贝叶斯神经网络第52页

案例介绍｜钡铼助力2023年全国职业院校技能大赛工业网络智能控制与维护赛项

工业网络是新型制造系统的数字化神经网络，其特点是布线方便、模块化设计、易于诊断、维护管理便捷。工业网络在制造企业转型中发挥核心支撑作用。面向制造业数字化、网络化、

钡铼技术网关·2024-01-07 01:01

第一部分随机事件和概率

目录无放回题目(一次摸多个)方法：例1有放回题目(进行多次，每次情况一致)方法：例2事件的概率方法：例3条件概率方法：例4全概率公式方法：例5贝叶斯公式方法：例6无放回题目(一次摸多个)方法：a!

星与星熙.·2024-01-06 23:44

互联网加竞赛基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练

Mr.D学长·2024-01-06 23:37

Neural Tangent Kernel 理解（一）原论文解读

欢迎关注WX公众号，每周发布论文解析：PaperShare,点我关注NTK的理解系列暂定会从（一）论文解读，（二）kernelmethod基础知识，（三）神经网络表达能力，（四）GNN表达能力等方面去写

Bagba·2024-01-06 21:43

CNN——GoogLeNet

1.GoogLeNet简介GoogLeNet是谷歌推出的基于Inception模块深度卷积神经网络结构。L和N大写还是为了致敬LeNet。

搁浅丶.·2024-01-06 21:42

经典神经网络实现——LeNet

经典神经网络实现——LeNet前言LeNet介绍代码实现构建网络结构优化器数据集加载完整代码运行结果前言最近在温习神经网络，决定做一件之前从未长久坚持过的事情——将近期复习成果保存并分享给更多的人，欢迎大家一起交流探讨

向阳花0917·2024-01-06 21:42

CNN——LeNet

1.LeNet概述LeNet是YannLeCun于1988年提出的用于手写体数字识别的网络结构，它是最早发布的卷积神经网络之一，可以说LeNet是深度CNN网络的基石。

搁浅丶.·2024-01-06 20:36

降噪自编码器（Denoising Autoencoder）

降噪自编码器（DenoisingAutoencoder）是一种用于无监督学习的神经网络模型。

不做梵高417·2024-01-06 20:24

RNN文本分类任务实战

递归神经网络（RNN）：定义：RNN是一类专为顺序数据处理而设计的人工神经网络。顺序处理：RNN保持一个隐藏状态，该状态捕获有关序列中先前输入的信息，使其适用于涉及顺序依赖关系的任务。

不做梵高417·2024-01-06 20:53

机器学习笔记 - 用于语义图像分割的空洞卷积DeepLabv3

DeepLabv3是用于语义分割任务的深度神经网络(DNN)架构。虽然不是比较新的网络模型，但是也是分割模型里的杰出代表之一，所以还是值得深入了解。

坐望云起·2024-01-06 20:52

计算机视觉技术-区域卷积神经网络（R-CNN）

区域卷积神经网络（region-basedCNN或regionswithCNNfeatures，R-CNN）(Girshicketal.,2014)也是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。

白云如幻·2024-01-06 20:47

竞赛保研基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论6建议7最后1前言优质竞赛项目系列，今天

iuerfee·2024-01-06 20:30

基于K 邻近朴素贝叶斯LinearSVM机器视觉的害虫种类及数量检测程序代码+数据集

摘要.......................................................................................................................IABSTRACTII目录..................................................................

yushibing717·2024-01-06 19:55

卷积神经网络可视化 Visualizing and Understanding Convolutional Networks

Abstract卷积神经网络再ImageNet的图片分类的表现很不错，但是很多人还是搞不懂为啥CNN会有这么好的效果和怎么提高神经网络的效果，本文将解决这些问题。

赵智雄·2024-01-06 17:34

55、交叉熵损失函数和softmax

作为一种损失函数，它的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出loss值，直到loss值收敛，可以认为神经网络模型训练完成。

