CNN剪枝

金融风控与医疗影像算法创新前沿

医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络（3D-CNN）架构，实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割，诊断准确率较传统方法提升23.6%。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

关于回溯算法中的剪枝是否需要for循环的总结归纳

在回溯算法中，剪枝的目的是减少不必要的递归调用，从而提高算法的效率。剪枝的方式可以有很多种，有些剪枝确实不需要在for循环中实现，而是通过其他方式（如条件判断）来实现。
Exhausted、·2025-02-28 01:38

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。
清风AI·2025-02-27 21:03

注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍

1.注意力机制的背景与动机在传统的深度学习模型（如RNN、CNN等）中，信息处理通常是按照固定的规则和结构进行的，模型对输入的各个部分给予相同的关注。
Jason_Orton·2025-02-27 20:46

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。
周玄九·2025-02-27 17:54

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb
谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（2）代码详细解析

代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（1）至于为什么要备注，因为我基础不好，就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2
咕咕学不会咋办·2025-02-27 15:06

大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-02-27 08:54

《李航 统计学习方法》学习笔记——第五章决策树

5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题：信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法（python实现）5.3.2C4.5生成算法（python实现）5.4决策树的剪枝
eveiiii·2025-02-27 07:40

计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章
全栈你个大西瓜·2025-02-27 05:57

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉
Jason_Orton·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

前言：在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后，接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。1.数据增强（DataAugmentation）数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法：旋转（Rotation）：随机旋转图像，增强模型对旋转变换
武狐肆骸·2025-02-27 03:08

【举一反三】力扣刷题-组合总和（Python 实现）

这个系列主要是回溯、枚举还有剪枝，也是非常常用的方法。
幸运的小新粉·2025-02-26 16:46

【leetcode刷题版】回溯算法

它会在解决问题的过程中剪枝，以避免无效搜索。在Python中实现回溯算法通常涉及以下几个步骤：定
学废了wuwu·2025-02-26 04:47

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。
mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路

随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。
紫雾凌寒·2025-02-25 17:32

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和
superace7911·2025-02-25 15:50

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

在现代科技日新月异的今天，人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手，还是推荐系统，背后都有一项核心技术在支撑，那就是神经网络与深度学习。今天，我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题，其实它也没那么难懂！什么是神经网络？首先，我们要了解什么是神经网络。神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经
shandianfk_com·2025-02-25 03:49

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用

二、关键技术深度学习：CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据：大规模数据集（如LFW、MegaFace）提升模型泛化能力。硬件加速：GPU、TPU等加速计算，提升实
mosquito_lover1·2025-02-25 01:07

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

相比以往的YOLO模型，YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络（CNN）的结构，采用了全新的方法，融合了自注意力机制和高效的网络架构优化，提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。
那雨倾城·2025-02-24 23:21

浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，其主要作用包括但不限于以下几点：引入非线性：如果没有激活函数或仅使用线性激活函数，无论神经网络有多少层或多复杂，整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数，如ReLU（修正线性单元）、Sigmoid、Tanh等，可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活：激活函数根据输入信号
cjl30804·2025-02-24 15:31

生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实践(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章
全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:19

MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章
全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:18

神经网络可视化工具

适合给初学者或者科普的时候展示时使用，非常的直观，并且每一层的卷积层都可以展开，让你更加清晰的观察里面的内部结构地址：http://tensorspace.org02NN-SVG在它的主页上有三种神经网络，一种是FCNN
G鲲鹏展翅Y·2025-02-23 18:58

End-to-End Object Detection with Transformers

arxiv.org/abs/2005.12872代码：https://github.com/facebookresearch/detr创新点：\作者摒弃了基于anchor、NMS等这种需要手工设计的模块，和R-CNN
M1kk0·2025-02-23 18:28

ShuffleNet V2（2018 CVPR）

论文标题ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文作者NingningMa,XiangyuZhang,Hai-TaoZheng
刘若里·2025-02-23 14:57

