贝叶斯神经网络第44页

最小二乘法，极大似然估计，交叉熵

这个最小值找到了，就是相当于神经网络中和人脑中判断猫的模型最相近的那个结果了缺点：用这个作为损失函数非常麻烦，不适合梯度下降。

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:38

基于深度学习神经网络cnn的外来物种入侵识别系统源码

准备数据2种数据，即本地物种和外来入侵物种，总共有12031张图片，每个文件夹单独放一种第二步：搭建模型本文选择MobileNetV2，其网络结构如下：由于是2分类问题，直接套用网络肯定是不行，因此会在改动神经网络输出类别数

天竺街潜水的八角·2024-01-12 21:03

基于深度学习神经网络YOLOv5目标检测的人脸表情识别系统

第一步：YOLOv5介绍YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的最新版本。YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了改进和优化，以提高检测的准确性和速度。YOLOv5采用了一些新的技术和方法来改进目标检测的性能。其中包括以下几个方面：损失函数：YOLOv5使用了CIOU_Loss作为boundingbox的损失函数。CIOU_Loss是一种改进的IOU_L

天竺街潜水的八角·2024-01-12 21:03

mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和global average pooling（全局平均池化）的区别简介

在神经网络中，我们经常会看到池化层，常用的池化操作有四种：mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和globalaveragepooling

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:33

基于Pytorch深度学习神经网络CNN花朵图像识别系统

第一步：导入头文件importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.optimasoptim第二步：数据预处理defloadtrain

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:02

基于深度学习神经网络cnn的柑橘病虫害识别系统源码

第一步：准备数据5种柑橘病虫数据：Fruit-anthrax，Fruit-ulcer，leaf_thyroid，Leaf-anthrax和Leaf-ulcer，总共有3030张图片，每个文件夹单独放一种数据第二步：搭建模型本文用的是resnet50模型，其网络结构如下：模型代码如下：defresnet_50(IMG_SHAPE=(224,224,3),class_num=5):inpt=Input

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:31

分类算法入门：决策树、朴素贝叶斯与最近邻算法

目录写在开头1.常用的分类算法2.决策树算法2.1基本原理2.2建模流程2.3实践案例：垃圾邮件分类3.朴素贝叶斯3.1基本原理3.2建模流程3.3实践案例4.最近邻算法4.1基本原理4.2建模流程4.4

theskylife·2024-01-12 20:01

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

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

深入理解循环神经网络（RNN）及其变体

目录前言1RNN实现顺序记忆1.1RNN的序列处理能力1.2梯度问题：RNN的局限性1.3应对梯度问题的策略2RNN变体：解决梯度问题2.1GRU（门控循环单元）2.2LSTM（长短期记忆网络）2.3变体优势：处理长距离依赖3双向RNN：获取更全面的信息3.1引入双向上下文3.2双向RNN的工作原理3.3适用性及应用场景结语前言在当今信息时代，序列数据处理是机器学习和人工智能领域中至关重要的任务之

cooldream2009·2024-01-12 18:23

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

Transformer：革新自然语言处理的强大模型

简介：Transformer是一种革新性的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。

程序猿-饭饭·2024-01-12 15:20

《动手学深度学习》学习笔记第9章现代循环神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺9.现代循环神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:02

《动手学深度学习》学习笔记第8章循环神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺8.循环神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:54

图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG（一）

WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs核心要点文章旨在解决现有预训练图神经网络方法仅仅适用于同质图

processor4d·2024-01-12 15:29

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

MPL也被称为（普通）前馈神经网络，有时也简称为神经网络。MLP可以被视为广义的线性模型，执行多层处理后得到的结论。将线性模型的公式可视化：importmglearnimportmatplotl

zhangbin_237·2024-01-12 14:01

BP神经网络（公式推导+举例应用）

文章目录引言M-P神经元模型激活函数多层前馈神经网络误差逆传播算法缓解过拟合化结论实验分析引言人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs）作为一种模拟生物神经系统的计算模型

Nie同学·2024-01-12 14:00

机器学习_9、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯解决鸢尾花数据集问题#高斯朴素贝叶斯分类#coding=utf-8fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnp

Element_南笙·2024-01-12 14:58

LLM大模型显存计算

训练需要的显存大模型输入长度与显存的关系大模型推理多线程与显存的关系参考：https://blog.csdn.net/Johntill/article/details/132629075二、实现模型参数单位“10b”、“13b”、"70b"等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量

云帆@·2024-01-12 14:02

完整的模型训练套路（一、二、三）

搭建神经网络modelimporttorchfromtorchimportnn#搭建神经网络classTudui(nn.Module):def__init__(self):super(Tudui,self