董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:47

AI技术体系和领域浅总结

（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型（GBDT）支持向量机贝叶斯分类器神经网络

TisUs·2024-01-06 16:26

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理和可视化（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。

python风控模型·2024-01-06 14:06

Keras实现seq2seq

该模型主要由两个循环神经网络（RNN）组成，一个是编码器（Encoder），另一个是解码器（Decoder）。

缘起性空、·2024-01-06 13:20

机器学习 alphaGo — monte carlo search tree（1）

第二次是因为alphazero而登上自然杂志，这次分享以alphaGo为基础进行分享，分别是两个话题一个是神经网络，一个是今天将的蒙特卡罗搜索树方法。

zidea·2024-01-06 13:38

深度学习（学习记录）

考思想）一、深度学习绪论（非重点不做考察）1、传统机器学习：人工特征工程+分类器概念：传统机器学习通过数据样本采集和人工特征工程，辅之以相对简单的数学模型（线性回归、Logistic回归、决策树、朴素贝叶斯等

学数学的懒哥·2024-01-06 13:49

【机器学习】卷积神经网络（六）-计算机视觉应用

十年一梦实验室·2024-01-06 12:13

【深度学习程序实例】

以下是一个使用Python编写的深度学习程序实例，用于训练一个简单的神经网络来分类手写数字：importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportmnist

东北霸主劳德利·2024-01-06 12:42

【MATLAB】CEEMD_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CEEMD-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）和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法

Lwcah·2024-01-06 12:09

YOLOv8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

Snu77·2024-01-06 12:38

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

基本原理:使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过多层网络进行分类。改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

如何实现无人机识别功能

深度学习：基于深度神经网络的算法，如卷积神经网络（CNN），用于无人机图像分类、检测和识别。雷达识别：雷达系统：利用雷达技术进行无人机目标探测、跟踪和识别。

LittroInno·2024-01-06 11:44

Ambiq推出语音增强人工智能以消除物联网应用中的噪声

超低功耗半导体解决方案供应商Ambiq®推出了其最新产品——神经网络语音增强器(NNSE)，并已将该方案加入到neuralSPOT的（开源模型）ModelZoo中。

希尔贝壳AISHELL·2024-01-06 11:32

常见神经网络类型之前馈型神经网络

1、前馈型神经网络常见的前馈型神经网络包括感知器网络、BP神经网络、RBF网络（径向基函数神经网络）（1）感知器网络:也被称作感知机，主要用于模式分类，也可以用作学习控制和基于模式分类的多模态控制（2）

繁花似锦之流年似水·2024-01-06 10:04

R1周：RNN-心脏病预测

1、RNN介绍：循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork）是一种在序列数据上进行处理的深度学习模型。

我也不太懂·2024-01-06 08:36

G1周-生成对抗网络入门

GAN的核心思想是通过训练两个神经网络，一个生成器（Generator）和一个判别器（Disc

我也不太懂·2024-01-06 08:36

多内层神经网络具有先天的不可解释性

多层神经网络的不可解释性是指其内部的决策过程很难被人类理解和解释。这主要是因为多层神经网络具有大量的神经元和多个层次的连接，使得网络的决策过程变得非常复杂。

人机与认知实验室·2024-01-06 08:03

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）对比

我们将比较能够解决上述问题的三种常用方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention），从三个维度比较这三种架构：计算复杂度、顺序操作和最大路径长度。

科学禅道·2024-01-06 07:56

2023/12/31周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目引言模型与方法多层感知器神经网络MLPLSTMGRUAE-BiGRU-Swish神经网络实验实验过程评估标准实验结果深度学习Self-attention背景作用实现方式简单

user_s1·2024-01-06 07:25

李沐机器学习系列5---循环神经网络

1Introduction对于样本的分析，通过全连接层处理表格数据，通过卷积神经网络处理图像数据；第一种假设，所有数据都是独立同分布的RNN处理序列信号序列数据的更多场景1）用户使用习惯具有时间的先后性

expectmorata·2024-01-06 07:40

计算机视觉与美颜SDK：详解人脸美型功能的实现过程

深度学习方法在关键点定位方面取得了巨大的成功，通过训练神经网络，可以实现更加准确和稳定的关键点检测。二、三维模型生成在关键点定位的基础上，可以构建人脸的三维模型。

美狐美颜sdk·2024-01-06 06:42

神经网络-最大池化Maxpool

参数https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html#torch.nn.MaxPool2d最大池化importtorchfromtorchimportnninput=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]],d

