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神经网络拟合工具箱
TensorFlow框架(6)之RNN循环
神经网络
详解
1.RNN循环
神经网络
1.1结构循环
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(recurrentneuralnetwork,RNN)源自于1982年由SarathaSathasivam提出的霍普菲尔德网络。
AI小白龙*
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一、理论介绍多项式回归是一种回归分析的方法,它通过使用多项式函数来
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数据。与简单线性回归不同,多项式回归可以更灵活地适应数据的曲线特征,因为它可以包含多个特征的高次项。
rubyw
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Scikit-Learn 中级教程——学习曲线
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Python算法
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聪明人需要克服的5个缺点
爱丽丝·博耶斯博士是一名临床心理学家,也是《健康思想
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》(TheHealthyMindToolkit)和《焦虑
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》(TheAnxietyToolkit)这两本书的作者。
野人植树
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2024-01-23 14:17
大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】
以下是一些相关的背景信息:1.深度学习基础:学习大模型之前,对深度学习的基本概念、
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的原理、激活函数、损失函数等基础知识有一
一见已难忘
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2024-01-23 13:15
IT分享/测评/交流
学习
大模型
语言模型
多维度深度分析
CC
工具箱
使用指南:【生成分级用地用海编码与名称】
一、简介在国土空间规划中,用地用海分类采用三级分类体系,共设置24种一级类、106种二级类及39种三级类。在某些场景中,需要按等级归类并汇总统计。此工具的作用就是通过用地编码生成一至三级地类(编码和名称),作为后续统计的基础。二、工具参数介绍点击【用地用海】组里的【生成分级用地用海编码名称】工具:即可打开下面的工具框界面:1、选择用地图层图层的属性表应带有用地编码字段。2、选择用地编码字段以上面截
规划GIS会
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2024-01-23 13:14
CC工具箱使用帮助
arcgis
arcgis
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sdk
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CC
工具箱
使用指南:【清洗字段值】
一、简介由于一些不规范的输入,或是其它数据转换而来,要素类或者独立表的字段值经常含有空值、空格等影响数据质量的内容。文本型字段中的空值和空格不一样,同样数字型字段中的空值和0也不一样。在后续的字段处理中,这类问题往往会引发更麻烦的bug。这个工具的目的就是清理、转换这些字段内容,提高数据质量。二、工具参数介绍点击【字符串相关】组里的【字段数据清洗】工具:即可打开下面的工具框界面:1、选择要素图层或
规划GIS会
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2024-01-23 13:13
CC工具箱使用帮助
arcgis
c#
arcgis
pro二次开发
CC工具箱
arcgis
pro
sdk
CC
工具箱
使用指南:【用地用海代码和名称转换】
一、简介在国土空间规划中,用地用海的名称和代码是一一对应的,手动修改用地代码后,还需要相应的修改名称,纯纯的重复工作,因此做了这个工具。工具可以实现用地编码转名称、名称转编码,并且同时支持新旧版的用地用海标准。二、工具参数介绍点击【用地用海】组里的【用地用海转换】工具:即可打开下面的工具框界面:1、选择用地图层图层的属性表应带有用地编码或用地名称字段。2、选择转换前字段以上面截图为例,【规划地类编
规划GIS会
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2024-01-23 13:13
CC工具箱使用帮助
arcgis
pro二次开发
c#
二次开发
CC工具箱
arcgis
pro
sdk
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工具箱
使用指南:【查找锐角】
一、简介在面要素中,尖锐角往往是有问题的地方。在一系列空间分析后,通常会遗留下来部分尖锐角,需要手动处理。但是人工去找出这些尖锐角又比较麻烦,这个工具的目的就是找出面要素边界的尖锐角。二、工具参数介绍右键点击面要素图层文件,找到【查找锐角】工具:点击后可以打开下方的工具界面:1、输入查找的最小角度值所选择要素的边界折角的角度如果小于这个值,就会被查找出来。需要补充的一点:如果在当前地图中有选择要素
规划GIS会
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2024-01-23 13:33
CC工具箱使用帮助
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pro二次开发
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arcgis
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Haar小波下采样模块
Asimplebuteffectivedownsamplingmoduleforsemanticsegmentation-ScienceDirect原文代码:HWD/HWD.pyatmain·apple1986/HWD(github.com)介绍深度卷积
神经网络
夏天是冰红茶
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2024-01-23 12:04
pytorch复现
深度学习
机器学习
人工智能
【源码】FFmpegGUI:转换、修剪、裁剪、缩放、合并视频等
FFmpegGUI能够在没有任何Matlab
工具箱
的情况下转换视频。一般来说,ffmpeg比Matlab
工具箱
快得多。
梅花香——苦寒来
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2024-01-23 11:37
【论文阅读笔记】Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation
Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet:用于医学图像分割的类Unet纯Transformer2022年发表在ComputerVision–ECCV2022WorkshopsPaperCode2.摘要在过去的几年里,卷积
神经网络
咔叽布吉
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2024-01-23 11:28
论文阅读学习
论文阅读
笔记
transformer
分布式深度学习中的数据并行和模型并行
前言对于深度学习模型的预训练阶段,海量的训练数据、超大规模的模型给深度学习带来了日益严峻的挑战,因此,经常需要使用多加速卡和多节点来并行化训练深度
神经网络
。
张小殊.
