系统学习卷积神经网络第17页

深度学习入门之6--卷积神经网络2(代码实现)

目录1、卷积层和池化层实现1.1、4维数组1.2、基于im2col的展开1.3、卷积层的实现1.4、池化层的是实现2、CNN实现2.1、目录结构如下：2.2、结果如下：2.3、代码实现：2.3.1simple_convnet.py2.3.2train_convnet3、CNN可视化3.1、第一层权重的可视化3.2、基于分层结构的信息4、代表性的CNN4.1、LeNet4.2、AlexNet该文章是

梦灯·2024-01-13 13:06

RT-DETR 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南》

目前，神经网络架构设计多以计算复杂度的间接度量——FLOPs为指导。然而，直接的度量，如速度，也取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。因此，这项工作建议评估目标平台上的直接度量，而不仅仅是考虑失败。在一系列控制实验的基础上，本文得出了一些有效设计网络的实用指南。据此，提出了一种新的体系结构，称为ShuffleNetV2。综合消融实验证明，我们的模型在速度和精度方面是最先进的。论文地址：http

迪菲赫尔曼·2024-01-13 12:28

2024 1.6~1.12 周报

学习ppt和上周组会内容、卷积神经网络。三、完成情况1.数据训练的方式1.1迁移学习迁移学习是一种机器学习方法，把任务A训练出的模型作为初始模型，并使用它来改进新目标任务B的学习。

shengMio·2024-01-13 12:59

深度探析卷积神经网络（CNN）在图像视觉与自然语言处理领域的应用与优势

网络结构与工作原理1.1输入层1.2卷积层1.3最大池化层1.4全连接层2应用领域2.1图像视觉领域中CNN的应用2.2NLP领域中CNN的应用3CNN的限制与未来展望3.1CNN的挑战3.2CNN的展望结语前言卷积神经网络

cooldream2009·2024-01-13 10:24

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

鱼苗—基础写作第1天

《写作10年，5点经验分享给你》读后感没有接触过写作的系统学习，看完这篇文章后，已经对写作有了大概的印象，写作就是从写故事开始，要写有人，有感情，有人气的人气腾腾的故事，还要养成五个终极习惯。

凌空白云·2024-01-13 10:45

系统性学习vue-vue核心

做了三年前端,但很多系统性的知识没有学习还是从头系统学习一遍吧课程是b站的Vue2.0+Vue3.0课程后续还会学习的如下,就重新开一篇了,不然太长,之后放链接vue组件化编程vue-cli脚手架vue

aqiu~·2024-01-13 10:50

探索语义解析技术和AI人工智能大模型的关系

Aileen_0v0·2024-01-13 09:00

如何使用iPad通过Code App+cpolar实现公网地址远程访问vscode

Aileen_0v0·2024-01-13 09:58

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

AI疯狂进阶——感受野篇

在卷积神经网络中，感受野是卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。神经元感受野之外的图像内容并不会对该神经元的值

AI疯狂进阶·2024-01-13 01:14

_698划分为k个相等的子集 && _473火柴拼正方形 && _416分割等和子集

你可以分享的内容有：印象深刻的实战经历系统学习新技术的心得体会精心整理的技术文档想要安利给所有人的开发工具对技术行业的深度思考职业规划与心灵成长新年Flag在项目中取得的辉煌成绩在应用开发中遇到的问题与解决方案职场经历与升职感悟编程语言的新趋势我的最佳代码实践我的最大收获与成长

Wzideng·2024-01-13 00:16

技术之路：成长、挑战与无限可能

从解决应用开发中的难题到系统学习新技术，每一次挑战都是成长的契机。最近，我专注于整理技术文档，深感良好的文档整理能够大大提高团队的工作效

郭梓航·2024-01-12 20:25

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(ANN)2.2.2卷积神经网络

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

系统学习Python——警告信息的控制模块warnings：暂时禁止警告

分类目录：《系统学习Python》总目录如果明知正在使用会引起警告的代码，比如某个废弃函数，但不想看到警告（即便警告已经通过命令行作了显式配置），那么可以使用catch_warnings上下文管理器来抑制警告

von Neumann·2024-01-12 18:50

QT5可扩展对话框，ui界面实现

今天开始QT系统学习的第二篇文章，可扩展对话框。我学习的书籍是《Qt5开发及实例第四版》，这是陆文周老师写的，我有这本书的源码以及pdf，有需要的同学可以私聊我，我可以免费发给大家。

