视频编码神经网络音视频第17页

pytorch入门第一天

矩阵总所周知是神经网络里重要内容，信号传递等都需要用到矩阵的一些知识。这里的矩阵和numpy库中基本相似。使用基本运算符+-*/和另一个矩阵相乘

南子大帅哥·2024-02-09 04:23

使用深度学习对视频进行分类

要为视频分类创建深度学习网络，请执行以下操作：使用预训练卷积神经网络（如GoogLeNet）将视频转换为特征向量序列，以从每帧中提取特征。基于序列训练LSTM网络来预测视频标签

jk_101·2024-02-09 03:03

2019年3月18日晴 717

周一，今天单位无事，5点半下班在店里忙到8点多才回家，具体是些文字处理图片PS和音视频编辑之类的的工作，在工作中锻炼技能，从门外汉慢慢学习逐渐成为半专业人士，实话实话帮助别人后得到别人的感谢从心底里高兴

宫培周·2024-02-09 02:31

基于粒子群算法的PID控制器优化设计(matlab实现)

PSO已经广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制以及其他应用领域，本案例将使用PSO进行PID控制器参数的优化设计。2案例背景2.1问题描述PID控

配电网和matlab·2024-02-09 01:34

深度学习中常用的激活函数

激活函数2Tanh激活函数3ReLU激活函数4LeakyRelu激活函数5PRelu激活函数6ELU激活函数7SELU激活函数8Swish激活函数9Mish激活函数如何选择合适的激活函数参考资料前言在人工神经网络中

DeepDriving·2024-02-08 23:34

深度学习中常用激活函数介绍

具体如下：解决线性不可分问题：激活函数可以将输入特征的复杂度提升，使得神经网络能够处理非线性问题，从而增强网络的分类和回归能力。

神奇的布欧·2024-02-08 23:32

神经网络-反向传播

写了一个两层网络的反向传播过程importnumpyasnpdefnum_output(num_input,w):netput=np.dot(w,num_input)output=1.0/(1.0+np.exp(netput))returnoutput,netputdefdelte_of_w2(target,output,refer_output):delte=np.dot(-(target-ou

morie_li·2024-02-08 20:23

【神经网络】单层感知器

M-P模型其实就是现在的神经网络中的一个神经元，但是与之不同的点在于它没有非线性激活函数激活，也不能这么说，就是没有类似sigmoid或者tanh函数激活，而它用的仅仅是一个阈值去激活。

Loong_DQX·2024-02-08 19:45

亲子日记1063篇2020.8.26巴威台风

看新闻，朋友圈，抖音视频，看到平度很多路口、小区都被水淹了很多车，泉州路地段消防车一直在往外抽水，期中一幼儿园用汽艇运出200个孩子。

明懿妈妈·2024-02-08 18:10

Xavier初始化方法

Xavier是一种神经网络初始化方法，源自2010年的《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》换句话说使用该方法就是为了使样本空间与类别空间的分布差异

Misnearch·2024-02-08 18:41

基于SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）1.运行环境Matlab2018b及以上；2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率

前程算法屋·2024-02-08 17:58

基于SO-BP蛇算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于SO-BP蛇算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）1.运行环境Matlab2018b及以上；2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率

前程算法屋·2024-02-08 17:57

基于RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）1.运行环境Matlab2018b及以上；2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率

前程算法屋·2024-02-08 17:27

基于RIME-BP基于霜冰算法优化BP神经网络的数据多输入单输出回归预测(matlab）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于RIME-BP基于霜冰算法优化BP神经网络的数据多输入单输出回归预测(matlab完整源码数据）订阅专栏只能获取专栏内一份代码。

前程算法屋·2024-02-08 17:57

使用Pytorch创建张量以及使用numpy创建数组的异同点

Pytorch是一个基于Python的计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算；2、包含自动求导系统的深度神经网络。

汉德萨姆ys·2024-02-08 16:30

刘知远LLM——神经网络基础

文章目录神经网络基础基本构成如何训练？

李日音·2024-02-08 15:43

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet)，了解神经网络各个层背后算法原理

文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构，并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2池化层Max

Bartender_Jill·2024-02-08 14:09

python常用的深度学习框架

目录一：介绍二：使用Python中有几个非常受欢迎的深度学习框架，它们提供了构建和训练神经网络所需的各种工具和库。

攻城狮的梦·2024-02-08 13:43

Task02 消息传递图神经网络

参考链接：https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/GNN/Markdown%E7%89%88%E6%9C%AC/4-%E6%B6%88%E6%81%AF%E4%BC%A0%E9%80%92%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C.md一、引言消息传递范式是一种聚

