轻量化神经网络第32页

【深度视觉】第四章：卷积神经网络架构

六、卷积神经网络架构前面给大家也详细展示了DNN的图像分类过程，一个最直观的感受就是图像数据太大，要设置巨量的神经元个数，算力根本就无法匹配，所以DNN只适合少量的数据，比如我们已经把图像数据卷积操作到变成

宝贝儿好·2024-01-22 22:26

十分钟带你复现YOLOv8

目录复现环境参考来源前期准备配置环境复现功能模型训练更多内容YOLO是JosephRedmon等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测算法。

Hello阿尔法·2024-01-22 21:02

datawhale 大模型学习第四章-新模型架构

一、现状GPT3是一个通过96个Transformerblock堆叠在一起的神经网络.即：每一个TransformerBlock是一个多头注意力层的Block目前大模型的规模已经到了极限（模型越大，需要训练资源和时间也就越长

fan_fan_feng·2024-01-22 21:48

【算法小记】深度学习——循环神经网络相关原理与RNN、LSTM算法的使用

卷积神经网络在图像领域取得了良好的效果，卷积核凭借优秀的特征提取能力通过深层的卷积操作可是实现对矩形张量的复杂计算处理。

絮沫·2024-01-22 20:24

机器学习大作业——基于DEAP数据集的脑电信号识别（DNN+CNN）

目录一、实验目的二、实验原理介绍2.1数据集描述2.2深度神经网络2.2.1关于DNN2.2.2网络模型代码实现2.3卷积神经网络2.3.1关于CNN2.3.2网络模型代码实现三、模型训练与测试3.1数据预处理

长安er·2024-01-22 20:22

回归预测 | Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多变量回归预测

回归预测|Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述

机器学习之心·2024-01-22 20:15

Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting基于注意的小脚印关键字点对点模型

Abstract在本文中，我们提出了一种基于注意力的端到端神经网络方法，用于小足迹关键词发现（KWS），旨在简化构建生产质量的KWS系统的流程。我们的模型包括一个编码器和一个注意机制。

图灵与对话·2024-01-22 20:50

语音情感识别基本原理及应用场景-python（课设报告）

目录摘要一语音情感识别的基本原理语音信号的特征提取情感状态的分类和识别积极情感消极情感中性情感语音情感识别的算法和模型卷积神经网络（CNN）长短期记忆网络（LSTM）决策树（DecisionTree）支持向量机

励志吃菊猫的咸鱼·2024-01-22 17:25

【AI】深度学习在编码中的应用（5）

一、基于RNN架构的方法基于RNN架构的方法定义：在分析/合成变换中，基于RNN（循环神经网络）架构的方法是指利用RNN模型来学习和表示输入数据（如序列数据）中的模式、结构和依赖关系，并根据这些学习到的特征来进行分析或合成新的数据

giszz·2024-01-22 17:29

IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用

IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用IDCNN（IteratedDilatedConvolutionalNeuralNetwork）是一种特别设计的卷积神经网络（CNN），用于处理自然语言处理

sagima_sdu·2024-01-22 16:16

AIGC实战——像素卷积神经网络(PixelCNN)

AIGC实战——像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.训练PixelCNN3.PixelCNN分析4.使用混合分布改进PixelCNN小结系列链接0.前言像素卷积神经网络

盼小辉丶·2024-01-22 15:47

PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

生成对抗网络0.前言1.GAN2.GAN模型分析3.利用GAN模型生成手写数字小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型

盼小辉丶·2024-01-22 15:46

反向传播

一、前言这是一场以误差（Error）为主导的反向传播（BackPropagation）运动，旨在得到最优的全局参数矩阵，进而将多层神经网络应用到分类或者回归任务中去。

将_4c15·2024-01-22 15:26

神经网络（一）

神经网络1.神经网络基础2.浅层神经网络分析3.卷积神经网络4.卷积神经网络MNIST数字图片识别1.神经网络基础神经网络：想让计算机模拟大脑处理信息的过程。

Daily_Note·2024-01-22 15:42

9 | Tensorflow中的batch批处理

这允许以批处理的方式加载和处理数据，适用于训练神经网络模型。以下是一个简单的TensorFlow批处理的示例代码：importtensor

RunsenLIu·2024-01-22 12:19

（二）Tensorflow 搭建自己的神经网络 (莫烦 Python 教程)

本教程资料来自于：Tensorflow搭建自己的神经网络(莫烦Python教程)https://www.bilibili.com/video/av16001891?

