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聚类算法(无监督学习)

聚类概述1.1什么是聚类1.2分类与聚类1.3聚类的应用2、基本的聚类方法2.1划分方法2.1.1划分方法概述2.1.2K-Means算法2.1.3K-means计算实例2.1.4K-means改进算法2.2层次方法

别团等shy哥发育·2022-06-19 07:41

GoogLeNet网络结构详解及代码复现

1.GoogLeNet论文详解Abstract:提出了GoogLeNet网络结构——22层，此设计允许在保证计算预算不变的前提下，增加网络的深度和宽度，这个网络结构是基于Hebbian原则和多尺度处理，

何如千泷·2022-06-13 07:56

Python列表或元组的数字元素求和

第6章-3列表或元组的数字元素求和(20分)求列表中数字和,列表中嵌套层次不限2层输入格式:在一行中输入列表或元组输出格式:在一行中输出数字的和输入样例:在这里给出一组输入。

friedrichor·2022-06-09 07:59

MobileNet系列（万文长字详细讲解，一篇足以）

近年来CNN模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。然而，在某些真实的应用场景如移动或

小家带你学推荐·2022-06-08 07:55

手撕Desenet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。

Desenet网络是相较于Resnet更为先进的网络，简单来说两者的区别就是，Resnet网络是将前2层，或者前3层之前卷积层获取的特征，打

小馨馨的小翟·2022-06-07 10:29

窗前的雾霾

而我家位于22层，站在阳台上，可以望见远处的北高峰。不过这也不是时时刻刻都能看到的。雾霾少的时候可以看到，雾霾大的时候就隐隐约约一片灰色，雾霾特别严重的时候就什么也看不到，山天一色。

老臭妈·2022-06-01 08:44

Ubuntu pptp服务器搭建教程（保姆级）

Ubuntu配置pptp服务一，关于pptp服务简单介绍点对点隧道协议（PPTP）是VPN服务的一种最简单的实现协议，其它常见的VPN类型还有：使用IPsec的第2层隧道协议（L2TP/IPsec）、安全套接字隧道协议

老马写程序·2022-05-30 08:34

3DResNet 学习记录

（常见层数有18-34-50-101-152层）相较于

Blossomers·2022-05-28 15:46

pytorch lstm 什么时候使用output(输出层)，什么时候使用h(隐藏层)

目录单向lstm1层lstm单元2层lstm单元双向lstm1层lstm单元2层lstm单元什么时候用输出层output信息什么时候用隐藏层信息后话单向lstm1层lstm单元这里假设输入的batch_size

拒绝省略号·2022-05-27 20:34

深度学习简介

深度学习是相对于简单学习而言的，目前多数分类、回归等学习算法都属于简单学习或者浅层结构，浅层结构通常只包含1层或2层的非线性特征转换层，典型的浅层结构有高斯混合模型(GMM)、隐马尔科夫模型(HMM)、

狗小那条花·2022-05-25 02:46

C/C++详解实现二层转发

目录OSI第2层什么是MAC地址表二层转发C/C++代码实现总结OSI第2层前两个字段分别是目的地址和源地址字段。第3个字段是2字节的类型字段，用来标识上一层是什么协议。

·2022-05-24 09:04

Pologon NFT开发教程【以太坊 Layer 2】

以太坊的手续费费目前还是天文数字，因此第2层解决方案得到了蓬勃发展。以太坊最著名和最常用的第2层解决方案之一是Polygon（以前的Matic）。

新缸中之脑·2022-05-19 10:14

Python学习记录搭建BP神经网络实现手写数字识别

神经网络实现手写数字识别通过之前的文章我们知道了，构建一个简单的神经网络需要以下步骤准备数据初始化假设输入神经网络进行计算输出运行结果这次，我们来通过sklearn的手写数字数据集，来搭建一个BP神经网络，实现手写数字识别背景搭建的是一个2层的神经网络

三千院喵·2022-05-19 07:35

resnet

原来层数加一个shortcut短路效果，即使以前为22层，新的加了例如8层，效果最起码也比以前的不会差。

丁叔叔·2022-05-16 07:02

远方的山

办公室在12层临近右侧窗边，可以一览窗外的景色，工作不忙的时候，我喜欢望向窗外思考问题……春天的杨柳絮，风姑娘起舞的时候像极了漫天飞雪，窗边西南隔条马路是微软的办公楼，隔条马路东南方向是海淀法院，望着红绿灯川流不息的的车流

淡然666·2022-05-12 15:37

青蛙跳台阶的递归详解

请问青蛙要到N级台阶上，请问有几种跳法解题思路：我们设台阶数位N;当N=1时，当然只有一种跳法当N=2时，青蛙有二种跳法：可以一层层跳和一次跳二层当N=3时，青蛙有三种跳法：如果青蛙先选择先跳1层，剩下2层台阶

