神经网络densecnn 第46页

如何选择神经网络的超参数？

1.神经网络的超参数分类神经网路中的超参数主要包括：学习率η，正则化参数λ，神经网络的层数L，每一个隐层中神经元的个数j，学习的回合数Epoch，小批量数据minibatch的大小，输出神经元的编码方式

Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

解决神经网络过拟合的策略有哪些？

解决神经网络过拟合的问题是深度学习中的一个重要课题。过拟合发生在模型对训练数据学得太好，以至于失去了泛化到新数据的能力。

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

神经网络中常见的超参数,神经网络参数个数计算

matlab神经网络函数newlin(pr,S,ID,LR)的参数分别表示什么意思|？。

aifans_bert·2024-01-08 11:53

神经网络常见的超参数,神经网络参数调整方法

神经网络参数如何确定神经网络各个网络参数设定原则：①、网络节点网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。

快乐的小荣荣·2024-01-08 11:22

人工智能知识点总结

深度学习：是构建和训练深层神经网络模型，通过多层非线性变换来学习和表示数据特征。自然语言处

一只发呆的猪·2024-01-08 11:52

神经网络中参数与超参数的区别是什么?

在神经网络中，参数和超参数是两个非常重要但概念上不同的元素。它们的主要区别在于它们在模型训练和构建中的角色和如何被确定。参数（Parameters）定义：参数是神经网络在训练过程中学习的变量。

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:21

【我的方向】轻量化小目标检测

组卷积1.2深度可分离卷积1.3基于深度可分离卷积的MobileNet1.4ShuffleNet1.5ShuffleNetV2基于Octave卷积的改进基线网络基于Ghost特征的GhostNet基于神经网络结构搜索的轻量化方法基于自动模型压缩的轻量化方法

我菜就爱学·2024-01-08 10:58

【Python】全连接神经网络

全连接神经网络一、前言二、反向传播算法（Backpropagation）3.1简单介绍3.2核心思想3.3应用三、全连接神经网络3.1基本原理3.2学习率和损失率3.2实现一、前言全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork

Jc.MJ·2024-01-08 10:56

[PyTorch][chapter 9][李宏毅深度学习][CNN]

前言：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。

明朝百晓生·2024-01-08 10:54

【Python】卷积神经网络

卷积神经网络一、前言二、卷积神经网络2.1简介2.2层级结构2.3实现一、前言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络

Jc.MJ·2024-01-08 10:23

第二章神经网络的数学基础

初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。数据点称作样本（sample），每个样本对应的类叫做标签（label）。

庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

经典卷积网络进阶--GoolgleNet详解

一.GoolgleNet概述GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型，在2014年的ImageNet竞赛中夺得了冠军。其性能比vgg网络更好。

无尽的沉默·2024-01-08 09:02

深度学习15—（迁移学习）冻结和解冻神经网络模型的参数

冻结与解冻代码：deffreeze_net(net):ifnotnet:returnforpinnet.parameters():p.requires_grad=Falsedefunfreeze_net(net):ifnotnet:returnforpinnet.parameters():p.requires_grad=True这段代码定义了两个函数：`freeze_net`和`unfreeze_

Top Secret·2024-01-08 09:37

师傅领进门之6步教你跑通一个AI程序！

内容提纲：环境搭建了解Tensorflow运行机制MNIST(手写数字识别)softmax性线回归MNIST深度卷积神经网络（CNN）t

weixin_30915275·2024-01-08 09:19

[技术分享]神经网络中的动态图

Paddle2中支持动态图，动态图是指神经网络的结构可以动态变化，buildwithrun，类似于Python语言中变量不需要定义好类型就可以赋值。

yestolife123·2024-01-08 08:44

深度学习中的大模型「幻觉」问题：解析、原因及未来展望

什么是大模型「幻觉」大模型幻觉是指在深度学习领域中，尤其是涉及大型神经网络时，模型展现出在理论上不应具备的性能或能力。

ZShiJ·2024-01-08 08:24

区间预测 | Matlab实现CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测

区间预测|Matlab实现CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测目录区间预测|Matlab实现CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-08 08:16

【机器学习】循环神经网络（二）-LSTM示例（keras）国际航空乘客问题的回归问题...

