CNN剪枝

【蓝桥杯】搜索算法：剪枝技巧+记忆化搜索

1.可行性剪枝应用1.1.题目题目描述：给定一个正整数n和一个正整数目标值target，以及一个由不同正整数组成的数组nums。
是Winky啊·2025-04-09 09:08

CNN基础考点

CNN基础知识详细总结一、算法构成核心组件卷积层（ConvolutionalLayer）作用：提取局部特征（边缘、纹理等）。操作：使用滑动窗口（卷积核）计算输入数据的加权和。
weixin_47868976·2025-04-09 09:38

【蓝桥杯】搜索算法：DFS/BFS

（FIFO）栈/递归（LIFO）空间复杂度O(b^d)（b为分支因子，d为最短路径深度）O(bm)（m为最大深度，可能远大于d）时间复杂度O(V+E)（所有节点和边访问一次）O(V+E)（但实际可能因剪枝而更优
是Winky啊·2025-04-09 05:43

力扣——二叉树剪枝

二叉树剪枝给你二叉树的根结点root，此外树的每个结点的值要么是0，要么是1。返回移除了所有不包含1的子树的原二叉树。节点node的子树为node本身加上所有node的后代。
小唐学姐·2025-04-09 01:45

ViT（Vision Transformer） VS CLIP

核心创新：全局感受野：无需CNN的局部卷积，直接处理图像块间的长距离依赖。序列化处理：将图像视为序列输入，与文本处理方式统一。预训练策略：在大规模数据集（如ImageNet）
charles666666·2025-04-08 09:28

cnn和rnn可以结合使用吗,rnn和cnn优点缺点对比

CNN和RNN在文本分类过程中的区别整理用CNN卷积的情况，这里面有几个关键点：一个是文本跟图片不一样，图片有长宽，然后还有深度（RGB)。
小浣熊的技术·2025-04-07 09:00

MLP/CNN/RNN/Transformer主流深度学习模型的区别

数学表达：2.卷积神经网络（CNN）核心特征：结构：由卷积层、池化层（下采样）和全连接层组成。用途：特别适合于图像处理，用于图像分类、对
鬼马行天·2025-04-07 07:49

DQN与深度学习模型的融合:CNN_RNN与DQN

为了克服这一局限，研究人员开始探索将DQN与其他深度学习模型（如卷积神经网络（CNN）和循
AGI大模型与大数据研究院·2025-04-07 07:18

# 使用 Dlib 和 OpenCV 实现基于深度学习的人脸检测

本文将介绍如何使用Dlib库中的CNN（卷积神经网络）人脸检测器结合OpenCV实现高效准确的人脸检测
www_pp_·2025-04-07 02:11

深度学习框架大比拼：TensorFlow vs PyTorch，亦菲彦祖的选择

在我们之前的讨论中，你已经学习了深度学习的核心概念、神经网络的基本原理、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术。
杨胜增·2025-04-06 12:18

P1217 [USACO1.5]回文质数 Prime Palindromes (暴力枚举)

：1.有偶数个数位的回文数都是11的倍数，也就是说有偶数个数位的回文数都不可能是质数，而题目里面说明a和b都是小于1e8的数字，那么如果a和b超过1e7的话，后面的数字不可能是质数了，在这里应该做一个剪枝的操作
闫鸿宇·2025-04-06 10:00

查漏补缺之（一）—— fasttext与TextCNN

最近查看自己的博客，发现自己居然没有fasttext与TextCNN的相关博客，正可谓左青龙右白虎王朝马汉在中间，没有这两位怎么能行呢？午休之前安排！
知了爱啃代码·2025-04-06 09:24

深度学习篇---模型训练（1）

文章目录前言一、库导入与配置部分介绍二、超参数配置简介三、模型定义1.改进残差块2.完整CNN模型四、数据集类五、数据加载函数六、训练函数七、验证函数八、检查点管理九、主函数十、执行入口十一、关键设计亮点总结
Ronin-Lotus·2025-04-06 09:21