沫2021·2024-02-08 11:04

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（5）图像分类

主要使用的方法是深度学习和神经网络。粗粒度的图像分类，是比较容易的，哪怕是区分猫和老虎，但是细粒度的图像分类就比较难了。比如区分华南虎和东北虎。再比如，在湿地保护区，监看不同鸟类的迁徙特征。

giszz·2024-02-08 11:18

如何开始深度学习，从实践开始

深入研究神经网络及其架构，如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。探索流行的深度学

skywalk8163·2024-02-08 11:46

PyTorch 2.2 中文官方教程（十二）

pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_extension.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：PeterGoldsboroughPyTorch提供了大量与神经网络

绝不原创的飞龙·2024-02-08 10:55

在Android项目中接入Flutter，在Flutter使用安卓布局

flutter开发中，始终会有下面两个无法避免的问题：原生项目往flutter迁移，就需要在原生项目中接入flutterflutter项目中要使用到一些比较成熟的应用，就无法避免去用到原生的各种成熟库，比如音视频之类的这篇文章

Android高级开发·2024-02-08 10:16

音视频色彩：RGB/YUV

目录1.RGB1.1介绍1.2分类1.2.1RGB161)RGB5652)RGB5551.2.2RGB241.2.3RGB2222.YUV2.1介绍2.2分类2.2.1YUV4442.2.2YUV4222.2.3YUV4202.3存储格式2.3.1YUYV2.3.2UYVY2.3.3YUV422P2.3.4YUV420P/YUV420SP2.3.5YU12和YU212.3.6NV12和NV213.

孙八瓶·2024-02-08 10:40

深度学习(15)--PyTorch构建卷积神经网络

目录一.PyTorch构建卷积神经网络(CNN)详细流程二.graphviz+torchviz使PyTorch网络可视化2.1.可视化经典网络vgg162.2.可视化自己定义的网络一.PyTorch构建卷积神经网络

GodFishhh·2024-02-08 09:32

TensorFlow 的基本概念和使用场景

基本概率TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练神经网络模型。TensorFlow的核心是一个用于构建图形计算的编程模型。它将计算表示为有向图，节点表示操作，边表示数据流。

Flying_Fish_roe·2024-02-08 09:52

神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记第一周

神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记

林间得鹿·2024-02-08 09:21

政安晨的机器学习笔记——跟着演练快速理解TensorFlow（适合新手入门）

如果您还不具备这个条件，去看我的政安晨笔记里关于准备工作的文章：基于Anaconda安装TensorFlow并尝试一个神经网络小实例https://blog.csdn.ne

政安晨·2024-02-08 08:34

物理信息神经网络（PINN）: 将物理知识融合到深度学习中

物理信息神经网络（PINN）:将物理知识融合到深度学习中物理信息神经网络（PINN）简介PINN的工作原理PINN模型如何利用物理法则指导模型训练1.定义物理问题和相应的物理定律2.构建神经网络3.定义损失函数数据误差项

kadog·2024-02-08 07:19

web获取媒体流

webRTC截图constconstraints={audio:true,video:{width:1280,height:720}}getLocalStream(constraints)//获取本地音视频流

润清·2024-02-08 07:08

x264 码率控制原理

介绍码率控制不属于H264编码标准中的模块，在H.264视频编码标准中仅仅规定了编码后比特流的句法结构和解码器的结构，而对于编码器的结构和实现模式没有具体的规定。

DogDaoDao·2024-02-08 07:03

Python绘制神经网络中常见激活函数的图形

前言需要绘制的激活函数有sigmoid，tanh，ReLU，softplus，swish共5个函数。各个函数的公式sigmoid：tanh：ReLU：softplus：swish：其中(⋅)为Logistic函数，β为可学习的参数或一个固定超参数上面5个激活函数对应的代码公式如下：defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):return(np.ex

