轻量化神经网络

pytorch图片分类神经网络代码

#%%importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader#%%#下载训练集train_dataset=datasets.MNIST(root='./',train=True,transform
jiang_changsheng·2024-01-20 15:40

使用飞浆训练目标检测模型

PP-PicoDet模型特点：方案选择PP-PicoDet轻量化模型，主要看中PP-PicoDet体积小、速度快、精度较高的优势，非常适合本项目的部署环境和性能要求。
无忧秘书智脑·2024-01-20 14:13

深度学习记录--偏差/方差(bias/variance)

误差问题拟合神经网络函数过程中会出现两种误差：偏差(bias)和方差(variance)偏差和误差的区别欠拟合(underfitting)当偏差(bias)过大时，如左图，拟合图像存在部分不符合值，称为欠拟合
蹲家宅宅·2024-01-20 12:09

神经网络建模预测

1我们用tensorflow去构建神经网络importtensorflowastftf.enable_eager_execution()#导入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt
圆周率的后六位·2024-01-20 12:36

「超级细菌」魔咒或将打破，MIT 利用深度学习发现新型抗生素

MIT利用图神经网络Chemprop识别潜在抗生素，特异性杀死鲍曼不动杆菌。自然界中充满了各种各样的微生物，例如结核杆菌（导致肺结核）、霍乱弧菌（导致霍乱）等严重危害了人们的健康。
数据派THU·2024-01-20 12:30

9大PyTorch最重要的操作 ！！

文章目录前言1.张量创建和基本操作2.自动求导（Autograd）3.神经网络层（nn.Module）4.优化器（Optimizer）5.损失函数（LossFunction）6.数据加载与预处理7.模型保存与加载
JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:59

NCMMSC 2023论文｜基于秩的轻量级声纹模型剪枝量化

MeasurementofRank-basedPruningonLightweightSpeakerModel作者：赵保卫，刘双红，何亮单位：新疆大学计算机科学与技术学院、清华大学电子工程系研究背景说话人确认的任务是判断当前语音是否属于特定的目标说话人，近年来，关于说话人确认的研究不断深入，神经网络的兴起逐渐取代了传统的机器学习算法
伪_装·2024-01-20 11:11

【KOA MTSP】开普勒算法KOA求解单仓库多旅行商问题【含Matlab源码 3809期】

更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度
Matlab领域·2024-01-20 11:02

多维时序 | Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:27

多维时序 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:57

【MATLAB】PSO_LSTM神经网络回归预测算法

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PSO_LSTM神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，简称PSO）和长短时记忆
Lwcah·2024-01-20 10:56

关于大模型学习中遇到的1

深度学习框架通常包含以下功能：神经网络结构的构建：允许开发者设计和搭建各种类型
ringthebell·2024-01-20 09:07

neural network basics2-4

CNN卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNNs）CNN一般都是出现在图像领域，一开始出现是应用在计算机视觉领域里，但由于它结构特殊性，它也可以应用于NLP领域，例如在性态分类关系分类中有很好的应用
ringthebell·2024-01-20 09:37

neural network basics2-1

non-linear;（artificial）neuralnetworkinspiredbythebiologicalneuralnetworlsinbrains生物细胞处理信息后，从轴突中输出若干个信号受神经网络和生物神经元的启发
ringthebell·2024-01-20 09:36

AI嵌入式K210项目（16）-高级加密加速器

二、K210的加密接口三、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)，数字摄像头接口
疯狂飙车的蜗牛·2024-01-20 08:00

AI嵌入式K210项目（15）-安全散列算法加速器

实验原理二、K210的安全散列算法加速器三、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
疯狂飙车的蜗牛·2024-01-20 08:58

neural network basics2-2

commonneuralnetworks两个比较常见的神经网络模型：循环神经网络RNN和卷积神经网络CNNRNNsequentialmemory;languagemodelgradientproblemforrnnvariants
ringthebell·2024-01-20 06:30

Pytorch 对比TensorFlow 学习：Day 17-18: 循环神经网络（RNN）和LSTM

Day17-18:循环神经网络（RNN）和LSTM在这两天的学习中，我专注于理解循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的基本概念，并学习了它们在处理序列数据时的应用。
M.D·2024-01-20 06:26

**PyTorch月学习计划 - 第一周；第6-7天: 自动梯度（Autograd）**

在神经网络训练中，它用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。计算图：计算图是表示数学表达式的图形方法，其中节点表示数
M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch 与 Tensorflow对比学习 第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN）