啊哈JC熙·2024-01-22 10:21

【博士每天一篇论文-技术综述】Machine Learning With Echo State Networks 一篇系统讲解ESN知识的五星文章

阅读时间：2023-11-211介绍年份：2020作者：徐元超，曼尼托巴大学期刊：无引用量：无这篇文章是一篇技术报告，从递归神经网络（RNNs）引入到回声状态网络（ESNs）。

Better Bench·2024-01-22 09:00

第四十周：文献阅读+GAN

目录摘要Abstract文献阅读：结合小波变换和主成分分析的长短期记忆神经网络深度学习在城市日需水量预测中的应用现有问题创新点方法论PCA（主要成分分析法）DWT（离散小波变换）DWT-PCA-LSTM

m0_66015895·2024-01-22 09:42

YOLO系列：YOLO v1-v8、YOLOx、PP-YOLOE、DAMO-YOLO、YOLOX-PAI 设计思路

非极大值抑制去除重复预测结果YOLOv1的优化思路YOLOv2更轻量化

Debroon·2024-01-22 08:07

Transformer and Pretrain Language Models3-2

注意力机制的各种变体第二种变体：如果两个向量的维度不一样，我们就需要在中间加上一个权重矩阵，来实现他们之间的相乘，然后最后得到一个标量第三种变体：additiveattention它和前面的有一个比较大的不同，它使用了一层的前馈神经网络

ringthebell·2024-01-22 07:12

基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测

目录背影摘要LSTM的基本定义LSTM实现的步骤基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测完整代码：https://download.csdn.net/download/abc991835105

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-22 07:59

bert 是单标签还是多标签的分类_搞定NLP领域的“变形金刚”！手把手教你用BERT进行多标签文本分类...

过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。

weixin_39629617·2024-01-22 06:08

自然语言处理的发展

本文将对NLP技术进步的方方面面展开阐述，包括词嵌入、循环神经网络、Transformer、注意力机制等关键技术的发展，以及NLP在机器翻译、情感分析、智能客服、语音识别等领域的应用。

Java之弟·2024-01-22 05:27

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L3-Transformer_and_PLMs

注意力机制的各种变体一：直接点积二：中间乘以一个矩阵三：Additiveattention：使用一层前馈神经网络来获得注意力分数…Transformer概述输入层BPE（BytePairEncoding

N刻后告诉你·2024-01-22 04:09

基于Python TensorFlow keras.Sequential深度神经网络的深度学习回归

1写在前面前期一篇博客（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114001720）详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFlow2.0中，新的Keras接口具有与tf.estimator接口一致的功能，且其更易于学习，对于新手而言友好程度更高；在TensorFlow官网

疯狂学习GIS·2024-01-22 02:20

2020-05-20

第九章多传感器融合技术知识表示-模糊集-粗集神经网络-机器学习最重要的是搜索--智能算法：遗传、免疫、蚁群算法。

bokli_dw·2024-01-22 02:58

79、avx2 向量指令集优化卷积运算

因为我们实战中用到的resnet50神经网络中，卷积运算在整个模型中的比例占据是相当高，而卷积运算的核心计算就是乘累加计算。

董董灿是个攻城狮·2024-01-22 01:44

no.3-10/31/2018

主要有这几件事情：二目前进度Task1.学习神经网络基本知识：找了一些bp神经网络的资料（比较简单），然后去matlab做了仿真，工程是一本matlab书籍的例题。

红豆汤来两大碗·2024-01-22 00:30

无限维数组C++模板类实现，源码分享

这是一个任意对象的无限维数组模板，实现比较多功能，能做很多事情，泛型实例化的对象的显式动态构造或析构，有一个微型内存回收手法可以高效利用到多维运算，比如神经网络，举证计算中，共享下代码。

夜雨清狂·2024-01-21 23:36

改进yolov7网络（从轻量化方面的8个方法）

虽然YOLOv7已经在精度和速度方面取得了显著的改进，但我们仍然可以从轻量化角度来进一步优化该模型。

qhchao·2024-01-21 21:30

基于BP神经网络的住宅价格预测，基于粒子群算法优化极限学习机的价格预测

目录背影极限学习机基于BP神经网络的住宅价格预测，基于粒子群算法优化极限学习机的价格预测主要参数MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：https://download.csdn.net/download

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 20:53

基于鲸鱼算法优化极限学习机的道路识别，基于woa-elm的道路分割，基于woa-elm的遥感图像分割

的遥感图像分割主要参数MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：https://download.csdn.net/download/abc991835105/88762273背影极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 20:53

基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测

目录背影摘要LSTM的基本定义LSTM实现的步骤基于长短期神经网络LSTM的回归分析MATALB代码：基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测资源-CSDN文库https://download.csdn.net

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 20:52

英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT

©作者|小欣01简介自从VisionTransformer(ViT)被提出以来，Transformer已经成为一种流行的神经网络架构，并广泛的应用到计算机视觉领域之中，如图像分类、目标检测、图像生成和语义分割等任务

CV案例精选·2024-01-21 18:32

Improving Deep Neural Network学习笔记

参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习（吴恩达老师的课程）中，提升深度神经网络的一些方法，包括超参数的调整、