ACE叫牌·2024-01-12 17:40

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

2021-02-26

我喜欢跳舞，从小喜欢到大，但终究是没有系统学习过，只会一个人乱舞；我还喜欢弹琴，但也是没能花时间学习和练习，弹不出个完整的曲子；我还喜欢骑马射箭，但碍于花销过大，一直没能去做；我从小梦想当警察或当兵，但身体条件过不去

地狱微光·2024-01-12 16:20

基于RNN的模型

之前的深度学习中常见的前馈神经网络主要包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，由于没有内在的时序结构和记忆能力，建模这种序列数据具有很大的局限性。因此，研究

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 09:56

李沐之经典卷积神经网络

目录1.LeNet2.代码实现1.LeNet输入是32*32图片，放到一个5*5的卷积层里面，卷积层的输出通道数是6，高宽都是28（32-5+1=28）。再经过2*2的池化层，把28*28变成14*14（28-2+2）/2=14，这里的步幅和窗口的大小一样。再经过5*5的卷积层，输出就变成10*10的（14-5+1=10）。通道数增加了从6变到16。再经过一个池化层，也是16个通道（用了16个卷积

sendmeasong_ying·2024-01-12 09:24

卷积神经网络的搭建

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下

Fjourney·2024-01-12 09:52

深度学习目标跟踪简述

这通常是通过卷积神经网络（CNN）来实现的。特征提取：提取目标的特征，这样算法就能在后续的帧中识别它。这些特征可能包括颜色、形状、纹理等。

LittroInno·2024-01-12 09:20

水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算法

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、项目含义背景二、数据集三、读取数据——预处理1：读取数据2.检查数据3.配置数据集四.网络结构五.模型的训练六.成品展示总结前言提示面对水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算

猿戴科·2024-01-12 09:44

vue3+ts+vite+elementPlus后台管理系统学习总结01

vue3+ts+vite+elementPlus后台管理系统学习总结01一：运行源代码一：按照博客一步步操作1.ts中引入path模块出错：Cannotfindmodule'path'oritscorrespondingtypedeclarations

万物可爱_85·2024-01-12 08:40

卷积神经网络CNN-猫狗预测

卷积：轮廓特征池化：保留核心信息，实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)trainning_set=train_datagen.flow_from_directory("datas/dataset/training

y_7539·2024-01-12 08:45

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

背景深度学习神经网络中，卷积神经网络在图像处理中独放异彩，现在主流的框架中对卷积神经网络的封装已经非常完善了，但是，对初学者来说，使用这些高层的API，不利于我们深入理解卷积神经网络的原理和思想，所以，

精英的英·2024-01-12 08:26

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络

小艳加油·2024-01-12 06:37

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络

WangYan2022·2024-01-12 06:02

2024年最新 iPhone手机历代机型、屏幕尺寸、纵横比、分辨率整理

博客主页：https://xiaoy.blog.csdn.net本文由呆呆敲代码的小Y原创，首发于CSDN学习专栏推荐：Unity系统学习专栏游戏制作专栏推荐：游戏制作Unity实战100例专栏推荐：Unity

呆呆敲代码的小Y·2024-01-12 06:48

2024年1月10日最热CV论文：CoordGate: Efficiently Computing Spatially-Varying Convolutions in Convolutional...

