CNN剪枝第21页

卷积神经网络CNN-猫狗预测

卷积：轮廓特征池化：保留核心信息，实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)trainning_set=train_datagen.flow_from_directory("datas/dataset/training

y_7539·2024-01-12 08:45

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

术语解释卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习神经网络结构，主要

精英的英·2024-01-12 08:26

【数模百科】一篇文章讲清楚决策树如何进行构造和剪枝

本篇文章节选自决策树的构造-数模百科。如果你想了解更多关于决策树算法的信息，请移步决策树-数模百科。首先讲讲决策树是啥。举个简单的例子。小王在他的高尔夫俱乐部碰到了个棘手的事儿——有时候，高尔夫球场上人山人海，员工们忙得跟陀螺似的；而有时候，人迹罕至，员工们就那么干等着，白白领了工资不说，还特别闲得慌。这可急坏了小王。他琢磨着得想个办法，根据天气情况来猜猜球场会有多少人来。于是，小王就动手记录了那

小树modelwiki·2024-01-12 04:54

Convert yolov8‐seg to ncnn model step by step

1.Convertpttoonnx$mkdirGithub&&cdGithub$gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralytics$cdultralytics$gitcheckoutb9b0fd8bf409c822b7fcb21d65722b242f5307fc$pipinstall-rrequirements.txt1.1Modifyforwar

Digital2Slave·2024-01-11 23:03

区间预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测

区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测目录区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-11 22:40

如何入门yolo目标检测？

1.yolo算法Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标

AAI机器之心·2024-01-11 20:48

深度学习模型部署TensorRT加速（九）：TensorRT部署TransFormer模型

下篇内容预告：深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）前言：众所周知，transformer在很多计算机视觉领域的性能已经超过CNNS，例如目标检测中的DETR

咕哥·2024-01-11 19:57

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。

胡伟成·2024-01-11 19:53

电能质量Python实现全家桶——全网最低价

往期精彩内容：电能质量扰动信号数据介绍与分类-Python实现-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分类-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN

建模先锋·2024-01-11 19:53

多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客风速预测（五）基于Py

建模先锋·2024-01-11 19:23

特朗普又搞事情了？这次他把矛头对准了林肯！

据CNN报道，特朗普在艾奥瓦州举行的竞选集会上说，美国内战“本可以通过谈判”避免，林肯应该采取更多行动。这不是让人大跌眼镜吗？谈判？美国南北战争这么严重的历史事件，能靠谈判解决吗？

比原财经·2024-01-11 14:36

基于 CNN 的智能垃圾分类系统

系统主要通过TensorFlow训练两组模型来执行垃圾分类任务，其中包括一个CNN模型和一个MobileNet模型。数据集经过事先的清洗，包含了4个大类和245个小类的垃圾图片，以便更精确地进行分类。

沐知全栈开发·2024-01-11 13:36

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果

不做梵高417·2024-01-11 10:02

【算法每日一练]-dfs （保姆级教程篇9） #俄罗斯方块 #ABC Puzzle #lnc的工资

目录今日知识点：二维图形的状态压缩，存下所有的合法状态然后暴力遍历dfs的优化剪枝二项式定理俄罗斯方块ABCPuzzlelnc的工资俄罗斯方块322D题意：在4*4方格中分别给出3个俄罗斯方块，问是否可以经过旋转

亦歌希望你变强啊·2024-01-11 10:15

pytorch详细探索各种cnn卷积神经网络

目录torch.nn.functional子模块详解conv1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv3d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_tran

E寻数据·2024-01-11 09:49

深度学习在交通标志识别中的应用

深度学习在交通标志识别中的应用深度学习在交通标志识别中的应用1.交通标志识别的背景2.CNN在交通标志识别中的应用3.数据集准备4.模型训练与优化5.模型评估与部署结语深度学习在交通标志识别中的应用交通标志是道路上的重要元素