代码随想录训练营第二十三天| 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串

_哔哩哔哩_bilibili//组合问题要考虑是不是在一个集合里操作//最常见的就是递归回溯法//再考虑考虑剪枝classSolution{publicList>combinationSum(int[]
chengooooooo·2025-02-23 12:17

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络
顾漂亮·2025-02-23 12:15

深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径

这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟，还通过动态模型压缩策略（如量化与剪枝）将金融预测
智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

人工神经网络ANN入门学习笔记

以下是参考的学习资料/网站/笔记来源（侵权删）：【ANN回归预测】基于ANN实现多变量预测附Matlab代码_ann实现回归-CSDN博客ANN人工神经网络：从基础认知到现实理解-CSDN博客常用神经网络-ANN/CNN
cs_ning·2025-02-23 10:02

数据结构与算法----枚举与模拟

枚举与模拟基本概念枚举定义：通过系统性地遍历所有可能的候选解，逐一验证是否满足问题条件的算法策略特点：实现简单，但需注意时间复杂度，常通过剪枝优化效率适用场景：解空间有限、问题维度较低（一般循环嵌套不超过
王嘉俊705·2025-02-22 23:41

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等。
爱丫爱·2025-02-22 23:40

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）三种强大的技术，通常用于时序数据的回归预测问题。
Jason_Orton·2025-02-22 20:08

VBA连接sql server数据库基本操作

不多说，直接看代码'连接数据库'定义数据链接对象，保存连接数据库信息Setcnn=CreateObject("ADODB.Connection")'定义记录集对象，保存数据表Setrs=CreateObject
OdooWizard·2025-02-22 18:58

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。
煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

AIGC训练效率与模型优化的深入探讨

文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展
DARLING Zero two♡·2025-02-22 13:18

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

早期人工神经网络(1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代(1990-2000年代)1.6深度学习的复兴(21世纪末至今)1.6.1CNN
皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

大模型量化概述

模型压缩主要分为如下几类：剪枝（Pruning）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）量化Quantization）本系列将针对一些常见大模型量化方案（GPTQ、LLM.int8()、Sm
AI领航者·2025-02-22 04:02

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和Transformer模型等。
阿尔法星球·2025-02-21 22:03

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统：UI界面 + R-CNN + 数据集

本文将详细介绍如何基于深度学习、R-CNN算法和自定义数据集构建一个钢材表面缺陷检测系统。内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-21 21:30

ssd训练自己的数据集

(该专题以操作为主）SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比
reset2021·2025-02-21 17:22

前端上传富文本内容给后端，后端接收到的内容有缺失。

问题情况今天自测时，发现有个问题，传的富文本的string被阉割了，传参是"text":"cnncbbddbbcv",后端接到的是"text":"cnncbbddbbcv"这后面的去哪了呢，根据排查是因为有
sanggou·2025-02-21 17:20

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。
reset2021·2025-02-21 16:13

蓝桥杯学习大纲

一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向：1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公
ん贤·2025-02-21 16:10

模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化

一、模型蒸馏1.1蒸馏简介知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练，通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识，最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。在模型压缩中，教师模型是一个预训练好的复杂的模型，而学生模型是一个规模较小的模型。如分类任务中，由训练好的教师模型在相同的数据下，通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型的预测目标，指导学生模型学习，这个预测值一般指教师网络输出的类概率。教师模
NLP的小Y·2025-02-21 08:39

[笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成？

以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性（如非零参数占比50%
俊哥V·2025-02-21 08:07

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。
金外飞176·2025-02-20 19:36

Transformer 模型架构

以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer
2401_89793006·2025-02-20 15:24

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。
狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

Mamba超绝创新！搭上异常检测准确率99%+！一区秒了！

以往的异常检测方法，以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难，Transformer虽然表现出色，但由于其自注意力机制，计算复杂度较高。
人工智能学起来·2025-02-20 13:10
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