水木的编程那些事儿·2024-02-08 06:14

神经网络激活函数以及各自优缺点

所谓激活函数（ActivationFunction），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。

lixinpeng16·2024-02-08 06:09

神经网络激活函数的选择

激活函数（Activationfunctions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。

Peyzhang·2024-02-08 06:37

今日笔记：传音手机、迷信和神经网络

（1）传音手机：2018年在非洲卖出1亿多部（相当于OPPO2018年的全球销量），市场占有率49%，名副其实的非洲手机之王。本地化设计：除了网上流传交很广的黑人拍照美颜功能以外，还有很多：提高扬声器音量，可以在聚会时当音箱使用（黑人喜爱唱歌跳舞）；4-5张sim卡的多卡多待功能（非洲运营商和网络多而杂）；大体积大容量电池（非洲充电不是很方便，而非洲人不在乎手机体积和重量是否大一些）。渠道分销：按

小铭的笔记本·2024-02-08 06:43

神经网络 | 常见的激活函数

本文主要介绍神经网络中必要的激活函数的定义、分类、作用以及常见的激活函数的功能。

半亩花海·2024-02-08 06:34

FPGA_简单工程_VGA显示驱动器

使用3GM723，3路高清视频编码芯片。3GM7123编码芯片：该芯片的主要功能是将RGB888的颜色数据转换成模拟的电压信号，然后进入到VGA接口的3个RGB接口。

哈呀_fpga·2024-02-08 06:55

Mac上几款好用的MacBook视频播放器

1.Infuse(音视频播放器)Infuse是一款多媒体播放器应用，它支持播放多种格式的视频文件、音频文件和图片文件，并且可以通过AIrPlay将媒体内容投放到其他设备上。Infuse还支持在线

lx53mac·2024-02-08 06:53

0基础如何进行人脸识别？DeepFace可以做到

有几个深度学习模型可以用于进行人脸识别，但所有这些都要求你具备一些神经网络的知识，而且你还需要使用自己的数据集对它们进行训练。

小北的北·2024-02-08 04:24

Vision Transformer(一)：自注意力机制

在这个例子中，跑车就像是神经网络中的“关键信息”，而其他车辆则类似于“背景信息”。注意力机制允许神经网络模型模仿这种人类专

赛先生.AI·2024-02-08 03:09

Vision Transformer（VIT）

ViT在许多计算机视觉任务中取得了与传统卷积神经网络相当的

宫本文藏·2024-02-08 03:09

深度学习教程 | 神经网络优化算法

深度学习教程|深度学习的实用层面深度学习教程|深度学习的实用层面ShowMeAI2022-04-1412,153阅读23分钟专栏：深度学习教程◉吴恩达专项课程最全笔记[外链图片转存中…(img-etBVICyc-1707315992239)]作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：www.showmeai.tech/tutorials/3…本文地址：www.showmeai.tech/articl

Dashesand·2024-02-08 03:22

神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM与LSTM参数量详解

神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM学习前言什么是LSTM1、LSTM的结构2、LSTM独特的门结构3、LSTM参数量计算a、遗忘门b、输入门c、输出门d、全部参数量在Keras中实现LSTM

Bubbliiiing·2024-02-08 02:30

基于ARIMA-LSTM组合模型的预测方法研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM神经网络2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型ARIMA模型,即差分整合移动平均自回归模型,又称整合滑动平均自回归模型

荔枝科研社·2024-02-08 02:30

基于LSTM模型的时间序列预测（车厢重量预测），Python中Keras库实现LSTM，实现预测未来未知数据,包括参数详解、模型搭建，预测数据

简介LSTM是一种常用的循环神经网络，其全称为“长短期记忆网络”（LongShort-TermMemoryNetwork）。

Uncle_Tom09·2024-02-08 02:29

【深度学习： AutoAugment】使用 AutoAugment 提高深度学习性能

解决这个问题的一种方法是将图像对称性硬编码到神经网络架构中，这样它们就能表现得更好，或者让专家手动设计数据增强方

jcfszxc·2024-02-08 02:19

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN

jcfszxc·2024-02-08 02:48

嵌入式学习Day16

操作对象是文件2.Linux文件类型:bblock块设备文件按块扫描设备信息的文件存储设备ccharacter字符设备文件按字符扫描设备信息的文件ddirectory目录文件存放文件-普通文件存放数据图片、音视频

万兜鍪:>·2024-02-08 02:13

学习PyTorch中的注意力机制和Transformer架构

1.背景介绍1.1注意力机制注意力机制是一种用于计算神经网络中各个输入元素之间相对重要性的技术。它可以帮助网络更好地捕捉输入数据

禅与计算机程序设计艺术·2024-02-08 02:13

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

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