贝叶斯神经网络第71页

【论文阅读】BERTopic：采用一个基于类的TF-IDF流程进行神经网络的主题建模

摘要主题模型对于在文档的集合中发现潜在的主题非常有用。近期的研究已经展示了主题建模方法作为一个聚类任务的可行性。本文展示了BERTopic，它是一个话题模型，它通过对一个基于类的TF-IDF的变体的开发，抽取一致的话题表示。具体来说，BERTopic采用预训练的基于transformer的语言模型来产生文档的嵌入，对这些文档嵌入进行聚类，并最后利用基于类的TF-IDF过程来产生话题的表示。BERT

沐兮Krystal·2023-12-19 22:51

项目实战：自动驾驶之方向盘操纵

这个项目主要是通过使用深度神经网络解决一个回归问题。不同于分类、识别场景，回归问题中神经网络输出的是一个连续的值。通过这个项目的学习，可以将神经网络用于通过人脸判断年龄，美颜指数等领域。

AppleYRY·2023-12-19 22:21

遗传算法--GA

通过仿真大自然规律的算法，该算法在可以在接受的花销（计算时间和存储空间）范围内找到问题实例的一个可行解，且该可行解和真实最优解的误差一般不可以被估计当下主要有的启发式算法包括遗传算法、退火法，蚁群算法、人工神经网络等

Pluto_38e5·2023-12-19 22:26

基于CNN卷积神经网络的中文汉字识别检测

直接上效果演示图：通过点击按钮可以实现在画板上写汉字识别和加载图片识别两个功能。视频演示和demo仓库地址在b站视频001期：到此一游7758258的个人空间-到此一游7758258个人主页-哔哩哔哩视频所有代码展示：十分的简洁，主要是01,02,03.py文件运行01dataset.py可以将data文件下的图片数据集保存成txt格式记录。运行02train.py可以读取txt记录的图片数据进行

bbfbdfbfghfh·2023-12-19 22:43

NLP之transformer-Task02attention&transformer

潜在的答案：基于循环神经网络（RNN）一类的seq2seq模型，在处理长文本时遇到了挑战，而对长文本中不同位置的信息进行attention有助于提升RNN的模型效果。1.什么是seq2seq模型？

曼曼668·2023-12-19 21:17

基于PaddleOCR一键搭建文字识别和身份证识别web api接口

前言通过这篇文章【基于PaddleOCR的DBNet神经网络实现全网最快最准的身份证识别模型】开发的身份证识别模型，还无法进行部署应用，这篇文章就已经开发好的代码如何部署，并如何通过api的接口进行访问进行讲解

番茄小能手·2023-12-19 20:44

主题模型——总结

UnigramModel统计学下的UnigramModelimage.pngimage.png贝叶斯观点下的UnigramModelimage.pngDirichlet先验分布下的UnigramModelimage.pngimage.pngTopicModel

dreampai·2023-12-19 20:02

「X」Embedding in NLP｜神经网络和语言模型 Embedding 向量入门

今天，我们将继续和大家一起“修炼”，深入探讨神经网络语言模型，特别是循环神经网络，并简要了解如何生成Embedding向量。

Zilliz Planet·2023-12-19 20:25

在阿里云Kubernetes容器服务上打造TensorFlow实验室

简介TensorFLow是深度学习和机器学习最流行的开源框架，它最初是由Google研究团队开发的并致力于解决深度神经网络的机器学习研究，从2015年开源到现在得到了广泛的应

猫耳呀·2023-12-19 19:38

【算法】NOIP2003神经网络

题目描述人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。

一只大黄猫·2023-12-19 19:36

朴素贝叶斯

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，但是朴素贝叶斯却是生成方法。

owolf·2023-12-19 19:46

Convolutional Neural Network（CNN）——卷积神经网络

1.NN的局限性拓展性差NN的计算量大性能差，不利于在不同规模的数据集上有效运行若输入维度发生变化，需要修改并重新训练网络容易过拟合全连接导致参数量特别多，容易过拟合如果增加更多层，参数量会翻倍无法有效利用局部特征输入数据需要展平成一维，丢弃了图像等数据中的二维结构信息相邻层完全连接，关注的是全局，没有关注局部区域不具有平移不变性信息位置变换时，识别率就大幅降低2.CNN的优势•大大降低过拟合的风

