贝叶斯神经网络第51页

GAN-概念和应用场景

概念和应用生成对抗网络（GAN）的18个令人印象深刻的应用by杰森·布朗利onJuly12，2019in生成对抗网络110鸣叫共享生成对抗网络（GAN）是一种用于生成建模的神经网络架构。

闪闪发亮的小星星·2024-01-07 19:57

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器，它的训练速度往往更快，但是泛化能力比线性分类器稍差。

zhangbin_237·2024-01-07 19:53

geemap学习笔记019：监督分类与精度验证（上）

GEE中的监督分类方法主要是包括以下几种，包括决策树、随机森林(RF)、贝叶斯、支持向量机(SVM)等。监督分类主要是包括以下几个步骤：(1)收集数据，包括待分类的影像数据以

静观云起·2024-01-07 19:22

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）|完整代码实现

GAN通过训练两个神经网络解决了非监督问题。这两个网络一个称为生成网络，一个称为判别网络。事实上，该网络的训练过程很有趣。我们可以借助一个例子来理解。

霜溪·2024-01-07 19:58

[zz]TVM之神经网络Auto-Tuning

最近在研究TVM项目，这篇文章值得一读，对于搞神经网络性能优化的同学来说，很有价值：(http://closure11.com/%E5%85%B6%E4%BB%96/2018/12/20/TVM%E4%

crazyhank·2024-01-07 18:02

1、FCN_TensorFlow——VGG16_FCN8s构造代码分析

首先，感谢MarvinTeichmann分享的KittiSeg代码，源码见其GitHub主页先贴一张全连接的VGG16模型，如图1：图11、全卷积神经网络(FCN)是在图1的基础上，将全连接层改为卷积替代并将其用于语义分割上

袁振国·2024-01-07 17:09

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络分类模型

Hello，2024.用MLPModel类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型》）和Classification类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用

戌崂石·2024-01-07 17:47

基于松鼠算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于松鼠算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于松鼠算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:57

基于JAYA算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于JAYA算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于JAYA算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:56

基于热交换算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于热交换算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于热交换算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:26

手势识别+人脸识别+姿态估计（关键点检测+教程+代码）

它通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行训练，从而学习到手势的特征表示和模式。在训练阶段，可以使用大规模手势数据集（如MSRAct

阿利同学·2024-01-07 14:54

基于天牛须算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于天牛须算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于天牛须算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:52

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——卷积自编码器

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种特殊的神经网络，与传统的图像处理算法相比，卷积神经网络的优势在于可以直接对原始图像进行特征提取，避免了复杂的处理过程。

洋洋Young·2024-01-07 13:18

DeepChem教程 6:图卷积

考虑一下一种常用于处理图像的标准的卷积神经网络。每个像素有一个矢量数值，如红、绿、蓝通道值。数据传递

lishaoan77·2024-01-07 13:13

使用pytorch构建图卷积网络预测化学分子性质

图和图神经网络化学或物理中的模型通常是一个连续函数，例如y=f(x₁，x₂，x₃，…，x)，其中x₁，x₂，x₃，…，x是输入，y是输出。

deephub·2024-01-07 13:12

BN(Batch Normalization)批归一化

Google于2015年提出的加快神经网络收敛的方法link批归一化和Dropout能否共存的解读link

emm_simon·2024-01-07 13:53

backbone

从这个角度讲，RNN把一个自然语言处理的任务转换成了全连接神经网络任务。对于类似于RNN这样能够把抽象数据类型转化

不当菜鸡的程序媛·2024-01-07 12:03

NLP论文阅读记录 - 01 | 2021 神经抽象摘要方法及摘要事实一致性综述

.,2012]CNN/DailyMail[Nallapati等人，2016]XSum[Narayan等人，2018]2.3摘要系统的评估2.3.1Rouge[Lin,2004]三.抽象概括技术3.1前神经网络时代

yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

朴素贝叶斯

这是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。所谓独立条件，就是两个事件之间相互之间没有影响，在机器学习中，就要求特征之间没有联系，实际上，这种要求一般是无法满足的。

歌者文明·2024-01-07 11:08

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络

头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

模型部署——onnx定义、读写和调试

概述神经网络本质上是一个计算图。计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化ONNX模型，我们知道ONNX记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。

令狐少侠、·2024-01-07 10:43

PINN神经网络求解偏微分方程的11种方法【附论文和代码下载】

我们可以将其转化为一个优化问题，先将PDE的信息编码到神经网络的损失函数中，然后使用神经网络来逼近方程的解，这种方法就是基于深度学习的数值方法——PINN。

深度之眼·2024-01-07 10:13

CV必备的15个多尺度模型分享，涵盖特征融合、多尺度预测等4种网络结构

在卷积神经网络中，感受野的大小会影响到模型能够捕捉到的特征的尺度，从而影响模型的性能。因此我们在设计网络时，需要合理地控制感受野的大小。那么问题来了：怎样才能合理控制？

深度之眼·2024-01-07 10:12

论文浅尝 | 基于微量资源的神经网络跨语言命名实体识别

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士生，研究方向为跨语言知识图谱问答。来源：EMNLP2018链接：https://www.aclweb.org/anthology/D18-1034问题背景与动机本文关注小语种/资源匮乏语言的跨语言命名实体识别问题，首先作者肯定了现有无监督/弱监督方法在单语资源丰富的情况下能够取得不错的性能。但是对于单语资源不足的情况下，这些方法却无法适用，原因在于：无监督方法需要

