操

好吃红薯·2024-01-05 20:21

《优质思考的力量》读书笔记13

惊恐发作的根源是脑神经网络，是产生恐慌感的神经信息高速公路，所以治愈的根本是拆毁这

雯煊·2024-01-05 19:29

【王者荣耀】皮肤-英雄预测（tensorflow）

包括的模块有dataset的建立，卷积神经网络模型等。

xxhls_02·2024-01-05 18:03

【论文阅读笔记】Stable View Synthesis 和 Enhanced Stable View Synthesis

目录StableViewSynthesis摘要引言EnhancedStableViewSynthesis从Mip-NeRF360的对比实验中找到的两篇文献，使用了卷积神经网络进行渲染和新视角合成，特此记录一下

LuH1124·2024-01-05 16:04

如何快速入门机器学习、深度学习、数据分析

深度学习：深度学习是机器学习的一种特殊形式，它通过多层神经网络模拟人脑神经系统来实现自动化的模式学习和分类。深度

无心同学·2024-01-05 14:28

Python-基于长短期记忆网络(LSTM)的SP500的股票价格预测股价预测 Python数据分析实战数据可视化时序数据预测变种RNN 股票预测

Python-基于长短期记忆网络(LSTM)的SP500的股票价格预测股价预测Python数据分析实战数据可视化时序数据预测变种RNN股票预测摘要近些年，随着计算机技术的不断发展，神经网络在预测方面的应用愈加广泛

无心同学·2024-01-05 14:56

Spring 管理 Bean-IOC--基于注解配置 bean

基于注解配置bean●基本介绍●组件注解的形式有代码演示--了解注解UserDaoUserServiceUserActionMyComponent配置beans.xml注意测试注意事项和细节说明自动装配基本说明应用实例需求

尘觉·2024-01-05 14:21

2023APMCM亚太数学建模C题 - 中国新能源汽车的发展趋势（3）

由于数据集可能略大，而在处理复杂问题、大量特征和大规模数据集时神经网络，支持向量机算法，随机森林算法等均表现出色，考虑到当数据集中有多个特征，且特征之间的关系复杂时，随机森林处理效果更佳，故我们收集一定新能源汽车的相关

想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:30

新手可理解的PyTorch线性层解析：神经网络的构建基石

目录torch.nn子模块LinearLayers详解nn.IdentityIdentity类描述Identity类的功能和作用Identity类的参数形状示例代码nn.LinearLinear类描述Linear类的功能和作用Linear类的参数形状变量示例代码nn.BilinearBilinear类的功能和作用Bilinear类的参数形状变量示例代码nn.LazyLinearLazyLinear

E寻数据·2024-01-05 12:51

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