搁浅丶.·2023-12-19 18:46

Neural Network——神经网络

1.featurereusing——特征复用1.1什么是特征复用回顾我们之前所学习的模型，本质上都是基于线性回归，但却都可以运用于非线性相关的数据，包括使用了如下方法增加更多的特征产生新的特征（多项式回归）核函数在本身的维度找不到线性决策边界，但通过非线性转换将特征映射到高维空间在某个高纬度空间可以找到一个线性决策边界，同时它对应着其本身的维度的非线性决策边界。如下图示例我们可以多次进行这样的转换

搁浅丶.·2023-12-19 18:43

长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入回归预测

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、部分程序：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，使用长短期记忆神经网络（LSTM

神经网络与数学建模·2023-12-19 18:27

长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入时序预测

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、部分程序：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，使用长短期记忆神经网络（LSTM），

神经网络与数学建模·2023-12-19 18:27

长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入分类

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、部分程序：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，使用长短期记忆神经网络（LSTM），

神经网络与数学建模·2023-12-19 18:52

Arxiv网络科学论文摘要21篇(2019-05-28)

通过微观网络模型和宏观分支过程描述的扩散动态可能因聚结而不同;从零开始学习识别高介数中心性节点：一种新的图神经网络方法;使用boutique进行社交媒体数据的多模型调查探索——以公共卫生为例;检测网络中时间序列数据的路径异常

ComplexLY·2023-12-19 18:26

BN和LN

BN（BatchNormalization）和LN（LayerNormalization）是两种常见的归一化方法，用于神经网络中的深度学习模型，特别是在卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）中。

无名之辈008·2023-12-19 17:04

深度卷积神经网络的剪枝方法

深度学习领域的一种剪枝技术是“网络瘦身（NetworkSlimming）”，这是一种旨在深度卷积神经网络（CNN）中实现通道级稀疏性的简单方案。

RRRRRoyal·2023-12-19 17:58

轻量化压缩之【剪枝】

在深度学习领域，剪枝是一种常用的模型轻量化技术，主要是通过移除神经网络中被认为不重要的连接（即权重）来减少模型的大小和计算量。

RRRRRoyal·2023-12-19 17:26

深度学习第一课 TensorFlow2.0开发首选API - Keras

目录Keras优势介绍易用性灵活性与高效性社区和生态系统TensorFlow2.0的高级APIKeras特性直观的API设计构建一个简单的神经网络模块化和可组合性自定义网络层扩展性使用预训练模型高级功能自定义回调

昊昊该干饭了·2023-12-19 16:01

Task4 建模与调参

使用Lightgbm、XGBoost模型、CatBoost模型进行建模:模型调参：贪心调参方法；采用for循环网格调参方法；GridSearchCV贝叶斯调参方法：BayesianOptimization

1598903c9dd7·2023-12-19 16:12

pytorch——豆瓣读书评价分析

任务目标基于给定数据集，采用三层bp神经网络方法，编写程序并构建分类模型，通过给定特征实现预测的书籍评分的模型。

努力编程的阿曼·2023-12-19 16:11

LayerNorm层归一化

LayerNorm（LayerNormalization）是一种常用的归一化技术，用于神经网络模型中的层级归一化操作。

Kelly_Ai_Bai·2023-12-19 16:10

【R语言】--- 回归分析最优拟合模型及作图

赤池信息准则（Akaikeinformationcriterion,AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesianinformationcriterion,BI

生态数据·2023-12-19 15:05

视频智能分析盒子-ai边缘计算盒子

IVP02C边缘计算盒子是英码科技推出的一款支持运行深度学习神经网络算法的智能视频分析处理终端设备。内部集成了高算力AI处理模块，高达12Tops超强算力。

英码科技·2023-12-19 15:59

交通标识识别（神经网络与深度学习）

本次项目实现主要采用CNN卷积神经网络，具体的网络结构参考Lecun提出的LeNet结构。

领筹码大玩家·2023-12-19 15:25

神经网络以及深度学习案例分析

模型介绍我们使用了以下几个深度学习模型进行图像分类任务：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）VGG16模型CNN模型在图像分类中的表现已经得到了广泛的验证，特别是在识别低层次的特征

领筹码大玩家·2023-12-19 15:55

tensorflow入门

一、怎样入手TensorFlowTensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，它提供了一种灵活的方式来构建和训练神经网络模型。

奋力向前123·2023-12-19 14:44

【百度PARL】强化学习笔记

文章目录强化学习基本知识一些框架Value-based的方法Q表格举个例子强化的概念TD更新Sarsa算法SampleSarsaAgent类On_policyvsoff_policy函数逼近与神经网络DQN