佳雨初林·2024-01-21 17:42

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

循环神经网络本身就是一种顺序结构，天生就包含了词在序列中的位置信息。

zwhdldz·2024-01-21 17:03

干货|（DL~2)一看就懂的卷积神经网络

文章来自：https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io作者：LeonardoAraujodosSantos作者：石文华编辑：陈人和imageimage前言卷积神经网络由很多层组成

城市中迷途小书童·2024-01-21 15:37

深度学习Pytorch中计算图的概念及理解

标题0介绍0.1深度学习概览深度学习是机器学习的一个子领域，旨在模拟人类大脑的神经网络，使机器能够学习并做出明智的决策。

广东工商职业技术大学人工智能实验室·2024-01-21 14:17

16.7 基于递归神经网络的分层多楼多层室内定位

文献来源：西交利物浦大学ElesawiAEA,KimKS.Hierarchicalmulti-buildingandmulti-floorindoorlocalizationbasedonrecurrentneuralnetworks[C]//2021NinthInternationalSymposiumonComputingandNetworkingWorkshops(CANDARW).IEEE

weixin_42963026·2024-01-21 13:25

16.5 参考文献——深度学习定位

etal.AnEfficientandRobustFingerprintBasedLocalizationMethodforMultiFloorIndoorEnvironment[J].IEEEaInternetofThingsJournal,2023.2.相关工作B.基于深度学习的方法利用深度神经网络

weixin_42963026·2024-01-21 13:25

python深度学习—第6章（波斯美女）

第6章深度学习用于文本和序列6.1处理文本数据与其他所有神经网络一样，深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。

weixin_42963026·2024-01-21 13:55

循环神经网络的变体模型-LSTM、GRU

一.LSTM（长短时记忆网络）1.1基本介绍长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种深度学习模型，属于循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN

Algorithm_Engineer_·2024-01-21 13:52

有监督神经网络原理与实现

目录网络结构数学模型Python实现有监督神经网络是一种通过标注数据进行训练的深度学习模型，它可以学习输入和输出之间的映射关系，并用于分类和预测新数据。

10岁的小屁孩·2024-01-21 13:45

无监督神经网络原理与实现

目录网络结构训练目标Python实现无监督神经网络通过学习输入数据本身的内在结构，而不需要标签信息，它可以用于特征提取、降维等任务。

10岁的小屁孩·2024-01-21 13:45

如何探究大模型理论？UCLA最新《深度学习统计理论》综述，详述近似、训练动力学和生成模型

在这篇文章中，我们从三个角度回顾了神经网络的统计理论文献。在第一部分中，我们回顾了非参数框架下关于神经网络的过度风险（excessrisks）的研究成果，这些成果适用于回归或分类。

AI知识图谱大本营·2024-01-21 13:39

AI嵌入式K210项目（17）-快速傅里叶变换加速器 (FFT)

二、K210的快速傅里叶变换加速器实验过程总结前言K210内置了丰富的加速器，包括神经网络处理器(KPU)，AES(高级加密加速器)，APU麦克风阵列语音数据加速计算处理器，现场可编程IO阵列(FPIOA

疯狂飙车的蜗牛·2024-01-21 13:23

Batch Normalization（BN）批量归一化

BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift(arxiv.org)1.研究背景深度神经网络的训练过程中

搁浅丶.·2024-01-21 12:54

深度学习引领信息检索革新：从传统方法到神经网络信息检索的探索

目录前言1信息检索背景概述1.1信息检索基本任务1.2信息检索是NLU典型应用2信息检索任务定义2.1检索阶段2.2排序阶段2.3关键技术和算法3评价指标3.1MRR（平均倒数排名）3.2MAP（平均精度均值）3.3NDCG（归一化的损失增益）4传统方法在信息检索中的挑战4.1同义词和多样性4.2缺乏语境理解4.3高匹配度与信息需求不符4.4限制了个性化和上下文感知5NeuralIR的崛起5.1C

cooldream2009·2024-01-21 12:10

深度学习技术栈 —— 用Pytorch搭建神经网络识别数字(Kaggle实战)

深度学习技术栈——用Pytorch搭建神经网络识别数字（Kaggle实战）一、项目信息1.1参考文章二、搭建过程2.1逻辑回归2.2ArtificialNeuralNetwork(ANN)2.3ConvolutionalNeuralNetwork

键盘国治理专家·2024-01-21 12:09

基于VGG16的猫狗分类实战

1使用卷积神经网络识别猫和狗数据集1.1理论基础1.1.1VGG架构VGG16是由KarenSimonyan和AndrewZisserman于2014年在论文“VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGESCALEIMAGERECOGNITION

芝芝士Clim·2024-01-21 11:34

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