神经网络densecnn 第49页

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

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

知识图谱与云计算

联结主义是通过训练深度神经网络来解决问题，本质上是让机器具备人类大脑“快思考

MilkLeong·2024-01-05 11:10

基于卷积神经网络的回归分析

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数卷积神经网络的回归分析完整代码：卷积神经网络的回归分析（代码完整

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-05 08:21

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过训练神经网络自动学习图像中的特征，并做出准确的分类或识别。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经

matlabgoodboy·2024-01-05 08:00

Pytorch Overview

目录学习目标：要求：监督学习和无监督学习：深度学习基本方法：经典的机器学习方法:表示学习的改进：为什么要进行特征提取：深度学习的改进：深度学习的发展：神经网络的简单介绍：深度学习算法的三大支撑：学习目标

丘小羽·2024-01-05 07:36

【机器学习】卷积神经网络（五）-计算机视觉应用

七、应用-计算机视觉7.1人脸检测DenseBox\Femaleness-Net\MT-CNN\CascadeCNN介绍VJ框架的分类器级联用于卷积网络用于人脸检测的紧凑卷积神经网络级联问题：作者希望实时检测高分辨率视频流中的正面

十年一梦实验室·2024-01-05 07:22

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.Softmax2dSoftmax2d函数简介函数工作原理输入和输出形状使用技巧与注意事项示例代码nn.LogSoftmaxLogSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧

E寻数据·2024-01-05 07:10

大创项目推荐深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习神经网络图像识别垃圾分类算法小程序

文章目录0简介1背景意义2数据集3数据探索4数据增广(数据集补充)5垃圾图像分类5.1迁移学习5.1.1什么是迁移学习？5.1.2为什么要迁移学习？5.2模型选择5.3训练环境5.3.1硬件配置5.3.2软件配置5.4训练过程5.5模型分类效果(PC端)6构建垃圾分类小程序6.1小程序功能6.2分类测试6.3垃圾分类小提示6.4答题模块7关键代码8最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习

laafeer·2024-01-05 06:10

机器学习 -- k近邻算法

机器学习分为深度学习和传统机器学习深度学习深度学习模型通常非常复杂，包含多层神经网络，每一层都包含大量的神经元（节点）。这些模型可以包含数百万甚至数十亿个参数。

北堂飘霜·2024-01-05 06:39

关于无人机上层控制的PID算法的思考

一、前言背景介绍：PID虽然出现了很多年，但是目前工业界还是把PID作为主流的控制算法（尽管学术界有很多非常时尚的控制算法，包括鲁邦控制，神经网络控制等等），PID的算法在于其不需要对系统进行复杂的建模

书中藏着宇宙·2024-01-05 05:55

52、全连接 - 特征与样本空间的对应关系

上一节说到经过全连接层之后，神经网络学习到的特征，会从隐层特征空间逐步映射到样本空间，这主要是由于全连接层可以融合全局的特征。

董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:19

51、全连接 - 特征的全局融合

卷积也好，矩阵乘法也好，其目的都是为了完成神经网络中的特征融合，这是其本质。神经网络的运算，也是为了更好的完成输入数据的特征提取和融合，从而识别一张图片、一个句子。那么

董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:16

如何解决大模型的[幻觉]问题？

大模型的“幻觉”问题指的是在使用大规模神经网络模型进行训练和推理时可能出现的问题。这种问题通常表现为模型在生成输出时产生不合理或错误的结果。

中微子%5·2024-01-05 05:39

分类预测 | Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】

分类预测|Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】目录分类预测|Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-05 04:44

锂电池寿命预测 | Matlab基于LSTM长短期记忆神经网络的锂电池寿命预测

目录预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍锂电池寿命预测|Matlab基于LSTM长短期记忆神经网络的锂电池寿命预测程序设计完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于LSTM长短期记忆神经网络的锂电池寿命预测

机器学习之心·2024-01-05 04:14

回归预测 | Matlab实现基于GA-Elman遗传算法优化神经网络多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab实现基于GA-Elman遗传算法优化神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab实现基于GA-Elman遗传算法优化神经网络多输入单输出回归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·2024-01-05 04:42

神经网络中的梯度爆炸

梯度爆炸可能发生在深度神经网络中，特别是在很深的网络结构或者存在梯度流通路径较长的情况下。一些常见的导致梯度爆炸的原因包括：网络结构：非常深或参数较多的神经网络结构可能更容易发生梯度爆炸。

Recursions·2024-01-05 03:15

m基于图像灰度共生矩阵纹理提取和GRNN神经网络的人口密度检测算法matlab仿真

目录1.算法仿真效果2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要4.完整MATLAB1.算法仿真效果matlab2013b仿真结果如下：2.MATLAB核心程序..........................................................indxx=0;fortt=frameNum_Originalsdisp('当前帧数');ttindxx=indxx+1

我爱C编程·2024-01-05 02:52

自有图片数据制成npz格式数据集

首先，我们需要将图片数据转换为适合神经网络输入的格式，例如将图片缩放到相同的大小，并将其归一化到0-1之间，最后将其压缩为.npz文件。

缘起性空、·2024-01-05 01:28

分享10篇优秀论文，涉及图神经网络、大模型优化、表格分析

今天给大家分享十篇AAAI2024论文，主要涉及图神经网络，大模型幻觉、中文书法文字生成、表格数据分析、KGs错误检测、多模态Prompt、思维图生成等。

AI知识图谱大本营·2024-01-05 01:15

【MATLAB】EMD_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义EMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了经验模态分解（EMD）和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法。