丸丸丸子w·2023-12-19 14:44

绿星第九章谜底

无数巨大的监视器下，绿色的小细胞体问着那个巨大细胞体，巨大细胞体，是精神体验中枢的创造者，他比管理者和创世科学家还主宰一切，通过建立大树神经网络中枢，他让一切细胞体在这个新世界，没有肉体的灵魂们有了一个旧世界性体验

贾问渠·2023-12-19 14:25

深度学习_RNN循环神经网络，序列模型

RNN（RecurrentNeuralNetwork循环神经网络）循环神经网络的基本概念和地位：RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。那么什么是序列数据？

dd1991·2023-12-19 14:40

【神经网络】imshow展示图片报错

文章目录代码示例报错信息报错原因解决方法其他问题代码示例plt.imshow(np.squeeze(images[0]))报错信息Invalidshape(3,60,90)forimagedata报错原因格式错误，输入具有RGB值的图像，输入三维数组参数的格式应该是（高度，宽度，通道数）我们可以看一下显示数据信息dataiter=iter(trainloader)images,labels=dat

撕得失败的标签·2023-12-19 14:16

【机器学习】卷积神经网络(CNN)的特征数计算

文章目录基本步骤示例图解过程基本步骤在卷积神经网络（CNN）中，计算最后的特征数通常涉及到以下步骤：确定输入尺寸：首先，你需要知道输入数据的尺寸。

撕得失败的标签·2023-12-19 14:44

Pytorch神经网络自定义层(layer)

目录一、不带参数的层二、带参数的层深度学习成功背后的一个因素是神经网络的灵活性：我们可以用创造性的方式组合不同的层，从而设计出适用于各种任务的架构。

奉系坤阀·2023-12-19 12:50

Pytorch神经网络的参数管理

目录一、参数访问1、目标参数2、一次性访问所有参数3、从嵌套块收集参数二、参数初始化1、内置初始化2、自定义初始化3、参数绑定在选择了架构并设置了超参数后，我们就进入了训练阶段。此时，我们的目标是找到使损失函数最小化的模型参数值。经过训练后，我们将需要使用这些参数来做出未来的预测。此外，有时我们希望提取参数，以便在其他环境中复用它们，将模型保存下来，以便它可以在其他软件中执行，或者为了获得科学的理

奉系坤阀·2023-12-19 12:18

概率论复习

第一章：随机概率及其概率A和B相容就是AB=空集全概率公式与贝叶斯公式：伯努利求概率：第二章：一维随机变量及其分布：离散型随机变量求分布律：利用常规离散性分布求概率：连续性随机变量求分布律:注意：概率密度是

FindYou.·2023-12-19 10:35

机器学习【05】CNN卷积神经网络

ihan1001·2023-12-19 10:21

yolo网络整理-网络结构原理与anchor

1、理解anchor想要理解检测神经网络，绕不开的就是anchor

NCU_wander·2023-12-19 09:15

NaiveBayes

贝叶斯公式+条件独立假设=朴素贝叶斯方法$$P(Y|X)=\frac{P(X|Y)}{P(X)}$$其中P(Y)叫做先验概率，P(Y|X)叫做后验概率，P(Y,X)叫做联合概率。

迷失蔚蓝_fd81·2023-12-19 09:35

GNN 图解未来: 揭秘图神经网络的无限可能

GNN图解未来:揭秘图神经网络的无限可能概述神经网络的发展&图数据的应用GNN基础图的基本结构图的分类无向图有向图加权图非加权图节点表示邻接矩阵聚合函数GNN是如何工作的消息传递机制原始GNNGCNGAT

我是小白呀·2023-12-19 09:03

大创项目推荐深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

laafeer·2023-12-19 09:44

AI大模型：深度解析与未来展望

二、AI大模型的原理AI大模型，也称为深度学习模型，是一种基于神经网络的机器学习方法。它通过模拟人脑神经元的工作方式，构建出复杂的网络结构，从而实现对数据的自动学习和处理。AI大模型具有强大

萧鼎·2023-12-19 08:40

为什么随着网络的增加，传统的多层网络结构的非线性表达很难去表示恒等映射，模型会出现网络退化问题，什么是恒等映射！！

文章目录一、什么是恒等映射二、对于深度神经网络，保持恒等映射并不是必需的，三、恒等映射可以作为一个简单的基准任务来评估和分析网络的一些重要性质一、什么是恒等映射恒等映射指的是输入和输出完全相同的映射关系

小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:06

残差网络中的BN （Batch Normalization 批标准化层）的作用是什么？

BN层是2015年提出的一种新的层类型,它通过对每一层神经网络的输入信号进行标准化处理,来解决深层神经网络在训练过程中内部协变量变化导致