使用Keras在Python中使用LSTM循环神经网络进行时间序列预测国际航空乘客问题的回归问题这个文件是一个CSV格式的数据集，它包含了从1949年1月到1960年12月的每个月的国际航空乘客的总数（

十年一梦实验室·2024-01-08 07:48

基于多内层神经网络的大语言模型具有内在的先天不足

基于多内层神经网络的大语言模型具有内在的先天不足：1、训练时间长多内层神经网络的大语言模型由于模型参数较多，训练时间较长。这会导致模型的迭代周期较长，限制了模型的实时性和即时应用的能力。

人机与认知实验室·2024-01-08 07:46

时序预测 | Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)

时序预测|Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)目录时序预测|Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测

机器学习之心·2024-01-08 07:23

图神经网络｜10.4 GCN 变换原理的解读

由9.3-邻接矩阵的变换可知，理解矩阵通过两个度矩阵的逆进行归一化。微观上看，aija_{ij}aij这个元素将会乘上1deg(vi)deg(vj)\frac{1}{\sqrt{deg_(v_i)\sqrt{deg(v_j)}}}deg(vi)deg(vj)1其现实意义如下——比如预测人脉图中某一个人是否为富二代。假设节点j是一个富二代，且从i和j这对关系进行考虑，j可能认识很多人（对应的度很大）

晓源Galois·2024-01-08 07:51

图神经网络｜9.3 邻接矩阵的变换

由于邻接矩阵中一般不会（i,i）等于1，除非第i个点上有自环。而如果用邻接矩阵去乘上特征矩阵，那么将丢失自身向自身的贡献。此时可以再邻接矩阵的基础上，再加上一个单位阵，从而使得最终的结果包含自身对整体的贡献。但这样仍会存在问题。就是忽略了各个点对系统的贡献比例。也就是说需要再做一个加权平均的过程。这个时候就可以借助度矩阵来解决这个问题将新矩阵的每个点的度来组成对角矩阵。并求出对角矩阵的逆矩阵。从而

晓源Galois·2024-01-08 07:50

《向量数据库指南》——快速了解 Embedding和处理非结构化数据教程

绝大多数的神经网络模型都能够将单一的非结构化数据转化为浮点值，也就是通常所说的Embedding或Embedding向量。事实证明，一个经过训练的神经网络可以输出代表图像语义内容的Embedding。

LCHub低代码社区·2024-01-08 06:18

SqueezeNet：通过紧凑架构彻底改变深度学习

SqueezeNet是神经网络设计的一项突破，体现了这种追求。本文深入研究了SqueezeNet的复杂性，探讨其独特的架构、设计背后的基本原理、应用及其对深度学习领域的影响。

无水先生·2024-01-08 06:12

2023/11/5周报

文献阅读题目创新点方法框架数据收集和实验设置实验结果Conclusion深度学习Self-attentionSelf-attention的优势Self-attention的原理Transformer模型训练总结摘要本周阅读了一篇基于多输出学习的深度神经网络空气污染时间序列预测的文章

user_s1·2024-01-08 06:37

机器学习周报第十六周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.1词嵌入1.2嵌入矩阵1.3学习词嵌入1.4Word2Vec二、序列模型和注意力机制2.1seq2seq（sequencetosequence）模型2.2注意力模型直观理解总结摘要词嵌入

Ramos_zl·2024-01-08 06:32

机器学习周报第九周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）

Ramos_zl·2024-01-08 06:02

os模块指定gpu无效

使用Pytorch训练神经网络的时候，默认都是使用0卡进行训练。如果当0卡有人用了，那么我们要指定其他gpu。

weixin_43840139·2024-01-08 06:46

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——nn.Sequential()

之前在构建神经网络时，我们一般是采用这种方式，就像这样：classNetwork1(nn.Module):def__init__(self):super(Network1,self).

霜溪·2024-01-08 06:13

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——卷积层

在构建我们的网络时，我们需要用到卷积层提取特征，来看到一些特别的东西，当图片经过卷积层，图片尺寸一般会变化。当我们构建网络时，我们需要确定各个层的参数，而这些参数，则是要提前计算的，当某些参数发生错误时，那么构建的网络也很可能发生错误。来看这样一组代码：>>>importtorch>>>importtorch.nnasnn>>> conv2=nn.Conv2d(in_channels=3,out_

霜溪·2024-01-08 06:12

pytorch集智-2单车预测器

控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界）1.3模型与代码通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数通过梯度下降法寻找局部最优

peter6768·2024-01-08 06:10

PyTorch|构建自己的卷积神经网络--池化操作

在卷积神经网络中，一般在卷积层后，我们往往进行池化操作。实现池化操作很简单，pytorch中早已有相应的实现。nn.MaxPool2d(kernel_size=,stride=)这种池化叫做最大池化。

霜溪·2024-01-08 06:10

62、python - 全手写搭建 resnet50 神经网络

如果将上篇文章中涉及到的算法都自己手写完一遍后，我们开始尝试利用自己手写的算法，搭建一个完整的resnet50神经网络。网络结构就参考这个链接中的网络结构，是在之前下载模型的章节中，下载的模型。

董董灿是个攻城狮·2024-01-08 06:30

Autoware 开源框架车辆运动学建模推导

开源自动驾驶框架Autoware介绍Autoware包含以下模块：1.定位：通过结合GNSS和IMU传感器的3D地图和SLAM算法来实现定位2.检测：使用具有传感器融合算法和深度神经网络的摄像机以及LiDAR3