迷路弥鹿·2022-05-05 10:40

CV-CNN-2014：GoogLeNet-V1【构建密集的块结构（Inception）来近似最优的稀疏结构】【增加网络的depth和width，但是参数数量却仅为AlexNet的1/12】

VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构（详见大话CNN经典模型：VGGNet），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

u013250861·2022-05-02 07:25

[caffe]深度学习之图像分类模型googlenet[inception v1]解读

跟vgg不同的是，googlenet做了更大胆的网络上的尝试而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，该模型虽然有22层，但大小却比alexnet和vgg都小很多，差不多20m的样子。

sunbaigui·2022-05-02 07:24

李飞飞计算机视觉笔记（3）--反向传播与神经网络初步

当前梯度值：上一层传入当前层的梯度值两层神经网络：除开输入层总共为2层的神经网络单层隐藏层的神经网络：与两层神经网络结构一致，我们描述神经网络的层数是通过有多少层的权值来定的，所以输入层不计入层数里面。

linjiet·2022-04-30 07:46

深度神经网络DNN的反向传播原理及推导

BP推导6.总结一下DNN反向传播推导1.统一符号如上图所示，我们先统一一下符号：www权重zzz输入值bbb偏置baisaaa激活值σ\sigmaσ激活函数w432w_{43}^{2}w432表示第2层隐层上的第

喵喵扫描仪·2022-04-29 07:21

Tensorflow基础：卷积神经网络迁移学习

ImageNet图像分类数据集中有120万标注图像，所以才能将152层的ResNet的模型训练到大约96.5%的正确率。在真实的应用中，很难收集到如此多的标注数据。

蚊子爱牛牛·2022-04-29 07:14

残差学习，152层网络，微软夺冠2015 ImageNet计算机视觉识别挑战

摘要：该研究团队还使用了一个“残差学习”原则来指导神经网络结构的设计。“残差学习”最重要的突破在于重构了学习的过程，并重新定向了深层神经网络中的信息流，很好地解决了此前深层神经网络层级与准确度之间的矛盾。美国东部时间2015年12月10日，微软亚洲研究院视觉计算组在2015ImageNet计算机识别挑战赛中凭借深层神经网络技术的最新突破，以绝对优势获得图像分类、图像定位以及图像检测全部三个主要项目

youzhouliu·2022-04-27 07:12

jQuery-Day1

）2.2体验jQuery2.3jQuery的入口函数2.4jQuery中的顶级对象$2.5jQuery对象和DOM对象2.6jQuery对象和DOM对象转换三、jQuery选择器3.1.基础选择器3.2层级选择器

前端小二·2022-04-22 10:11

富力新天地工程简报20220421星期四晴

一期：【A栋公寓】天面玻璃已安装完成，外架拆除至12层。北侧电梯井架已拆除至首层。1、装修

yyh_5741·2022-04-22 08:32

富力新天地工程简报20220419星期二晴

一期：【A栋公寓】天面玻璃已安装完成，外架拆除至12层。北侧电梯井架已拆除至首层。1、装修

yyh_5741·2022-04-20 08:26

计算机网络参考模型（OSI七层与TCP/IP协议）

目录1为什么要分层1.1层次划分的必要性1.2层次划分的方法1.2层次划分的优点2七层和四层的定义2.1七层的介绍2.1.1OSI七层参考模型2.1.2OSI七层工作原理2.1.3PDU2.2四层的介绍

FYR@·2022-04-17 07:06

【深度学习】ResNet——CNN经典网络模型详解(pytorch实现)

建议大家可以实践下，代码都很详细，有不清楚的地方评论区见~1、前言ResNet（ResidualNeuralNetwork）由微软研究院的KaimingHe等四名华人提出，通过使用ResNetUnit成功训练出了152层的神经网络

风度78·2022-04-15 07:27

层次聚类算法的实现

目录1.作者介绍2．层次聚类算法介绍2.1层次聚类算法原理2.2层次聚类算法步骤2.3层次聚类算法分类3．层次聚类算法实现(代码如下)3.1相关包导入3.2生成测试数据集3.3层次聚类实现&画出树状图3.4

ZHW_AI课题组·2022-04-14 07:03

【硬件设计】降压电源电路设计

一、前言搞嵌入式开发不仅仅局限于软件层面，肯定要掌握一些基本的原理图设计，以及2层板的PCB布线，在设计开发板的过程中，我们的电子元件

Top嵌入式·2022-04-12 08:24

数学建模——BP神经网络学习笔记

BP神经网络概述BP神经网络是一种2层或者3层以上的多层神经网络，按照有导师学习方

Blanche117·2022-04-12 08:19

·2022-04-08 16:42

pytorch Bert模型冻结指定层参数进行训练

由于bert模型具有12层，参数量达一亿，bert模型做微调有的时候就需要只训练部分参数，那么就需要把其他的参数冻结掉，固定住，又能微调bert模型，还能提高模型训练的效率。

