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经典算法——爬楼梯（解法归纳）（学习笔记）

当n=2时，可以走两次一层或者走一次2层。当n=3时，此时你可能在第一层或者第二层，当在第一层时相当于你在第0层准备去往第二层，当在第二层时相当于你在第0层准备去往第1层。以此类推。

Vriesianman·2023-01-07 04:26

YOLOv5白皮书-第Y5周：yolo.py文件解读

运行&打印模型查看一、课题背景和开发环境第Y5周：yolo.py文件解读语言：Python3、Pytorch本周任务：将yolov5s网络模型中的C3模块按照下图方式修改形成C2模块，并将C2模块插入第2层与第

Oaix Nay·2023-01-05 09:39

YOLOv5 白皮书-第Y5周：yolo.py文件解读

一、前言本周任务：将YOLOv5s网络模型中的C3模块按照下图方式修改形成C2模块，并将C2模块插入第2层与第3层之间，且跑通YOLOv5s。

sdnugao·2023-01-05 09:38

【论文学习】FD-MonbileNet: IMPROVED MOBILENET WITH A FAST DOWNSAMPLING STRATEGY

在FD-MobileNet中，作者在12层中运行了32倍的下采样，这仅是原始MobileNet层数的一半。这样的设计有3个优点：

斯丢劈德Tony·2023-01-05 01:40

【PCB设计特别篇之层叠设计】你知道什么是假8层吗？

叠层设计可以根据经验在allegro软件的X-section工具中进行设置，常用4、6、8、12层板网上都有一些常用的叠层信息，往软件里面填即可。

highman110·2023-01-04 21:25

深度学习感受野计算公式推导（前向/反向详解）

文章目录ReceptiveFieldforward第i层和i-2层的关系第i层和第i-1层的关系backwardReceptiveField感受野指的是一个特定的特征图上的某个点在输入空间所受影响的区域

凌十一·2023-01-04 10:10

Distance-based Confidence Score for Neural Network Classifiers 论文阅读

本篇文章提出了一个简单可测量的方法得到了可靠的置信分数，基于网络中倒数第2层推出的dataembedding。论文调研了获取embedding的两种方式，基于距离的损失函数以及对抗训练。

蒋晨阳·2023-01-03 22:43

使用huggingface如何保存部分BERT参数

文章目录题目实现方法1方法2如何对其进行部分参数初始化保存参数加载参数保存模型加载模型题目使用huggingface如何保存部分BERT参数实现在知识蒸馏中需要对bert-base的12层transformer

365JHWZGo·2023-01-02 15:29

详解ResNet残差网络

代码实现：https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/122396424在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。

Zora.wang·2023-01-01 14:58

Bert语义在360搜索中的探索实践-工程优化

12层Bert模型有超过1亿参数量，相比于其他语义

网安小工二狗·2023-01-01 07:01

深度学习——样式迁移（笔记）

②用一个预训练的卷积神经网络抽取图像的特征③卷积神经网络多个层逐级抽取图像特征，可以选择某些层的输出作为内容特征或者风格特征④选择的神经网络含有3个卷积层，第2层

钟楼小奶糕6·2022-12-30 10:36

深度学习笔记(二):backpropagation算法

Backpropagation核心解决的问题:∂C/∂w和∂C/∂b的计算,针对cost函数Cω324:ω243:表示第从第(3-1)层的的第4个神经元到第3层的第2个神经元的权重weightb23:b32:表示第2层的第

放不完的风筝·2022-12-30 03:11

深度学习笔记：神经网络（1）

一般把输入层到输出层以此称为第0层，第1层，第2层等对于感知机，我们将输入和权重乘积相加并和阈值比较，阈值又可以表示为

Raine_Yang·2022-12-29 12:57

轻量化网络ShuffleNet MobileNet v1/v2 解析

但是到ResNet，网络已经达到152层，模型大小动辄几百300MB+。这种巨大的存储和计算开销，已经严重限制了CNN在某些低功耗领域的应用。图1CNN在ImageNet上的表现说到这里

cheshigeng5799·2022-12-28 02:11

MASK RCNN 之RPN

①遍历P2到P6这五个特征层，以每个特征图上的每个像素点都生成Anchor锚框②以P2层为例，P2层的特征图大小为256*256，相对于原图的步长

light169·2022-12-27 06:00

网易云课堂吴恩达Andrew Ng深度学习笔记（四）

01.神经网络和深度学习第四周深层神经网络所谓深层神经网络，字面上对应于浅层神经网络，即具有2层及以上的隐藏层。

山羊君·2022-12-27 06:23

网易云课堂吴恩达Andrew Ng深度学习笔记（三）

这里介绍一个典型的2层神经网络，第1层有4个神经元，第二层有1个神经元。每个节点

山羊君·2022-12-27 06:52

某学校有计算机主机1300台,网络互联技术与实践第14章：构建基于静态路由的多层网络.ppt...