【CV/NLP/生成式AI】

关键技术任务技术方案代表模型图像分类CNN（卷积神经网络）ResNet、EfficientNet目标检测Two-stage（如FasterR-CNN）One
严文文-Chris·2025-04-06 06:30

RNN，LTSM和GRU原理

这类任务如果用CNN处理，很难反映出其时间上的特征原理Figure1.RNNStructure时间为t时，输入为x(t)，隐藏层为h(t)，输出为y(t)，图中w1，w2，w3为共享的权重。向
thormas1996·2025-04-06 01:31

使用python完成手写数字识别

实现思路数据集：MNIST（包含60,000个训练样本和10,000个测试样本）深度学习框架：Keras（基于TensorFlow）模型架构：卷积神经网络（CNN）实现步骤：数据加载与预处理构建CNN模型训练模型评估模型性能保存模型并使用新数据预测代码思路数据预处理
大泽九章·2025-04-06 01:29

Pytorch库详细学习与解析

2.2PyTorch的核心特点3.PyTorch的安装4.PyTorch的基本使用4.1张量操作4.2模型定义与训练4.3使用torch.nn构建卷积神经网络(CNN)4.4使用torch.nn构建循环神经网络
橙色小博·2025-04-05 20:25

解释回溯算法，如何应用回溯算法解决组合优化问题？

一、回溯算法核心原理回溯算法本质是暴力穷举的优化版本，采用"试错+剪枝"策略解决问题。
程序员黄同学·2025-04-05 12:34

BERT轻量化探索—模型剪枝（BERT Pruning）—Rasa维度剪枝

模型裁剪和剪枝。减少模型层数和参数规模。模型蒸馏。通过知识蒸馏方法[22]基于原始BERT模型蒸馏出符合上线要求的小模型。本文主要分享下BERT的
PaperAgent·2025-04-04 23:11

脑疾病分类的疑惑【6】：脑疾病分类比较适合使用具有哪些特点的模型？

以下是一些适合脑疾病分类的模型特点，您可以参考这些特点来选择合适的模型：1.深度学习模型的自动特征提取能力脑疾病分类通常依赖于复杂的影像数据或时间序列数据，而深度学习模型（特别是卷积神经网络CNN和变换器模型
君莫笑∽GL·2025-04-04 15:16

使用typescript实现游戏中的JPS跳点寻路算法

需要注意的几点：跳点检测：jump()方法和hasForcedNeighbor()方法是算法核心，需要完整实现强制邻居检查逻辑邻居剪枝：findNeighbors()需要根据父节点方向进行方
二狗哈·2025-04-04 10:38

U-net系列算法解析：医学图像分割的利器

同时，通过深度监督实现多层级联合训练，增强模型鲁棒性，并支持灵活剪枝以适
不要天天开心·2025-04-03 19:32

基于SE(3)-等变神经网络的晶体结构预测：理论推导+PyTorch实战+行业案例

一、技术原理与数学基础1.1晶体对称性与等变性晶体结构满足SE(3)对称性（旋转+平移），传统CNN的平移不变性无法处理旋转对称性。
燃灯工作室·2025-04-03 13:02

『大模型笔记』量化 vs 剪枝 vs 蒸馏：为推理优化神经网络！

量化vs剪枝vs蒸馏：为推理优化神经网络！文章目录一.量化vs剪枝vs蒸馏：为推理优化神经网络！
AI大模型前沿研究·2025-04-03 05:04

604SJBH基于ASP.NET的服装商城的设计与实现

第三章基于asp.net的服装网站开发和设计的优势与前景根据中国互联网络中心（CNNIC）的最新统计，截至2004年12月31日止，中国的网民总数已达到约一亿人！
2540546520·2025-04-03 05:03

PyTorch学习之torch.nn.functional.conv2d函数

卷积操作是深度学习中卷积神经网络（CNN）的核心部分，用于提取图像特征，常见于图像分类、目标检测和语义分割等任务中。
Midsummer-逐梦·2025-04-03 02:42