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2024-01-23 10:29
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分布式计算
人工智能
深度学习
分布式
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并行训练
AIGC
分布式websocket即时通信(IM)系统构建指南【第七期】
vd_source=5237117dd8d22d644a51e5e09ef8a5f5;找不到视频可以直接搜索我目前叫呆呆呆呆梦git项目地址【分布式
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】点击可跳转sprinboot单体项目升级成springcloud
呆呆呆呆梦
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2024-01-23 09:42
分布式
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DevExpress WinForms导航控件 - 交付更时尚、体验更好的业务应用(二)
接下来我们将继续介绍磁贴、
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组件等,欢迎持续关注哦~DevExpressWinF
界面开发小八哥
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2024-01-23 09:07
devexpress
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界面控件
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【机器学习:异常值检测】新颖性和异常值检测
【机器学习:异常值检测】新颖性和异常值检测异常值检测方法概述新颖性检测纵向扩展单类SVM异常值检测
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椭圆包络隔离林局部异常因子使用局部异常因子进行新颖性检测许多应用程序需要能够确定新观测值是属于与现有观测值相同的分布
jcfszxc
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2024-01-23 09:58
机器学习知识专栏
机器学习
人工智能
【机器学习】强化学习(五)深度强化学习理论
函数逼近可以是线性的,也可以是非线性的,比如
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。这样可以减少存储空间,也可以处理连续的状态和动作空间。使用分层强化学习来将复杂的任务分解为子任务,每个子任务有自己的状态和动作空间,以及奖励函数。
十年一梦实验室
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2024-01-23 09:54
机器学习
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6 时间序列(不同位置的装置如何建模): GRU+Embedding
RGU:循环
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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
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2024-01-23 09:54
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5时间序列
gru
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深度学习
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神经网络
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同时希望能对软件/
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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
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2024-01-23 09:22
神经网络
cnn
学习
初识人工智能,一文读懂过
拟合
&欠
拟合
和模型压缩的知识文集(3)
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士
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2024-01-23 09:09
人工智能专栏
人工智能
机器学习
自然语言处理
语言模型
人机交互
计算机视觉
【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归,和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值
目录1什么是回归分析1.1什么是线性回归1.2非线性回归2数据和判断方法2.1原始数据2.2判断方法:最小二乘法3关于线性回归的实测3.1用直线模拟3.2怎么判断哪个线性模拟
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奔跑的犀牛先生
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机器学习
线性回归
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
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2024-01-23 08:20
cnn
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机器学习
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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
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(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
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2024-01-23 08:40
深度学习从入门到精通
机器学习
深度学习
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视频分类
动作识别
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
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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
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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
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2024-01-23 07:44
区间预测
CNN-LSTM-MATT
多头注意力
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多变量时间序列区间预测
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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
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机器学习之心
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2024-01-23 07:44
时序预测
RIME-CNN-LSTM
CNN-LSTM
Mutilhead
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多变量多步时序预测
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
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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。
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2024-01-23 07:43
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人工智能
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:深入探究传播机制与学习过程
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:深入探究传播机制与学习过程文章目录解密
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: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.
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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
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2024-01-23 07:40
python基础
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算法与逻辑回归:优势与差异
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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
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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
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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
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(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
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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
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)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
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2024-01-23 07:05
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分类
人工智能
随机森林中每个树模型分裂时的特征选取方式
这种方式可以减少模型的方差,使得模型更加鲁棒,防止模型出现过
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的现象。同时,由于每棵树都是使用不同的特征子集进行分裂的,因此每棵树的结构都不同,可以提高模
今天也要加油丫
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2024-01-23 07:31
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机器学习
【论文解读】NeurIPS 2021| 基于置信度校正可信图
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题目:基于置信度校正可信图
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会议:NeurIPS2021论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.14285自信点,我的GNN们图
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(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
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day01 深度学习介绍
目录1.1深度学习介绍1.2
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NN1、概念:2、神经元3、(单层)
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4、感知机(两层)5、多层
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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
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深度学习
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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
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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
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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
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bilstm
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bp
负荷预测
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】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
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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
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处理数据的智慧之旅。
德天老师
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2024-01-23 06:17
神经网络专题
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【机器学习理论】人工
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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
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是人工智能仿生学派的一大创造
Li Yuexi
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机器学习理论
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【人工智能大脑】仿生学与人工智能交汇:基于MP
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的精准农业实践
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,即McCulloch-Pitts模型(MCPModel),是
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的早期形式之一,由WarrenMcCulloch和WalterPitts在1943年提出。
德天老师
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AI故事专栏
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NOIP2003提高组T1:
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题目链接[NOIP2003提高组]
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(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
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CSP-S第二轮比赛试题及解析
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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
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可以让对局双方在AI的掌控下自动进行对局。
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(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:
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对场景的识别和理解
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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
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为基础的目标检测的模型
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是什么?CNN结构、训练与优化一文全解
本文全面探讨了卷积
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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
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Wise-IoU论文个人理解
这个是论文作者自己写的博客论文的introduciton和relatedwork可以细看作者的博客或者论文论文代码:github代码论文目的近年来的研究大多假设训练数据中的示例有较高的质量,致力于强化边界框损失的
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Transformer 深度学习模型
传统的循环
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(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
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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
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的图像局部风格迁移
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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
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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
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2024-01-23 03:06
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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
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(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。
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2024-01-23 02:48
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1、LSTM1.1、LSTM理解LSTM是一种循环
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,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。
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2024-01-23 01:41
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非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)
牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三.近似于高斯-牛顿法3.列文伯格-马夸尔特法的调参
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程度评估以近似
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wzf@robotics_notes
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2024-01-23 01:02
数值计算方法
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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
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大卷积
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(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
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2024-01-23 00:48
RT-DETR改进实战
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人工智能
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深度学习
RTDETR
DETR
目标检测
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