Lwcah·2024-01-04 22:19

程序猿菜鸟打怪升级

当时听到什么c++，Objective-c，大数据，神经网络。。。。。。真的明白自己就两件事不会：这也不会，那也不会。凭

小牛教育·2024-01-04 22:19

【MATLAB】EEMD_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义EEMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了扩展经验模态分解（EEMD）和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法。

Lwcah·2024-01-04 22:47

基于深度学习的交通标志图像分类识别系统

采用TensorFlow和Keras框架，利用卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，并引入VGG16迁移学习模型，取得96%的高准确率。

Python极客之家·2024-01-04 22:01

大作业系列基于matlab的深度学习的视觉场景识别

2012年10月，Hinton教授及他的学生采用深度卷积神经网络模型在著名的ImageNet问题上取得了当时世界上最好的成就，引发了社会各界人士的广泛关注。

挂科边缘(毕业版)·2024-01-04 22:15

深度学习第四课程笔记-卷积神经网络

边缘检测我们看下下面的图这个图反应了卷积神经网络的第一步，边缘检测，可以先检测横或者竖的线。

Da_haihuang·2024-01-04 21:39

深度学习课程实验一浅层神经网络的搭建

将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练我们对深度学习的直觉。（说明）：除非指令中明确要求使用，否则请勿在代码中使用循环（for/while）。

叶绿体不忘呼吸·2024-01-04 21:08

ShuffleNet V2：高效CNN架构设计实用指南

摘要目前，神经网络架构设计主要以计算复杂度的间接指标（即FLOPs）为指导。然而，直接指标（如速度）还取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。

羽星_s·2024-01-04 20:30

是Dream呀·2024-01-04 20:40

Pytorch与激活函数——Sigmoid函数, ReLU函数, Tanh函数

Pytorch与激活函数Sigmoid函数ReLU函数Tanh函数本章内容提示：了解常用的激活函数，利用激活函数，建立简单的三层神经网络模型。

Sophia&Anna·2024-01-04 20:36

仿真环境中自动驾驶（CV视觉-转向盘角度）

本文参考自2016年英伟达发表的论文《EndtoEndLearningforSelf-DrivingCars》'''本章内容:1、阅读自动驾驶论文2、数据采集3、根据论文搭建自动驾驶神经网络4、训练模型

Sophia&Anna·2024-01-04 20:36

大创项目推荐深度学习动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

laafeer·2024-01-04 20:35

Time-series forecasting with deep learning: a survey

接下来，我们重点介绍混合深度学习模型的最新发展，该模型将经过充分研究的统计模型与神经网络组件相结合，以改进任一类别的纯方法。最后，我们概述了深度学习也可以通过时间序列数据促进决策支持的一些方法。

流浪的诗人，·2024-01-04 19:54

Deep Learning for Precipitation Nowcasting:A Benchmark and A New Model

Thispaperwaspublishedat31stConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NIPS2017),LongBeach,CA,USA.简介Encoder-DecoderCNN也是一种可以用于时序预测任务的模型，它是一种融合了编码器和解码器的卷积神经网络

流浪的诗人，·2024-01-04 19:52

搜索与人工智能

了解人工智能应用开发的基本模式内容1.博弈树与剪纸、零和博弈，极大极小策略博弈树与搜索，α与β剪枝以及著名的计算机博弈的例子2.启发式搜索启发式函数，启发式搜索过程，3.人工智能与机器学习人工智能发展历程，专家系统，机器学习，神经网络与深度学习

码海串游·2024-01-04 18:57

全网最全-神经网络混合精度训练原理

通常我们训练神经网络模型的时候默认使用的数据类型为单精度FP32。近年来，为了加快训练时间、减少网络训练时候所占用的内存，并且保存训练出来的模型精度持平的条件下，业界提出越来越多的混合精度训练的方法。

ZOMI酱·2024-01-04 18:50

如何在深度学习中使用自动混合精度训练

神经网络的范围、序列和原始能力的这些改进和自然演变意味着这些模型的大小必须增加以进行相应的补偿。更大、更复杂的DL模型需要技术和方法的进步。

张博208·2024-01-04 18:20

深度神经网络的特征表示,神经网络识别图像原理

有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

快乐的小荣荣·2024-01-04 18:19

深度神经网络中的混合精度训练

Mixed-PrecisionTrainingofDeepNeuralNetworks|NVIDIATechnicalBlog目录混合精度成功训练的技术FP32累加损失缩放lossscalingFP32MasterCopyofWeights混合精度训练迭代过程AMP混合精度训练介绍FP16和FP32的区别FP16的优势FP16的问题解决P16的精度问题策略１、混合精度计算2、损失缩放（Losssc

兔子牙丫丫·2024-01-04 18:48

关于：大模型的「幻觉」

由于近年来深度学习和神经网络的发展，出现了越来越大规模的模型，如GPT-3和BERT等。这些大模型在许多领

91888888·2024-01-04 18:58

PyTorch|PyTorch张量解释

神经网络中的输入、输出和转换都使用张量表示，因此，神经网络编程大量使用张量，张量是我们在PyTorch中编程神经网络时将使用的数据结构。

霜溪·2024-01-04 18:22

PyTorch|transforms

在将图片输入到神经网络进行训练时，一般都需要对输入的图像进行预处理。对图片进行操作有很多种方法，这里我们使用torchvision库的transforms模块。

霜溪·2024-01-04 18:52

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