第3周：进阶主题Day15-16:卷积神经网络（CNN）在这两天中，我专注于学习卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层和池化层的工作原理以及它们在图像处理中的应用。
M.D·2024-01-20 06:56

GNN动手实践(三)：适用于同配图和异配图的高效图神经网络——H2GCN

一.前言H2GCN\text{H}_{2}\text{GCN}H2GCN是NeurIPS2020上发表的论文《BeyondHomophilyinGraphNeuralNetworks:CurrentLimitationsandEffectiveDesigns》所提出来的一个同时适用于同配图和异配图的GNN模型。该模型官方也开源了相应的源码（Github），但是作者是基于Tensorflow实现的，
斯曦巍峨·2024-01-20 06:52

【Pytorch】搭建一个简单的泰坦尼克号预测模型

通过这个项目，你会学到如何使用PyTorch框架创建神经网络、进行数据预处理和训练模型。我们将探讨如何处理泰坦尼克号数据集，设计并训练一个神经网络，以预测乘客是否在灾难中幸存。
Avasla·2024-01-20 06:19

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

Day12-13:构建你的第一个神经网络在这两天里，我动手实践构建了我的第一个神经网络，目的是解决一个基本的分类问题。
M.D·2024-01-20 06:16

复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

复现图神经网络（GNN）论文的过程通常包括以下几个步骤：一、理解论文内容：首先彻底理解论文，包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。
M.D·2024-01-20 06:16

Pytorch第2周：深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础

Pytorch第2周：深度学习基础-Day8-9:神经网络基础学习目标：理解神经网络的基础概念。学习如何使用PyTorch的nn模块构建神经网络。
M.D·2024-01-20 06:16

卷积神经网络入门

三、卷积神经网络4、ResNet18识别草书实战4.1数据展示4.2导入的库4.3数据预处理部分4.4切割数据集并定义数据加载器4.5训练网络4.6可视化损失函数、精度变化总结前言近年来,卷积神经网络(
朱笨笨·2024-01-20 05:47

智能驾驶新浪潮：SSD与UFS存储技术如何破浪前行？-UFS篇

如果说SSD是赛道上的超级跑车，那UFS更像是专为智能汽车定制的高性能轻量化赛车。
古猫先生·2024-01-20 05:38

SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍及学习应用经验分享

这里写目录标题I.SuperPoint和SuperGIue的背景介绍特征点提取和匹配特征点的构成基于神经网络的方法优化方向一：增强特征点检测和描述子生成优化方向二：增强匹配和外点去除策略背景和效果神经网络真的优于传统方案吗
醉酒柴柴·2024-01-20 03:00

行为检测论文笔记【综述】基于深度学习的行为检测方法综述

对这些方法进行了全面的梳理和总结，介绍了行为检测任务的详细定义和面临的主要挑战;从时序行为检测和时空行为检测2个方面对相关文献做了细致地分类，综合分析了每一类别中不同研究方法的思路和优缺点，并阐述了基于弱监督学习、图卷积神经网络
计算机视觉-杨帆·2024-01-20 03:26

Tensorflow2.0笔记 - 不使用layer方式，简单的MNIST训练

本笔记不使用layer相关API，搭建一个三层的神经网络来训练MNIST数据集。前向传播和梯度更新都使用最基础的tensorflowAPI来做。
亦枫Leonlew·2024-01-20 03:20

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景

它能够实现各种机器学习模型的训练和推理，包括神经网络、决策树、支持向量机等。TensorFlow的基本概念是张量（Tensor）和计算图（Graph）。
雪梅零落·2024-01-20 03:13

（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (12) | 视觉模型可视化与可解释性（Visualizing and Understanding）

前言笔记专栏：斯坦福CS231N：面向视觉识别的卷积神经网络（23）课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5CS231n:深度学习计算机视觉（2017
女王の专属领地·2024-01-20 01:15

移远通信5G RedCap模组RG255C-CN连获NAL、CCC两项认证，轻量化5G再迎新机遇

此次两项重量级认证的通过，表明RG255C-CN已完全满足国内运营商所需的网络环境，并具备量产商用资质，这将从根本上助推轻量化5G在全球范围内的进一步拓展，为工业、电力、家宽、车联网以及智能穿戴等行业应用场景带来更高效
移远通信·2024-01-20 00:38

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

对于包含个样本的batch数据，是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。是样本对应的类别标签，每个样本可能是种类别中的一个。
ltochange·2024-01-20 00:18

推荐系统模型(一) DFN 详解 Deep Feedback Network for Recommendation

腾讯在DeepFeedbackNetworkforRecommendation一文中，提出了一个新颖的推荐系统模型，该模型使用了一个新的神经网络框架，考虑了用户显式/隐式的正负反馈，通过大量的实验证实了该模型的有效性和鲁棒性
WitsMakeMen·2024-01-20 00:42

分类预测 |基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机KPCA-IDBO-LSSVM的分类预测算法研究 Matlab实现

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种常用的分类和回归方法
matlab科研助手·2024-01-19 23:16

分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种常用的分类和回归方法
机器学习之芯·2024-01-19 23:46

Matlab KPCA-ISSA-SVM基于核主成分分析和改进麻雀搜索算法优化支持向量机的分类组合预测...