柒然·2022-04-07 07:59

【深度学习】LeNet-5、AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNet

-全连接1-全连接2-softmax输出层##AlexNet：结构5个卷积层，3个全连接层，共八层，6千万参数（即60M个参数）##VGG16：1亿个参数（即138M个参数）##GoogLeNet：22层

Mister Zhu·2022-04-06 07:23

深度学习经典网络解析（五）：VGG

深度学习经典网络解析（五）：VGG1.背景介绍1.VGG网络与AlexNet网络2.VGG网络架构2.1INPUT层2.2CONV1层（2层卷积）POOL1层2.3CONV2层（2层卷积）POOL2层2.4CONV3

Jsper0420·2022-04-01 07:44

ResNet——CNN经典网络模型详解(pytorch实现)

1、前言ResNet（ResidualNeuralNetwork）由微软研究院的KaimingHe等四名华人提出，通过使用ResNetUnit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军

越前浩波·2022-03-21 07:50

神经网络模型LeNet-5学习

知识点卷积池化全连接与连接表模型结构C1层卷积层卷积核：6组5*5输入32*32灰度图像输出6组28*28特征图神经元数量6*28*28=4704可训练参数6*（5*5+1）=156连接数156*28*28=122304S2层池化层采样窗口

斐硕人·2022-03-21 07:22

【LeetCode】每日一题——保持城市天际线

其实就是数组中的值，1代表1层高，2代表2层高3）如何变化建筑的高度

heart_6662·2022-03-18 10:52

【深度学习】经典的卷积神经网络模型介绍（LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和MobileNet）

经典的卷积神经网络模型介绍卷积神经网络简介一、LeNet1、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6

别出BUG求求了·2022-03-12 07:23

cs231n计算机视觉课程笔记

P2目标识别PASCAL数据集一个ImageNet（1500w—4000w、22000类）P32012：AlexNet7-8层2014：VGG网络19层2015：残差网络152层1998LeCunCNN

SereneL9·2022-03-07 07:30

以太坊扩容方案zkSync 2.0公共测试网正式上线

去年5月，以太坊提出了zkSync的zkEVM愿景，这是一个无需许可的、图灵完备的ZKRollup，它允许开发人员使用以太坊的原生编程语言Solidity在低费用、高度可扩展的第2层环境中构建和部署去中心化应用程序

不叫月红·2022-03-04 09:06

用反向传播学习识别mnist手写数字（mini-batch版）

NN的学习，用了BP高效求梯度用了mini-batch一次处理一个batch的数据，加快计算#BP_Study.py#反向传播学习，mnist手写数字分类#2层网络importnumpyasnpimporttimefromdataset.mnistimportload_mnistfromTwoLayerNetimportTwoLayerNetimportmatplotlib.pyplotasplt

doubleslow;·2022-03-02 07:43

ResNet 深度残差网络 & DenseNet

ResNet残差神经网络，由华人学者何恺明在微软亚洲研究院时提出在2014年的时候，深度网络的层数已经达到了22层，当时的一些学者就肯定会在想，更深层次的网络结构会带来更好的效果，而当人们去堆叠更深层次的网络结构的时候

hxxjxw·2022-03-02 07:36

详解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？

LifeBackwards·2022-03-02 07:35

深度学习------tensorflow2.0，keras实现卷积神经网络（mnist:GoogleNet-22）

1.GoogleNet-22GoogleNet采用9个Inception模块化的结构，共22层，除了最后一层的输出，其中间结点的分类效果也很好。

小飞龙程序员·2022-03-01 07:15

python如何基于redis实现ip代理池

python如何基于redis实现ip代理池,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下使用apscheduler库定时爬取ip，定时检测ip删除ip，做了2层检测

程序员学府·2022-02-25 11:17

今天很多2

祝福天下有情人都是二：2口子2孩子2老爸2老妈2层楼2辆车2手机2饭碗……

黄殿财·2022-02-22 21:18

LVS VS/DR实验

VS/DR模型的原理（1）当负载均衡器(Director)收到访问VIP的报文的时候，它首先会把2层的数据帧拆开，得到里面3层的数据，发现目标IP是自己的，然后发往INPUT链上，由于INPUT上我们已经配置了

li_zw·2022-02-21 13:58

毕业设计 - 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

DanCheng-studio·2022-02-21 07:12

VGG16网络模型的原理与实现

1.VGG16结构图2.VGG16总参数VGG16总参数量是138M，具体如下：第1层：1792=3*3*3*64+64第2层：36928=3*3*6

AntheLinZ·2022-02-20 19:42

No.20@100 一日三好

天亮的早了，6点的清晨透过2层麻布的窗帘也能看出天已大亮，屋内除了看书会觉得光线略暗，做其他的，都好。

Lisvie·2022-02-20 01:19

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