打造专业级ChatGPT风格聊天界面：SpringBoot与Vue实现动态打字机效果，附完整前后端源码

所有代码地址:gitee代码地址，包含前端和后端，可以直接运行使用本技术实现的项目：aicnn.cn，欢迎大家体验如果文章知识点有错误的地方，请指正！大家一起学习，一起进步。
m0_74824025·2025-04-03 00:57

deepsphere-cosmo-tf1：将CNN扩展到球面的高效算法

deepsphere-cosmo-tf1：将CNN扩展到球面的高效算法deepsphere-cosmo-tf1Asphericalconvolutionalneuralnetworkforcosmology
尚榕芯Noelle·2025-04-02 22:43

深度学习篇---网络结构

文章目录前言一、残差块（ResidualBlock）类二、卷积神经网络（CNNModule）类三、具体计算过程3.1第一个卷积模块3.1.1卷积层self.conv13.1.2批量归一化层self.norm13.1.3
Ronin-Lotus·2025-04-02 21:42

如何理解Transformer缺乏像CNN那样的归纳偏置

具体示例：“数字位置分类任务”我们设计一个简单的任务来对比CNN和Transformer对位置变化的处理能力：任务设定输入：28x28灰度图像，包含一个手写数字（0~9），但数字位置可能出现在图像任意位置
CcaozzZ·2025-04-02 21:42

结构化剪枝（Structured Pruning）与动态蒸馏（Dynamic Distillation）

结构化剪枝（StructuredPruning）技术详解核心原理结构化剪枝通过模块级（如层、通道、块）而非单个权重的方式去除冗余参数，保留关键子网络。
frostmelody·2025-04-02 19:53

PyTorch深度学习入门与实战教程

教程涵盖了从基础概念到模型训练、验证、测试的完整流程，包括张量操作、动态计算图、数据预处理、神经网络构建、优化器使用、训练循环、模型保存加载以及CNN和RNN等关键网络结构的应用实践。
openbiox·2025-04-02 15:01

主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 EfficientNet | 卷积神经网络模型缩放的再思考

主干网络篇|YOLOv5/v7更换骨干网络之EfficientNet|卷积神经网络模型缩放的再思考1.简介近年来，深度卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等领域取得了巨大进展。
wei子·2025-04-02 13:42

《Python机器学习基础教程》第十二章计算机视觉基础12.5 深入解析：图像分类技术及其在现代应用中的重要性

12.5深入解析：图像分类技术及其在现代应用中的重要性12.5深入解析：图像分类技术及其在现代应用中的重要性12.5.1图像分类的基本概念12.5.2卷积神经网络（CNN）12.5.3支持向量机（SVM
精通代码大仙·2025-04-02 10:56

LLM（大语言模型）和AIGC入门学习路线图

要系统地入门大模型，首先需要学习深度学习的基础知识，包括神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
程序猿李巡天·2025-04-02 09:50

Python小练习系列 Vol.5：数独求解（经典回溯 + 剪枝）

Python小练习系列Vol.5：数独求解（经典回溯+剪枝）数独不仅是益智游戏，更是回溯算法的典范！本期我们将用DFS+剪枝的方式一步步求解一个标准9x9数独。
滴答滴答滴嗒滴·2025-04-02 09:18

使用Python和DeepSeek进行联网搜索的实践指南

联网搜索与数据集准备四、实践示例：图像分类1.数据预处理2.构建并训练模型3.模型评估与保存五、实践示例：实体识别1.数据加载与预处理2.构建并训练模型3.模型预测六、部署与应用6.1使用Flask部署CNN
傻啦嘿哟·2025-03-31 19:09

什么是AI大模型?常见的AI大模型有哪些?

