贝叶斯神经网络第49页

人脸表情识别从 0 到部署，猜猜『轮到你了』的微笑狼人到底是谁！

机器视觉CV·2024-01-09 09:38

Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models——【论文笔记】

(github.com)Abstract论文提出了一种神经网络架构ControlNet,可以将空间条件控制添加到大型的预训练文本到图像扩散模型中。ControlNet将预

我是浮夸·2024-01-09 08:20

科技云报道：“存算一体”是大模型AI芯片的破局关键？

第一次发生在2012年10月，卷积神经网络（CNN）算法凭借比人眼识别更低的错误率，打开了计算机视觉的应用盛世。

科技云报道·2024-01-09 08:46

【python】神经网络

构建神经网络的典型流程1.定义一个拥有可学习参数的神经网络2.遍历训练数据集3.处理输入数据使其流经神经网络4.计算损失值5.将网络参数的梯度进行反向传播6.以一定的规则更新网络的权重卷积神经网络（pytorch

岩塘·2024-01-09 08:43

【目标检测】YOLOv1 ，one-stage 目标检测算法的开山之作

YOLOv1简介二、YOLOv1网络结构三、YOLOv1的损失函数四、YOLOV1的不足五、YOLOv1的预测六、推荐参考资料一、YOLOv1简介YOLO是YouOnlyLookOnce的缩写，意思是神经网络只需要看一次图片

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-09 08:10

机器学习原理到Python代码实现之NaiveBayes【朴素贝叶斯】

NaiveBayes朴素贝叶斯算法该文章作为机器学习的第二篇文章，主要介绍的是朴素贝叶斯算法的原理和应用。学习本章内容建议对概率论中的联合概率以及先验概率、后验概率有初步的学习和掌握。

神仙盼盼·2024-01-09 08:39

机器学习前馈神经网络

人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是指一系列受生物学和神经科学启发的数学模型．这些模型主要是通过对人脑的神经元网络进行抽象，构建人工神经元，并按照一定拓扑结构来建立人工神经元之间的连接

白牛DATA·2024-01-09 08:31

Pytorch：torch.nn.Module

torch.nn.Module是PyTorch中神经网络模型的基类，它提供了模型定义、参数管理和其他相关功能。

北方骑马的萝卜·2024-01-09 07:40

探索PyTorch优化和剪枝技术相关的api函数

torch.nn子模块Utilities解析clip_grad_norm_torch.nn.utils.clip_grad_norm_是PyTorch深度学习框架中的一个函数，它主要用于控制神经网络训练过程中的梯度爆炸问题

E寻数据·2024-01-09 07:06

Pytorch：torch.nn.Module.apply用法详解

以下是关于torch.nn.Module.apply的示例：1.语法Module.apply(fn)Module：PyTorch中的神经网络模块，例如torch.nn.Module的子类。

北方骑马的萝卜·2024-01-09 06:22

孪生神经网络MATLAB实战[含源码]

一、算法原理孪生神经网络（Siameseneuralnetwork）是一种深度学习网络，它使用两个或多个具有相同架构、共享相同参数和权重的相同子网。孪生网络通常用于寻找两个可比较事物之间的关系的任务。

matlab数学建模加油站+·2024-01-09 06:13

【MATLAB】CEEMDAN_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CEEMDAN-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了完全扩展经验模态分解（CEEMD）和自适应噪声（AN）以及长短期记忆神经网络

Lwcah·2024-01-09 05:27

【MATLAB】ICEEMDAN_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ICEEMDAN-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了改进的完全扩展经验模态分解（ICEEMDAN）和长短期记忆神经网络（LSTM

Lwcah·2024-01-09 05:55

轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo 学习笔记

这种模型通常采用深度神经网络结构，如Tr

weixin_42837310·2024-01-09 05:46

浦语大模型趣味 Demo课程学习及实战应用

这种模型通常采用深度神经网络结构，如Transformer、BE

m0_54169072·2024-01-09 05:15

GPT火了一年了，你还不懂大语言模型吗？

二、大语言模型技术原理1深度学习基础2神经网络结构3语言模型训练与优化三、大语言模型应用场景1自然语言处理2机器翻译3智能问答与对话系统4文本生成

发狂的小花·2024-01-09 03:43

图神经网络｜5.消息传递的计算方法 6.多层GNN的作用

节点更新在图神经网络中，某个节点的更新，不应该只关心自身的变化，还应该关心相邻节点与本节点的关系。6.多层GNN的作用首先，多层GNN并不会

晓源Galois·2024-01-09 03:52

如何使用 YOLOv8 做对象检测

卷积神经网络对于此类任务有着非常好的性能和质量。

guohuang·2024-01-09 02:22

AI人工智能学习路线图

学习人工智能AI的路线通常包括以下几个步骤：了解人工智能的基本概念和历史，包括机器学习、神经网络、深度学习等技术。学习数学基础知识，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。

AI论道·2024-01-09 01:43

一句话总结卷积神经网络

一句话总结卷积神经网络核心：一个共享权重的多层复合函数。卷积神经网络在本质上也是一个多层复合函数，但和普通神经网络不同的是它的某些权重参数是共享的，另外一个特点是它使用了池化层。