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习领域中，支持向量机(SupportVectorMachine
Matlab科研辅导帮·2024-01-19 23:46

多输入多输出 | Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测

多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测目录多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention
机器学习之心·2024-01-19 23:45

【话题】自然语言处理的发展

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它能够通过大规模的数据训练模型，从而在各种NLP任务中取得更好的性能。另外，预训练模型的兴起也为N
RisunJan·2024-01-19 23:39

YoloV5改进策略：BAM瓶颈注意力模块|BAM详解以及代码注释|CBAM姊妹篇|有效涨点

论文：《BAM:瓶颈注意力模块》https://arxiv.org/pdf/1807.06514.pdf近期深度神经网络的进展主要通过架构搜索来增强其表示能力。
静静AI学堂·2024-01-19 19:24

YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1，华为的GhostNet是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。
Snu77·2024-01-19 19:45

（一）深度学习入门：感知机模型

感知机定义二、感知机与逻辑电路三、感知机的局限性四、感知机的优越性前言感知机是深度学习算法的基本单元，本文简单介绍了感知机的定义，探究了感知机与逻辑门电路之间的联系，在此基础上解释了感知机的局限性和优越性，为神经网络的学习提供了先备知识
油炸大聪明·2024-01-19 17:04

（二）深度学习入门：神经网络的前向传播

目录前言一、神经网络的基本结构二、激活函数三、神经网络输出层的设计前言上一篇我们解决了感知机模型的基本定义和应用，本次我们在感知机的基础上探讨感知机构成神经网络的一些细节，了解神经网络前向传播的过程，重点理解激活函数存在的意义
油炸大聪明·2024-01-19 17:33

Server-Sent Events(SSE整合SpringBoot)服务端向客户端消息推送轻量化方案（详细）

哈喽，大家好，最近在工作中需要用到后端实时跟前端实时推送数据，目前常用的有两种实现方式websocket和sse。废话不多说上干货！！！1.SSE和Websocket的区别SSE说明：SSE是一种基于HTTP的单向通信机制，用于服务器向客户端推送数据。它的工作原理如下：建立连接：客户端通过发送HTTP请求与服务器建立连接。在请求中，客户端指定了接收事件的终点（Endpoint）。保持连接：服务器接
.Victory~·2024-01-19 16:36

轻量化server-sent-events，java后端推送消息给客户端，并实现所有打开客户端，都收到此一条消息（类似消息中间件topic）...

后端与后端消息推送，直接使用消息中间件即可，后端->多个客户端推送消息，怎么推送呢？1.消息来源。（由于没有安装redis等数据库，就直接用mysql来记录消息了）场景：后台处理完一项事务后，需要给所有客户端主动推送消息；如：服务器线程处理完一个任务，然后需要通知当前所有打开客户端；做法：处理完任务后，把消息存到一个地方。（数据库，redis，本地缓存等等）2.使用server-sent-even
君千殇520·2024-01-19 16:35

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

什么是TransformerTransformer是一种神经网络结构，由Vaswani等人在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中提出，用于处理机器翻译、语言建模和文本生成等自然语言处理任务
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

pytorch踩坑之model.eval()和model.train()输出差距很大

每次训练结束后进行验证集的推理测试；对于含有dropout和batchnorm层的神经网络在推理前需要用model.eval()设置dropout和batchnorm的冻结。
ZhengHsin·2024-01-19 15:24

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）

目录1、人体姿态估计简介2、人体姿态估计数据集3、OpenPose库4、实现原理5、实现神经网络6、实现代码1、人体姿态估计简介人体姿态估计(HumanPostureEstimation)，是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来
weixin_44079197·2024-01-19 15:56

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

之前写过分位数随机森林，分位数XGboost，分位数Lightgbm的文章：Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)本次带来一个小案例，分位数神经网络，神经网络是最简单的
阡之尘埃·2024-01-19 14:09
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