网络互联技术与实践第14章：构建基于静态路由的多层网络**********14.5扩展知识14.5.3中小型园区网设计2.中型园区网FE连接客户机第3层交换第2层交换图14.5中型园区网FE/GE连接服务器

程序员良许·2022-12-26 18:49

LeNet-5

LeNet-5前言一卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）1卷积层2池化层二LeNet-51INPUT层-输入层2C1层-卷积层3S2层-池化层（下采样层）4C3层

Joanna·2022-12-26 16:36

【CNN】GoogLeNet——大胆创新网络结构

VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比AlexNet和VGG小很多，GoogleNet参数为500万个

lingchen1906·2022-12-26 08:34

GoogLeNet网络模型

GoogleNet共22层，参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍，VGGNet参数又

m0_53675977·2022-12-26 08:01

LeNet5 pytorch实现

网络结构C1层-卷积层核大小：5x5核数目：6步长：1输出特征图大小：6x28x28激活函数采用sigmoidS2层-池化层采用平均池化核大小：2x2步长：2输出特征图大小：6x14x14C3层-卷积层核大小

明天一定早睡早起·2022-12-24 11:23

googlenet

googlenet的优点：模型又准又轻深度加到22层，引入Inception模块，利用不同卷积核提取不同程度的信息采用1x1卷积进行降维以及映射处理减少了计算量，增加模型深度提高非线性表达能力GAP,每一个通道求平均即平均池化层

jsy在学习·2022-12-24 11:44

ResNet 残差网络

在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？

小王WBJ·2022-12-24 10:35

深度学习岗位设计

易懂、易拓展：引用层数不能超过2层，整体代码框架要扁平，深度不能超过三层（用XMInd来设计）实验细节:config、提取框范围等要

*Major*·2022-12-23 21:10

数据结构——二叉树的链式结构及实现(C语言)

创建二叉树结点1.3构建二叉树二、二叉树链式结构的遍历2.1前序/中序/后序的递归结构遍历2.1.1前序遍历2.1.2中序遍历2.1.3后序遍历2.2二叉树的层序遍历2.2.1层序遍历基本思想2.2.2层序遍历代码实现

五颗粒粒·2022-12-23 15:06

HCIP知识点2-STP

STPSTP（spanning-treeprotocol）,即生成树协议，是为了解决交换机中2层数据转发环路的问题。

Whitney_mao·2022-12-23 14:23

人工智能算法-inception v1 v2 v3 v4 resnet densenet

的某一些打的卷积层换成11335*5的小卷积，这样可以大大的减少权值参数数量，下图例子:比如这一层本来是2828大小的卷积核，一共输出224层，换成inception以后就是64层11，128层33,32层

GeekPlusA·2022-12-23 08:34

torch.nn.GRU详解代码

importtorch.nnasnnimporttorchfromtorch.autogradimportVariable#输入是中输入10个特征维度隐藏是20个特征维度（输入是10列输出是20列）一共是2层

求学路上的小白·2022-12-23 08:27

深度学习-残差网络（ResNet）

1.先导知识在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？

weixin_40826634·2022-12-22 15:15

AlexNet模型简介，Tensorflow2与Pytorch的实现

特点8层变换：5层卷积，2层全连接隐藏层，1层全连接输出层第一层卷积形状11x11，第二层卷积形状5x5

Acewh·2022-12-22 11:07

算法进阶：聚类算法

文章目录1聚类算法分类2常见聚类算法2.1kmeans2.1.1工作原理2.1.2计算距离的方式2.1.3kmeans的损失函数2.1.4k-means算法的优缺点2.2层次聚类2.3密度聚类2.3.1DBSCAN2.3.2

不会产品的码农不是好的运营·2022-12-20 19:08

深度学习入门之神经网络的学习

文章目录从数据中学习数据驱动一种方案训练数据和测试数据损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习数值微分导数数值微分的例子偏导数求解两个关于偏导数的例子题目一题目二梯度梯度法神经网络的梯度学习算法的实现2层神经网络的类

空LA·2022-12-18 09:54

史上最全采样方法详细解读与代码实现_残差网络ResNet代码解读

残差网络效果卷积神经网络CNN的发展历史如图所示：从起初AlexNet的的8层网络，到ResNet的152层网络，层数逐步增加。

weixin_39984403·2022-12-17 17:46

【笔记】Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔（DOG金字塔）、图像金字塔：最后图像的归一化是使用normalize函数；邻组的图像大小关系是1/4

4.将第1组倒数第三层图像作比例因子为2的降采样，得到的图像作为第2组的第1层，然后对第2组的第1层图像做平滑因子为σ的高斯平滑，得到第2组的第2层，就像步骤2中一样，如此得到第2组的L层图像，同组内它们的尺寸是一样的