城市中迷途小书童·2024-01-09 00:48

BP神经网络

神经网络得典型结构输入层：取决于输入样本的数量。假设m个样本，每个样本n个维度。隐藏层：连接到输入层和输出层。神经元的个数自定义，无硬性要求。

爱静的龙猫·2024-01-08 22:20

浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT

引言 神经网络模型，特别是深度神经网络模型，自AlexNet在ImagenetChallenge2012上的一鸣惊人，无疑是MachineLearningResearch上最靓的仔，各种进展和突破层出不穷

凹凸实验室·2024-01-08 21:02

入门深度学习——基于全连接神经网络的手写数字识别案例（python代码实现）

入门深度学习——基于全连接神经网络的手写数字识别案例（python代码实现）一、网络构建1.1问题导入如图所示，数字五的图片作为输入，layer01层为输入层，layer02层为隐藏层，找出每列最大值对应索引为输出层

啥都不懂的小程序猿·2024-01-08 21:43

动手学深度学习—深度学习计算

深度学习计算1.层和块之前首次介绍神经网络时，关注的是具有单一输出的线性模型。在这里，整个模型只有一个输出。

oceancoco·2024-01-08 20:26

毕业设计：基于深度学习的人脸识别考勤签到系统人工智能 python CNN

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1人脸识别算法1.2卷积神经网络二、数据集三、实验及结果分析3.1实验环境搭建3.2模型训练最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备

Krin_IT·2024-01-08 20:55

毕业设计选题：基于深度学习狗狗品种识别系统人工智能机器学习 python 目标检测

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5模型三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Krin_IT·2024-01-08 20:24

粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)回归预测-Matlab代码实现

一、粒子群算法PSO（代码获取：评论区或者私信获取）粒子群优化算法（Particleswarmoptimization，PSO）是由Kennedy等人于1995年提出的一种经典的启发式算法。PSO受启发于对鸟群捕食行为的研究，是通过群体中的个体之间的协作和信息共享，使得群体位置在解空间中从无序到有序，群体成员通过学习自己和其他成员的经验，不断改变搜索模式，从而寻得最优解。PSO由于具有调整参数少、

Matlab神经网络深度学习·2024-01-08 19:51

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多输入分类(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码展示：四、完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络

神经网络与数学建模·2024-01-08 18:20

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码展示：四、完整程序+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络

神经网络与数学建模·2024-01-08 18:50

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码展示：四、完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络

神经网络与数学建模·2024-01-08 18:39

超级干货 | 从神经元到CNN、RNN、GAN…神经网络看本文绝对够了

在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。

AAI机器之心·2024-01-08 16:33

YOLO+SlowFast+DeepSORT 简单实现视频行为识别

工具简介YOLOYOLO是一个基于深度学习神经网络的对象识别和定位算法，前面我也用v5s训练了标注的扑克牌，实现了图片或视频中的点数识别，这里就跳

AAI机器之心·2024-01-08 16:31

反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

反向传播和梯度下降-1

本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。如果我们拥有无限的计算资源，那么只需尝试各种可能的权重组合，来确定在训练期间提供最小误差的权重。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

反向传播与梯度下降

当我们训练神经网络时，我们的目标是使网络的输出尽可能接近期望的输出。通过调整网络的参数（权重和偏置），我们可以减小网络的输出与期望输出之间的差距。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:17

类比 C 冒泡排序，从 ctrgcn.py 看神经网络模型代码

代码展示StepsStep1.importStep2.辅助2.1辅助函数2.2辅助类Step3.modelStep4.main扩展神经网络模型中的class具体怎么定义`classFCN(nn.Module

一杯水果茶！·2024-01-08 14:42

李宏毅机器学习_卷积神经网络(CNN)

目录摘要Abstract一、什么是CNN二、ImageClassification三、Observation1一、Simplification1四、Observation2五、BenefitofConvolutionalLayer六、ConvolutionalLayer七、MultipleConvolutionalLayers八、ComparisonofTwoStories九、Observatio

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:04

[2014]Intriguing properties of neural networks

两种特性：1、个别高层次单元和高层次单元的随机线性组合没有太大的差异【这表明，在神经网络的高层中包含语义信息的是空间，而不是个体单元。】

蹦卡拉卡yiyo·2024-01-08 12:39

工智能基础知识总结--什么是RNN

什么是RNNRNN（循环神经网络）是一种用于处理时序数据的特殊结构的神经网络。所谓时序数据，是指句子、语音、股票这类具有时间顺序或者是逻辑顺序的序列数据。

北航程序员小C·2024-01-08 12:44

经典论文之（三）——Transformer

目录绪论背景模型架构编码器解码器注意力层ScaledDot-ProductAttentionMulti-HeadAttentionPosition-wiseFeed-ForwardNetworks--前馈神经网络

维斯德尔·2024-01-08 12:41

经典论文之（一）——Alexnet

dataaugmentation数据扩充dropout丢弃法参考简介《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》(基于深度卷积神经网络的图像网络分类

维斯德尔·2024-01-08 12:40

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法

维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索

维斯德尔·2024-01-08 12:10

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

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