OverlordDuke·2024-01-11 08:15

竞赛保研基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的植物识别算法**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：ht

iuerfee·2024-01-11 07:49

【深度学习】从0到完整项目第1篇：深度学习第一个案例（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

程序员一诺·2024-01-11 02:42

python深度优先算法八皇后剪枝_算法-03 | 深度优先DFS| 广度优先BFS | 剪枝优化

1.搜索算法在树(图/状态集)中寻找特定节点深度优先搜索算法和广度优先搜索算法都是基于“图”这种数据结构。图上的搜索算法就是，在图中找出从一个顶点出发，到另一个顶点的路径。图上的搜索算法有深度优先、广度优先搜索算法，和A*A∗、IDA*IDA∗等启发式搜索算法。广度优先搜索和深度优先搜索是图上的两种最常用、最基本的搜索算法，仅适用于状态空间不大的搜索。它们比A*A∗、IDA*IDA∗等启发式搜索算

weixin_39688035·2024-01-10 20:31

Python - 深夜数据结构与算法之 Two-Ended BFS

双向遍历示例2.搜索模版回顾三.经典算法实战1.Word-Ladder[127]2.Min-Gen-Mutation[433]四.总结一.引言DFS、BFS是常见的初级搜索方式，为了提高搜索效率，衍生了剪枝

BIT_666·2024-01-10 20:26

大创项目推荐深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck网络3.5Head输出层4数据集准备4.1数据标注简介4.2数据保存5模型训练5.1修改数据配置文件5.2修改模型配置文件5.3开始训练模型6实现效果6.1图片效果6.2视频效果

laafeer·2024-01-10 18:10

leetcode算法题之记忆化搜索总结

记忆化搜索，可以理解为带备忘录的递归，方便进行剪枝，是一种以空间换时间的策略。

@A云淡风轻·2024-01-10 17:38

矩阵中的最长递增路径

除此之外，还要进行剪枝，主要是解决边界问题和移动后的值小于当前值的情况代码classSolution{introw

青釉Oo·2024-01-10 16:26

(Matlab)基于CNN-GRU的多维时序回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、全部代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:22

(Matlab)基于CNN-GRU的多输入分类(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:51

(Matlab)基于CNN-GRU的多维回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 15:08

3万字计算机视觉学习笔记及重要知识点总结

请问FasterR-CNN和SSD中为什么用smoothl1loss，和l2有什么区别？给定5个人脸关键点和5个对齐后的点，求怎么变换的？Boundingboxes回归原理/公式

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:33

MobileViT摘要

前言纯Transformer的问题：1、参数多，复杂度高2、缺少空间归纳偏置3、迁移到其他任务比较繁琐4、模型训练困难解决方法：将CNN与Transformer混合使用。

管不住心的大杜·2024-01-10 14:35

MobileViT

CNN与transformer的混合。轻量级、通用的、对移动端友好的visiontransformer模型。

pythonSuperman·2024-01-10 14:04

Java桶排序、基数排序、剪枝算法

桶排序算法桶排序的基本思想是：把数组arr划分为n个大小相同子区间（桶），每个子区间各自排序，最后合并。计数排序是桶排序的一种特殊情况，可以把计数排序当成每个桶里只有一个元素的情况。1.找出待排序数组中的最大值max、最小值min2.我们使用动态数组ArrayList作为桶，桶里放的元素也用ArrayList存储。桶的数量为(maxmin)/arr.length+13.遍历数组arr，计算每个元素

武昌库里写JAVA·2024-01-10 14:29

CNN和RNN的区别是什么？

CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是深度学习中的两种主要神经网络类型，它们在结构、功能和应用领域上有显著的区别：核心结构与工作原理:CNN:CNN主要用于处理具有网格状拓扑结构的数据，如图像

CA&AI-drugdesign·2024-01-10 11:08

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）

Ghostnet2022.11.02完成替换backbone为Shufflenetv22022.11.05完成替换backbone为Mobilenetv3Small2022.11.10完成EagleEye对YOLOv5系列剪枝支持

阿利同学·2024-01-10 10:58

CNN 10 - November 15, 2019

点击此处，可以收听音频CARLAZUZ,CNN10ANCHOR:You'reattheendoftheweek,themiddleofNovemberandthebeginningofaneweditionofCNN10

