CNN剪枝第3页

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

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

LQB（4）-python-DFS搜索

前言DFS即深度优先搜索（Depth-FirstSearch），是一种用于遍历或搜索树或图的算法，有三种核心的应用场景（基础遍历、回溯、剪枝）。

AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:06

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎

1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片，医生必须迅速审阅这些图像，以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断，但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界，使得准确诊断变

MUKAMO·2025-02-20 07:43

24蓝桥省赛B-数字接龙

includeusingnamespacestd;constintN=13;intmp[N][N],flag,n,k;boolvis[N][N];intf[N][N][N][N];//存储路径,用于判断是否斜着走,是本题剪枝的难点

亿秒签到·2025-02-20 01:31

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

【大模型】量化、剪枝、蒸馏

大模型的量化、剪枝和蒸馏是三种常用的模型优化技术，旨在减少模型的复杂性，降低计算资源消耗，并加速推理过程。

油泼辣子多加·2025-02-19 18:02

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框

IT古董·2025-02-19 16:12

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

医学顶会 MICCAI‘24 | COVID19 至肺炎：使用 CNN Transformer 位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类

本文内容只为星球内部成员学习和学术交流，请勿用作他用论文信息题目：COVID19toPneumonia:MultiRegionLungSeverityClassificationusingCNNTransformerPosition-AwareFeatureEncodingNetworkCOVID19

小白学视觉·2025-02-19 14:24

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

Leetcode 3459. Length of Longest V-Shaped Diagonal Segment

LengthofLongestV-ShapedDiagonalSegment1.解题思路2.代码实现题目链接：3459.LengthofLongestV-ShapedDiagonalSegment1.解题思路这一题我的思路上就是一个动态规划加上剪枝的思路

Espresso Macchiato·2025-02-19 04:34

搜广推校招面经十九

Y1nhl·2025-02-18 16:28

深度学习下的图像分割

基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性

人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

DeepSeek对AI发展的范式革新与推动：研究报告

其核心技术突破包括：低算力消耗的模型训练通过蒸馏训练策略、动态模型剪枝和稀疏训练，DeepSeek将训练成本降至OpenAI同类模型的1/10，同时保持性能可比甚至超越。

芝士AI吃鱼·2025-02-18 05:57

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！

一位小说男主·2025-02-17 19:43

计算机视觉中图像的基础认知

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神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中

全栈你个大西瓜·2025-02-17 15:38

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。

IT古董·2025-02-17 14:57

【leetcode】数组刷题总结（二）滑动窗口

滑动窗口就是这种场景下的一套算法模板，帮你对穷举过程进行剪枝优化，将求解子串复杂度由O(N^2)->O(N)滑动窗口-定长滑动窗口定长滑窗三步曲：入-更新-出入（扩大窗口）：下标为i的元素进入窗口，更新相关统计量更新

zs1996_·2025-02-15 19:24

Transformer

1.TransformerTransformer是一种新的、基于attention机制来实现的特征提取器，可用于代替CNN和RNN来提取序列的特征。

AI专题精讲·2025-02-15 18:18

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理2.构建卷积神经网络（CNN

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构，正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目前，精度最高的目标检测器大多基于由R-CNN

·2025-02-14 22:31

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型

天天科研工作室·2025-02-14 10:12

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。

阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-14 10:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

RIME-CNN-SVM故障诊断

构建一个高效、准确的基于卷积神经网络（CNN）的电力系统故障识别与分类仿真系统，实现对电力系统故障的精准识别与分类。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

视觉中的transformer：ViT

但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上

ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

【语义分割专题文章】

一、数据篇【遥感】【道路】篇：【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015)：【语义分割】【专题系列】二、Unet

BoostingIsm·2025-02-13 22:59

R-CNN架构

R-CNN架构架构RCCN由三个模块组成：第一个模块生成与类别无关的区域提议。这些提议定义了我们的检测器可用的候选检测集。第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域中提取固定长度的特征向量。

·2025-02-13 16:10

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法，介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体在半导体数据处理中的应用，分析了模型训练与优化的关键技术

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

LeetCode刷题 --- 滑动窗口

由于区间连续，因此当区间发生变化时，可以通过旧有的计算结果对搜索空间进行剪枝，这样便减少了重复计算，降低了时间复杂度。

材化胖虎·2025-02-12 08:20

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