深度学习架构：它们通常基于深度学习架构，如卷积神经网络（CNNs）用
AI产品经理·2025-03-31 12:18

《Python机器学习基础教程》第十二章计算机视觉基础12.8 深度解析：目标检测算法（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO和SSD）及其应用场景

12.8深度解析：目标检测算法（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO和SSD）及其应用场景12.8目标检测12.8.1目标检测的基本概念12.8.2R-CNN12.8.3FastR-CNN12.8.4FasterR-CNN12.8.5YOLO12.8.6SSD12.8.7
精通代码大仙·2025-03-31 11:41

一文彻底搞懂CNN - 卷积和池化（Convolution And Pooling）

ConvolutionalNeuralNetworkCNN（卷积神经网络）最核心的两大操作就是卷积（Convolution）和池化（Pooling）。
喝不喝奶茶丫·2025-03-31 08:21

十六届蓝桥杯C++组备赛必看：高频算法与核心知识点梳理

文章目录一、避开那些"送分题"的坑1.1数据类型与极值的边界1.2STL容器使用速查表1.3C++11/14/17新特性速览（慎用高级语法）二、暴力算法的蜕变2.1搜索结果与剪枝艺术2.2动态规划（DP
A好名字A·2025-03-30 19:27

我国74万域名服务器有一半存在安全隐患

“我国74万域名服务器有一半存在安全隐患，100元可以注册域名，但买不来域名安全”，中网公司董事长、CNNIC（中国互联网络信息中心）首席科学家毛伟介绍。
Galdys·2025-03-30 18:21

IJCNN2025 投稿准备

IJCNN2025投稿准备投稿格式要求：IEEE-ManuscriptTemplatesforConferenceProceedings投稿网址：ConferenceManagementToolkit-Login
weixin_40293999·2025-03-30 15:28

《动手学深度学习》之卷积神经网络

文章目录从全连接层到卷积不变性限制多层感知机平移不变性局部性卷积通道图像卷积互相关运算特征映射和感受野填充和步幅填充步幅多输入多输出通道多输入通道1×11\times11×1卷积层汇聚层最大汇聚层和平均汇聚层卷积神经网络（LeNet）LeNet总结从全连接层到卷积卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNN
QxwOnly·2025-03-29 20:22

TensorFlow\Keras实战100例——结合CNN和RNN神经网络~CIFAR-10图像分类识别

一.原理说明现在热火朝天的多模态中，就会将图片和文本等融合到一起，CNN网络，从事图像处理的工程师一般特别熟悉，如果不了解，可以参见我的另外一篇博客：TensorFlow\Keras实战100例——三种方式实现
AI街潜水的八角·2025-03-29 06:42

ResNet18与VGG11模型对比分析

ResNet18和VGG11是两种经典的卷积神经网络（CNN）架构，它们在设计理念、性能和应用场景上有显著差异。
mosquito_lover1·2025-03-29 02:17

买瓜--dfs‘剪枝

1.后缀和剪枝2.排序大数在前剪枝3.枚举3种情况#includeusingnamespacestd;constintN=2005;typedeflonglongll;constdoubleMAX=1e10
泛舟起晶浪·2025-03-29 02:15

卷积神经网络 - 微步卷积、空洞卷积

FractionallyStridedConvolution），通常也称为转置卷积（TransposedConvolution）或反卷积（Deconvolution），是深度学习（尤其是卷积神经网络，CNN
谦亨有终·2025-03-28 22:45

【人工智能】卷积神经网络(Convolutional Neural Network)

文章目录卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)卷积神经网络|CNN，ConvolutionalNeuralNetworks.1.卷积操作(ConvolutionOperation
AI天才研究院·2025-03-28 22:14

神经网络 - 前馈神经网络（FNN）、全连接神经网络（FCNN）和卷积神经网络（CNN）的区别与联系

在前面的博文中，我们依次学习了前馈神经网络（FNN）、全连接神经网络（FCNN）和卷积神经网络（CNN），为了避免混淆，本文我们来总结一下这三种神经网络的区别和联系。
谦亨有终·2025-03-28 22:42
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