Mankiw007·2024-01-10 08:53

51-6 Vision Transformer ，ViT 论文精读

ViT取代了CNN，打通了CV和NLP之间的鸿沟，而且挖了一个更大的多模态的坑。ViT未来有可能真就是一个简洁、高效、通用的视觉骨干网络，而且可以完全不用任何标注信息

深圳季连AIgraphX·2024-01-10 08:41

代码训练营Day.25 | 216. 组合总和III、17. 电话号码和字母组合

可以在这里进行剪枝？3.单层递归逻辑。从start到数值9，每个数都充当一遍

怕批龙-_-#·2024-01-10 06:20

代码训练营Day.28 | 93. 复原IP地址、78. 子集、90. 子集II

麻烦的地方在于文本的各种限制条件、剪枝等等。

怕批龙-_-#·2024-01-10 06:45

CNN算法实现手写数字识别（MNIST数据集）

基本过程如下图所示：x（图片的特征值）：这里使用了一个28*28=784列的数据来表示一个图片的构成，也就是说，每一个点都是这个图片的一个特征，这个其实比较好理解，因为每一个点都会对图片的样子和表达的含义有影响，只是影响的大小不同而已。W（特征值对应的权重）：这个值很重要，经过一系列训练，从而得出每一个特征对结果影响的权重，我们训练就是为了得到这个最佳权重值。b（偏置量）：为了去线性化。y（预测的

你好，明天，，·2024-01-10 06:34

【Python机器学习】决策树的优缺点

控制决策树模型复杂度的参数是预剪枝参数，它在树完全展开之前停止树的构造。决策树的优点：1、得到的模型很容易可视化2、算法完全不受数据缩放的影响决策树算法不需要特征预处理，比如归一化或标准化。

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

基于深度学习的手势识别

本文提出了一种基于深度学习的手势识别方法，通过使用卷积神经网络（CNN）对手势图像进行特征提取和分类。实验结果表明，该方法在手势识别准确率和实时性方面都有着较好的表现。

automan_huyaoge·2024-01-10 05:26

AI量化策略篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests

李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

FPN（Feature Pyramid Networks）

图b图b是FastR-CNN和FasterR-C

meteor,across T sky·2024-01-10 04:02

多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的CNN-LSTM预测模型2.1定义CNN-LSTM预测模型2.2设置参数，训练模型3模型评估与可视化

建模先锋·2024-01-10 03:52

Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类

目录1变分模态分解VMD的Python示例2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2故障VMD分解可视化3基于VMD+CNN-Transformer的轴承故障诊断分类3.1定义VMD-CNN-Transformer

建模先锋·2024-01-10 03:50

回溯算法part02 算法

今日内容：●216.组合总和III●17.电话号码的字母组合1.LeetCode216.组合总和IIIhttps://leetcode.cn/problems/combination-sum-iii/未剪枝版

Belle_Daisy·2024-01-10 03:16

第2章大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.1 模型架构

从传统的多层感知器（MLP）到卷积神经网络（CNN）、循环

OpenChat·2024-01-10 02:29

关于CNN卷积神经网络与Conv2D标准卷积的重要概念

一、参考资料深入解读卷积网络的工作原理（附实现代码）深入解读反卷积网络（附实现代码）WaveletU-net进行微光图像处理卷积知识点CNN网络的设计论：NASvsHandcraft二、卷积神经网络(CNN

花花少年·2024-01-10 01:16

洛谷 P5194 [USACO05DEC] Scales S 刷题笔记

计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)思路参考大佬薛定谔的鱼的个人中心-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)维护一个前缀和数组从后往前一个个遍历所有可能的组合然后进行一定的剪枝

谦川·2024-01-09 22:45

竞赛保研基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

iuerfee·2024-01-09 20:08

Attention Is All You Need--Transformer

这个架构只需要运用注意力机制，而不需要用RNN和CNN，通过减少模型参数简化了模型。作者通过实验同时说明了该架构的适应性较好。

sweet_Mary·2024-01-09 20:37

【读文献】Attention is all your need - Transformer

基于RNN/CNN的Encoder-Decoder或者RNN带Attention的Encoder-Decoder不能并行计算或者并行计算的复杂度会随着输入输出距离的增加而大幅度增加，以及RN

无名草鸟·2024-01-09 20:05

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