秃头队长·2024-01-08 01:03

理解LSTM

1.传统神经网络与RNN人类并非在每个时刻重新进行思考。当你在阅读一篇文章时，你是基于对前面的一些词的理解去理解下一个词的。而并非边阅读边丢掉多有信息重新进行思考。因此说，人类的思考具有持续性。

吹洞箫饮酒杏花下·2024-01-08 01:04

MATLAB|基于PSO-BP神经网络的风电功率预测

目录主要内容模型研究一、风电功率预测方法概览二、PSO-BP算法流程结果一览下载链接主要内容该模型将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化BP网络中的连接权值和各项阈值，然后利用神经网络分布式并行处理优势

科研工作站·2024-01-08 00:55

MATLAB|基于QPSO-LSTM的短期风电负荷预测模型（完全复现）

目录主要内容模型研究一、LSTM神经网络二、量子粒子群算法三、QPSO-LSTM模型流程结果一览下载链接主要内容该模型完全复现《基于QPSO-LSTM的短期风电负荷预测模型》，采用基于QPSO算法对LSTM

科研工作站·2024-01-08 00:55

DeepCFR总结

DeepCFR使用神经网络拟合虚拟遗憾最小化算法两个神经网络：虚拟遗憾估值网络：，输入一个状态，输出该状态采用不同动作之后的遗憾值策略网络：输入一个状态，输出不同动作对应的概率DeepCFR神经网络更新神经网络更新方法

神奇的托尔巴拉德·2024-01-07 23:36

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

线性回归所以说线性回归模型就是最简单的一种神经网络吗线性回归模型可以看作是一种简单的神经网络模型。

Aitrainee·2024-01-07 22:35

鱼类识别Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法

一、介绍鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（‘墨鱼’,‘多宝鱼’,‘带鱼’,‘石斑鱼’,‘秋刀鱼’,‘章鱼’,‘红鱼’,‘罗非鱼’,‘胖头鱼’,‘草鱼’,‘银鱼’,‘青鱼’,‘马头鱼’,‘鱿鱼’,‘鲇鱼’,‘鲈鱼’,‘鲍鱼’,‘鲑鱼’,‘鲢鱼’,‘鲤鱼’,‘鲫鱼’,‘鲳鱼’,‘鲷鱼’,‘鲽鱼’,‘鳊鱼’,‘鳗鱼’,‘黄鱼’,‘黄鳝’,‘黑鱼’,‘龙头鱼’）

　子午·2024-01-07 21:33

hk.LayerNorm 模块介绍

LayerNormalization是一种神经网络归一化的技术，旨在提高神经网络的训练稳定性和泛化性。主要参数：axis（默认为-1）：沿着哪个轴进行归一化。

qq_27390023·2024-01-07 20:30

人与系统设计

人的意识情绪:外界通过感官接口眼耳鼻舌皮肤传入大脑大脑系统计算分析产生的输出充盈了细胞血液神经网络改变了五脏六腑的运动控制了眼耳鼻舌声意为什么？

patty_nina·2024-01-07 20:23

工智能基础知识总结--什么是TextCNN

什么是TextCNNYoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN，该模型将卷积神经网络

北航程序员小C·2024-01-07 20:20

GAN-概念和应用场景

概念和应用生成对抗网络（GAN）的18个令人印象深刻的应用by杰森·布朗利onJuly12，2019in生成对抗网络110鸣叫共享生成对抗网络（GAN）是一种用于生成建模的神经网络架构。

闪闪发亮的小星星·2024-01-07 19:57

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）|完整代码实现

GAN通过训练两个神经网络解决了非监督问题。这两个网络一个称为生成网络，一个称为判别网络。事实上，该网络的训练过程很有趣。我们可以借助一个例子来理解。

霜溪·2024-01-07 19:58

[zz]TVM之神经网络Auto-Tuning

最近在研究TVM项目，这篇文章值得一读，对于搞神经网络性能优化的同学来说，很有价值：(http://closure11.com/%E5%85%B6%E4%BB%96/2018/12/20/TVM%E4%

crazyhank·2024-01-07 18:02

1、FCN_TensorFlow——VGG16_FCN8s构造代码分析

首先，感谢MarvinTeichmann分享的KittiSeg代码，源码见其GitHub主页先贴一张全连接的VGG16模型，如图1：图11、全卷积神经网络(FCN)是在图1的基础上，将全连接层改为卷积替代并将其用于语义分割上

袁振国·2024-01-07 17:09

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络分类模型

Hello，2024.用MLPModel类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型》）和Classification类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用

戌崂石·2024-01-07 17:47

基于松鼠算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于松鼠算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于松鼠算法优化的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）·2024-01-07 14:57

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