开放知识图谱·2024-01-07 09:39

论文浅尝 | 基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习

本文转载自公众号：PaperWeekly。作者丨罗凌学校丨大连理工大学博士生研究方向丨深度学习，文本分类，实体识别联合学习（Jointlearning）一词并不是一个最近才出现的术语，在自然语言处理领域，很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型（Jointmodel）来对一些有些密切联系的自然语言处理任务进行联合学习。例如实体识别和实体标准化联合学习，分词和词性标注联合学习等等。最近，研究者们

开放知识图谱·2024-01-07 09:38

完美的异步处理数据训练神经网络框架

完美的异步处理数据训练神经网络框架代码解释代码importtimefrommultiprocessingimportProcess,Managerfrommultiprocessingimportfreeze_supportimportpsutilfromtqdmimporttqdm

东方佑·2024-01-07 08:39

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG

湘溶溶·2024-01-07 07:56

深度学习代码20240102

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

湘溶溶·2024-01-07 07:55

【机器学习】循环神经网络（一）

深层循环神经网络三种构建深层循环网络的方案二、网络的训练循环神经网络的每个训练样本一般是一个序列，也就是一个有序的元

十年一梦实验室·2024-01-07 07:51

深度学习｜交叉熵

文章目录什么是交叉熵如何构造信息量的函数关于C1C_1C1参数的选择关于C2C_2C2参数的选择一个系统的熵如何比较两个系统的熵交叉熵在神经网络中的应用参考什么是交叉熵熵是用来衡量一个系统的混乱程度，混乱程度也其实代表着整个系统内部的不确定性

晓源Galois·2024-01-07 07:49

神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

CIFAR-10modelstructure通过已知参数（高、宽、dilation=1、kernel_size）推断stride和padding的大小网络importtorchfromtorchimportnnclassTudui(nn.Module):def__init__(self):super(Tudui,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_cha

Cupid_BB·2024-01-07 07:30

基于神经网络的手写汉字提取与书写评分系统研究

崇尚学技术的科班人·2024-01-07 07:30

一个实例让你初识图像卷积

文章目录前言一、卷积二、回顾全连接层三.全连接层到卷积四.图像的边缘检测1.定义互相关运算函数2.卷积层,与一维一样,把它当成一种运算就好理解了3.图像中目标的边缘检测五.学习由X生成Y的卷积核总结前言在学习卷积神经网络之前我们已经了解了线性神经网络

笔写落去·2024-01-07 07:25

梯度消失与梯度爆炸的问题小结

相反，初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作

笔写落去·2024-01-07 07:55

权重初始化和激活函数小结

本文章参考李沐老师的动手深度学习,作为个人的笔记.4.8.数值稳定性和模型初始化—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)文章目录前言首先我们理想的神经网络是什么样子的?

笔写落去·2024-01-07 07:55

深度学习｜4.1 深L层神经网络 4.2 深层网络的正向传播

4.1深L层神经网络对于某些问题来说，深层神经网络相对于浅层神经网络解决该问题的效果会较好。所以问题就变成了神经网络层数的设置。

晓源Galois·2024-01-07 07:19

什么是神经网络？

神经网络是一种受到人脑结构启发的计算模型，用于机器学习和人工智能任务。它由神经元（或称为节点）组成，这些神经元以层次结构排列，形成输入层、隐藏层和输出层。

金木讲编程·2024-01-07 07:48

训练神经网络(上)激活函数

观看视频为cs231n文章目录前言一、Sigmoid函数二、tanh函数三、ReLU函数四、LeakyReLU函数五、ELU函数六.在实际应用中寻找激活函数的做法总结前言激活函数是用来加入非线性因素的，提高神经网络对模型的表达能力

笔写落去·2024-01-07 07:47

自动驾驶预测-决策-规划-控制学习（4）：预测分析文献阅读

3.预测车辆行驶轨迹和车辆换道意图4.LSTM网络二、神经网络概述1.人工智能是什么？2.机器学习是什么？3.深度学习是什么？4.神经网络是什么？

棉花糖永远滴神·2024-01-07 06:11

LightGlue-OpenCV 实现实时相机图片特征点匹配

文章目录LightGlue-OpenCVStep1:创建虚拟环境Step2:安装LightGlue-OpenCV并运行Step3:运行demo_camera.py效果原理LightGlue是一种新的基于深度神经网络

sugardisk·2024-01-07 06:33

CNN的异同：深入探究卷积神经网络的特点与联系

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域广泛应用的深度学习模型。

数据科学探险导航·2024-01-07 05:37

【误码率仿真】基于QPSK+16QAM调制仿真（含误码率含Matlab代码

机器学习之芯·2024-01-07 05:26

YOLO原理

与传统的目标检测算法使用分类和回归算法不同，YOLO5使用了单个神经网络来直接预测边界框和类别。

giao客·2024-01-07 03:08

PyTorch|构建自己的卷积神经网络

一般来讲，使用PyTorch创建神经网络需要三步：继承基类：nn.Module定义层属性实现前向传播方法如果你对于python面向对象编程非常熟练，那么这里也就非常简单，就是定义一些属性，实现一些方法。

霜溪·2024-01-07 02:01

卷积神经网络|完整代码实现

对于如何加载数据，在前面的文章中已经我们已经学会，那么接下来，就是要搭建卷积神经网络，并对网络进行训练，使其可以完成一些功能。

霜溪·2024-01-07 02:31

PyTorch|一些简单操作

在使用PyTorch构建自己的神经网络时，灵活度非常大，这给了用户更多的发挥空间，这里介绍一些简单的操作。1，获取所安装PyToch版本>>>torch.

霜溪·2024-01-07 02:00

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这

AICurator·2024-01-07 02:29

YOLOV8改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积