Cupid_BB·2024-01-06 06:32

神经网络-卷积层

卷积输入通道数，输出通道数，核大小参数具体含义直观理解各个参数的网站(gif)https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md大概长这样，cyan是青色的意思channel数（终于理解论文里图片放好多层的原因了）查看网络结构可以直接printdataset=torchvision.datasets.CIFAR10(

Cupid_BB·2024-01-06 06:31

神经网络中的线性和非线性---学习笔记

线性模型和非线性模型区别：线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的。区分是否为线性模型，看乘法是式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x，那么此模型为线性模型。或者判断决策边界是否是线性的。注意，一个y关于x变化的函数，即使x和y是曲线关系，但如果x只被一个w影响。如果自变量x被两个以上参数影响，则此模型是非线性的。最简单的判断方法：判断决策边界是否是直线，即是否可以用一条

Wsyoneself·2024-01-06 06:59

神经网络-非线性激活，线性层

非线性激活为什么要使用非线性激活：个人理解是为了给神经网络引入一些非线性的特质下面是查到的资料所得结果如上图的神经网络，在正向传播过程中，若使用线性激活函数(恒等激励函数)即令则隐藏层的输出为可以看到使用线性激活函数神经网络只是把输入线性组合再输出

Star_.·2024-01-06 06:23

深度学习--TensorFlow（6）神经网络 -- 拟合线性函数&&非线性函数

目录一、拟合线性函数1、生成随机坐标2、神经网络拟合代码二、拟合非线性函数1、生成二次随机点2、神经网络拟合代码一、拟合线性函数学习率0.03，训练1000次：学习率0.05，训练1000次：学习率0.1

_(*^▽^*)_·2024-01-06 06:22

神经网络-非线性激活

ReLUimporttorchfromtorchimportnninput=torch.tensor([[1,-0.5],[-1,3]])input=torch.reshape(input,(-1,1,2,2))print(input.shape)#torch.Size([1,1,2,2]).shape=.size()classTudui(nn.Module):def__init__(self):

Cupid_BB·2024-01-06 06:49

基于PyTorch的Transformer组件实现

整体架构和关键组件注意力机制的提出极大提高了神经网络对序列相关信息的学习能力。Transfo

oveZ·2024-01-06 06:48

PyTorch|一次画一批图像

想想这样一个场景，我们训练了一个神经网络，输入一些信息，这个网络可以根据信息为我们生成相关图片。

霜溪·2024-01-06 06:13

卷积神经网络|制作自己的Dataset（最终版）

之前文章已经实现了一个自定义的类，制定了自己的数据集。其实，细看代码，可传入的参数过多，有些简单问题复杂化，实现上不是那么简洁。既然是自己定义的数据集，那么许多功能是自己写好的，如何写，为什么这样写都是已知的。这里，我们考虑让自己定义的Dataset类简单化，并由此完成全部数据准备工作。图片名处理在实现Dataset类之前，图片准备工作是必须要进行的，或者说是对我们收集到的图片进行改名。就像之前那

霜溪·2024-01-06 06:12

故障诊断的信息融合方法

故障诊断的信息融合方法故障诊断的信息融合方法小样本数据、数据量少，计算资源有限的多传感器数据融合问题贝叶斯定理信息融合故障诊断方法模糊信息融合故障诊断方法Dempster-Shafer(D-S)证据理论信息融合故障诊断方法故障诊断的信息融合方法目前

学兔兔VIP·2024-01-06 04:04

Bayes贝叶斯识别Spam Email垃圾邮件

目录介绍：一、GaussianNaiveBayes(连续型变量)1.1数据处理1.2建模1.3cross_val_score函数评估1.4classification_report函数评估1.5classification_report函数和cross_val_score函数的区别二、MultinomialNaiveBayes（离散型变量）2.1数据处理2.2建模2.3CountVectorize

取名真难.·2024-01-06 03:22

一文了解自然语言处理神经史（下）

2014年-序列到序列模型2014年，Sutskever等人提出序列到序列学习，一种通过神经网络将一个序列映射到另一个序列的通用框架。

城市中迷途小书童·2024-01-06 03:47

大创项目推荐深度学习卷积神经网络的花卉识别

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2024-01-06 02:16

基于萤火虫算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于萤火虫算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于萤火虫算法优化的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）·2024-01-06 02:15

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

推荐频道

贝叶斯神经网络