Cupid_BB·2024-01-12 13:52

原来ReLU这么好用！一文带你深度了解ReLU激活函数！

花了29980买的从入门到精通课程，分享给大家在神经网络中，激活函数负责将来自节点的加权输入转换为该输入的节点或输出的激活。ReLU是一个分段线性函数，如果输入为正，它将直接输出，否则，它将输出为零。

狂徒_张三·2024-01-12 13:18

4.3 TensorFlow实战三（3）：MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型

一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题，提高了识别性能。

大白猿学习笔记·2024-01-12 13:36

计划1

1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集

JLcucumber·2024-01-12 11:54

基于动态空间滤波的受损EEG信号的鲁棒性学习

无论是传统的机器学习模型还是对EEG进行端对端训练的深度神经网络，通常不会设计或测试对破坏的鲁棒性，尤其是对随机丢失的通道。虽然一些研究提出了使用丢失通道

茗创科技·2024-01-12 11:38

AI芯片：神经网络研发加速器、神经网络压缩简化、通用芯片 CPU 加速、专用芯片 GPU 加速

AI芯片：神经网络研发加速器、神经网络压缩简化、通用芯片CPU加速、专用芯片GPU加速神经网络研发加速器神经网络编译器各自实现的神经网络编译器神经网络加速与压缩（算法层面）知识蒸馏低秩分解轻量化网络剪枝量化通用芯片

Debroon·2024-01-12 11:24

回归预测 | Matlab基于SO-BiLSTM蛇群算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据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·2024-01-12 10:47

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

在神经网络中，数据集通常被划分为三个主要类别：训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）、和测试集（TestSet）。这个划分的目的是为了评估和优化模型的性能。

郡执·2024-01-12 10:16

PINN物理信息网络 | 物理信息神经网络PINN实例及其Python实现

基本介绍物理信息神经网络是一种基于物理系统的神经网络模型。它的设计灵感来自于神经科学和量子力学，旨在利用物理系统的特性来处理和存储信息。传统的神经网络使用数字或模拟电子组件作为基本单元进行计算和存储。

算法如诗·2024-01-12 10:16

OpenAI发现人工智能已开始学会情绪判断能力

OpenAI的研究人员意外发现，一个训练用来预测亚马逊网站（Amazon）评论文章下一个字符的神经网络，竟然自行学会情绪的判断。这种非监督式学习是机器学习领域追求的目标。

chituo5344·2024-01-12 09:46

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

机器学习-0基础

载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化sklearn中模型的常用方法sklearn中的模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法

猿戴科·2024-01-12 09:47

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

【MATLAB】EWT_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EWT-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了经验小波变换（EmpiricalWaveletTransform，EWT）和长短期记忆神经网络

Lwcah·2024-01-12 08:23

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

【pytorch】使用pytorch构建线性回归模型-了解计算图和自动梯度

使用pytorch构建线性回归模型线性方程的一般形式衡量线性损失的一般形式-均方误差pytorch中计算图的作用和优势在PyTorch中，计算图（ComputationalGraph）是一种用于表示神经网络运算的数据结构

精英的英·2024-01-12 08:49

机器学习框架PyTorch

PyTorch数据集和数据加载器PyTorch转换TensorBoardPyTorch自动求导（Autograd）torchvision数据集PyTorch模型构建PyTorch模型优化PyTorch构建神经网络

hixiaoyang·2024-01-12 06:33

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

我们使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络模型，该模型可识别T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包或短靴等图像。在开始构建模型之前，我们将介绍

冰雪storm·2024-01-12 06:28

机器学习激活函数

激活函数激活函数是人工神经网络中的一个重要组成部分。它们用于向神经网络中添加非线性因素，使得网络能够解决复杂问题，如图像识别、语言处理等。

Persistence is gold·2024-01-12 06:54

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

自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，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

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

自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，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

WangYan2022·2024-01-12 06:02

大语言模型面试问题

求和的意思就是残差层求和，原本的等式为y=H(x)转化为y=x+H(x)，这样做的目的是防止网络层数的加深而造成的梯度消失，无法对前面网络的权重进行有效调整，导致神经网络模型退化（这种退化不是由过拟合造成的

抓个马尾女孩·2024-01-12 05:23

概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计

样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布2.极大似然估计1.正态分布2.指数分布3.二项分布4.均匀分布5.泊松分布3.贝叶斯估计

Espresso Macchiato·2024-01-12 05:18

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

烟火自动识别预警和监管系统烟火检测识别系统---豌豆云

能化视频剖析和深度神经网络神经元网络技术性烟雾、火焰即时鉴别预警信息，告警信号可展现在

豌豆云·2024-01-12 05:10

01.大型语言模型背后的基本概念的高级解释（LLMs）

像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）是过去几年开发的深度神经网络模型。他们开创了自然语言处理（NLP）的新时代。

这就是编程·2024-01-12 05:04

推荐频道

贝叶斯神经网络