牛津大学研发CoordGate，革新卷积神经网络，图像去模糊效率大幅提升！

夕小瑶·2024-01-12 05:44

系统学习Python——警告信息的控制模块warnings：测试警告

分类目录：《系统学习Python》总目录要测试由代码引发的警告，我们可以采用catch_warnings上下文管理器。有了它，就可以临时改变警告过滤器以方便测试。

von Neumann·2024-01-12 03:00

HBU_神经网络与深度学习实验10 卷积神经网络：基于ResNet18网络完成图像分类任务

Dataset类2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、实验Q&A写在前面的一些内容本文为HBU_神经网络与深度学习实验（2022年秋）实验10的实验报告，此文的基本内容参照[1]Github/卷积神经网络

ZodiAc7·2024-01-12 00:52

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。

胡伟成·2024-01-11 19:53

【深度学习在时序数据异常检测中的创新】

通过引入多尺度卷积神经网络和长短时记忆网络，我们实现了对不同频率、不同幅度的异常

Jason160918·2024-01-11 17:16

初学者的嵌入式 Linux 计划！

希望给大家提供帮助，；另外想要系统学习也可以dd我！

华清远见成都·2024-01-11 15:19

基于YOLOv5+单目的物体距离和尺寸测量

骨干网络采用的是CSPDarknet53，这是一种基于Darknet框架的改进版卷积神经网络。CSPDarknet53通过使用残差结构和跨层连接来提高网络的

code2035·2024-01-11 13:32

操作系统学习笔记之进程与线程

进程进程：进程是具有独立功能的程序在某个数据集合上的一次运行活动，也是操作系统进行资源分配和保护的基本单位。如果你熟悉面向对象编程，并熟知类与对象的概念。不妨这样理解进程和程序两者之间的关系：进程是程序的实例对象，程序是进程的类描述。或者你也可以这样理解进程与程序：程序是建筑图纸，进程是房子施工建筑的过程。程序为进程的执行提供了规划模板，而进程则是程序的一次动态执行过程。进程的属性动态性：进程是程

LuckyBugGo·2024-01-11 12:19

TCN 时序卷积网络（temporal convolutional network）【因果卷积、空洞卷积】

如图：左边是膨胀因果卷积，右边是1x1卷积构成的残差连接，两条链路并行，构成残差块，残差块在串联构成时序卷积神经网络。TCN的优点：可并行化计算：TCN采用卷积操作，可以进行高效的并行

In 2029·2024-01-11 11:21

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果

不做梵高417·2024-01-11 10:02

pytorch详细探索各种cnn卷积神经网络

目录torch.nn.functional子模块详解conv1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv3d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_tran

E寻数据·2024-01-11 09:49

动手学深度学习-卷积神经网络

卷积神经网络在前面的章节中，我们遇到过图像数据。这种数据的每个样本都由一个二维像素网格组成，每个像素可能是一个或者多个数值，取决于是黑白还是彩色图像。

oceancoco·2024-01-11 08:23

深度学习在交通标志识别中的应用

本文将介绍基于卷积神经网络

OverlordDuke·2024-01-11 08:15

LeNet-5(fashion-mnist)

文章目录前言LeNet模型训练前言LeNet是最早发布的卷积神经网络之一。该模型被提出用于识别图像中的手写数字。

Kevin_D98·2024-01-11 08:42

【深度学习】从0到完整项目第1篇：深度学习第一个案例（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

程序员一诺·2024-01-11 02:42

AlexNet论文精读

使用了大的深的卷积神经网络进行图像分类；采用了两块GPU进行分布式训练；采用了Relu进行训练加速；采用局部归一化提高模型泛化能力；重叠池化，充分利用信息，提高精度；dropout减少神经元之间的依赖性

warren@伟_·2024-01-11 02:02

YOLOv5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

Snu77·2024-01-11 02:26

【PHP数据结构】插入类排序：简单插入、希尔排序

相信不管是系统学习过的还是没有系统学习过算法的朋友都会听说过许多非常出名的排序算法，当然，我们今天入门的内容并不是直接先从最常见的那个算法说起，而是按照一定的规则一个一个的介绍。

ZyBlog·2024-01-11 01:40

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