程序猿的探索之路·2022-12-17 15:32

ResNet精读

网络是在ImageNet上学习的，总共有152层的深度，是VGG的8倍，即便深度增加了这么多，ResNet仍旧获得了很好的结果。

howardSunJiahao·2022-12-17 12:47

《深度学习入门》笔记(一)

另外，把输入层到输出层依次称为第0层、第1层、第2层（层号之所以从0开始，是为了方便后面基于Python进行实现）。前向传播（forwardpropagation）信号自输入层经若干中间层

小小的伊安·2022-12-17 11:51

深度学习笔记整理（六）——深度学习的应用

CNN、ReLU、DropOut的使用，可以自动捕捉到多个方向的边缘和颜色渐变、网纹图案等；2013年：反卷积网络的提出，可以恢复卷积结果，直观确认训练后网络的好坏；2014年：深度神经网络的提出，22层的

xyq1212·2022-12-17 07:06

神经网路的层数，损失函数（loss）

可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示神经网路的层数：一般不计入输入层，层数=n个隐藏层+1个输出层神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数w的个数+所有参数b的个数如：在该神经网络中，包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层，该神经网络的层数为2层

weixin_34348111·2022-12-16 19:04

#3文献学习总结--边缘计算资源分配与任务调度优化

第2层是边缘计算层，位于互联网边缘，靠近数据源。边缘计算节点连接物联网，边缘节点之间可以互相通信，提供计算和存储功能。第3层是云计算层。

null_kk·2022-12-16 14:57

集体智慧编程——发现群组

目录1.监督学习和无监督学习2.对博客用户进行聚类2.1建立单词向量2.2层次聚类2.3列聚类2.4K-均值聚类3.以二维形式展现数据1.监督学习和无监督学习监督学习：利用样本输入和期望输出来学习如何预测

阿泽的学习笔记·2022-12-16 12:06

YOLO学习笔记2——YOLOv1预测阶段

训练阶段可参考后文：https://blog.csdn.net/baidu_41906969/article/details/122176278YOLOV1预测阶段（前向传播）24层卷积层提取图像特征（5）+2层全连接层回归

卖strawberry的小女孩·2022-12-16 10:19

反向传播(back propagation)_神经网络中的运用

反向传播(backpropagation)_神经网络中的运用反向传播(backpropagation)其实是梯度下降的延伸,当神经网络超过2层的时候,需要求解中间层的误差项δ\deltaδ就需要用到反向传播了

默_存·2022-12-16 06:38

【学习打卡】ZFNet深度学习图像分类算法

文章目录引言可以学到什么为什么叫ZFNetZFNet的网络结构简介方法：可视化反卷积反池化反激活反卷积训练细节大小裁剪层可视化特征可视化第1层第2层两边的对应关系更深的层第3层第4层第5层特征演化特征不变性实验简介图的分析模型改进

爱学习的书文·2022-12-16 06:00

Python计算机视觉编程——第6章图像聚类

目录6.1K-means聚类6.1.1Scipy聚类包6.1.2图像聚类6.1.3在主成分上可视化图像6.1.4像素聚类6.2层次聚类图像聚类6.3谱聚类6.1K-means聚类K-means是一种将输入数据划分成

海鸥丸拉面·2022-12-15 17:06

OpenCV保存H.264编码视频，自定义码率

基本上，该模块将cv::VideoCapture和cv::VideoWriter类作为2层接口提供给许多用作后端的视频I/OAPI某些后端，例如（DSHOW）DirectShow，Windows视频（VFW

ghang35·2022-12-15 14:11

1-4 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第四周课程笔记-深层神经网络

然后以简单的2层神经网络为例，详细推导了其正向传播过程和反向传播过程，使用梯度

双木的木·2022-12-15 14:14

python字典常用操作以及字典的嵌套_Python中的嵌套字典操作小结

Tips.1遍历获取嵌套字典中的所有值如果已知字典只有1、2层的话，还可以手动写个for循环，但是如果嵌套层数不确定的话，for循环就不靠谱了，需要使用“递归”的思想了。

逸言为定·2022-12-15 05:45

风语//天台之上

这是周边唯一一个没有围墙的小区，也是最高的一幢楼，共32层。搬完东西，看看墙上的闹钟，时针指到了6点，这会老公应该在回来的路上了。女主一边催促着儿子赶紧写作业，一边轻驾熟路的套上围裙。

思豫·2022-12-13 13:58

迁移学习【一】：实现神经网络层的冻结

迁移学习之网络层冻结一、意义和目的二、本文实现工具三、冻结网络的代码实现3.1导入包3.2构建网络（2层2LSTM）3.3冻结网络层3.3.1方式一：迭代冻结层3.3.2方式二：冻结指定层（扩展内容）一

sinysama·2022-12-13 01:32

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