CNN剪枝

CNN-day11-注意力机制

day12-注意力机制一、卷积注意力机制神经网络能够在同样的计算资源下获得更强的表征能力和更优的性能表现。1注意力认知AM：AttentionMechanism，注意力机制。注意力机制是一种让模型根据任务需求动态地关注输入数据中重要部分的机制。通过注意力机制，模型可以做到对图像中不同区域、句子中的不同部分给予不同的权重，从而增强感兴趣特征，并抑制不感兴趣区域。2注意力应用注意力机制最初应用于机器翻
谢眠·2025-02-09 19:26

算法竞赛备赛——【搜索】剪枝

剪枝将搜索过程中一些不必要的部分直接剔除。剪枝是回溯法的一种优化手段，先写一个暴力搜索，然后找到某些特殊的数字关系或者逻辑关系，通过约束来降低时间复杂度。
Aurora_wmroy·2025-02-09 15:58

[独家原创]基于五种算法优化CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测8模型消融实验一键对比

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介[独家原创]基于五种算法优化CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测8模型消融实验一键对比基于CPO、NRBO、FVIM、SSA
机器学习和优化算法·2025-02-09 14:52

SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测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无人机物理应用机器学习内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，在能源转型中扮演着至关重要的角色。准确预测光伏发电量对于提高
天天Matlab代码科研顾问·2025-02-09 14:50

CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)

代码地址：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)标题：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测一、引言1.1研究背景及意义随着全球能源危机的加剧和环保意识的提升
机器学习之心·2025-02-09 13:15

深度学习的算法在人群计数（数人头）

以下是几种被广泛认为效果较好的算法类别及其特点：1.基于卷积神经网络（CNN）的算法特点：利用CNN的强大特征提取能力，直接从图像中学习人群计数的特征。
人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

【ubuntu下验证下菜品识别，训练，部署，验证 CNN + TensorFlow / PyTorch】

下来我会详细介绍如何在Ubuntu上运行你训练和部署的菜品识别模型，确保每一步都能理解并能在你的系统中运行。环境准备1.1安装必要的软件在Ubuntu上，首先需要安装Python和相关的依赖库：更新系统：打开终端，运行以下命令：bashsudoaptupdate&&sudoaptupgrade-y安装Python及pip：确保你的系统已经安装了Python3和pip，如果没有，可以使用以下命令安装
追心嵌入式·2025-02-09 05:47

Vision Transformer学习笔记（2020 ICLR）

该模型直接采用原始图像块作为输入，而不是传统的卷积神经网络（CNNs），并通过Transformer架构处理这些图像块以实现高效的图像识别。
刘若里·2025-02-08 21:15

《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》

在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中，卷积核作为CNN的核心组件，发挥着至关重要的作用。
·2025-02-08 19:57

组合总和(力扣39)

通过排序，我们就可以进行剪枝操作，提高效率。大家可以结合我下面的代码及详细注释理解。代码及详细注释如下：classSolution{p
qy发大财·2025-02-08 10:54

力扣LeetCode #77 组合（Combine）

来源：LeetCode-示例示例:输入:n=4,k=2输出:[[2,4],[3,4],[2,3],[1,2],[1,3],[1,4],]-思路分析回溯+剪枝，列举所有情况即可。
苏志林的情敌·2025-02-08 09:23

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果
AngeliaZ·2025-02-08 04:10

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

前段时间在人工智能课上老师给我们介绍了一下卷积神经网络CNN，顺便在课上复现了猫狗分类的相关代码。
摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

矩阵中的路径（dfs回溯实现 + 剪枝）

题目给定一个mxn二维字符网格board和一个字符串单词word。如果word存在于网格中，返回true；否则，返回false。单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。例如，在下面的3×4的矩阵中包含单词“ABCCED”（单词中的字母已标出）。示例：输入：board=[[“A”,“B”,“C”,“
一群枫子·2025-02-07 16:01

回溯算法详解与剪枝优化

1.什么是回溯算法？回溯算法（Backtracking）是一种通过探索所有可能情况来找到所有解的算法。它在一定程度上可以理解为带有返回操作的深度优先搜索(DFS)。1.1基本思想从一个初始状态出发按照规则向前搜索当搜索到某一状态无法继续前进时，就回退到上一个状态继续尝试其他可能的选择2.回溯算法的基本框架defbacktrack(路径,选择列表):if满足结束条件:result.add(路径)re
single_ffish·2025-02-07 16:58

深搜+剪枝

文章目录题目思路注意代码复杂度分析题目给定一个mxn二维字符网格board和一个字符串单词word。如果word存在于网格中，返回true；否则，返回false。单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。例如，在下面的3×4的矩阵中包含单词“ABCCED”（单词中的字母已标出）。示例1：输入：boa
·Jormungand·2025-02-07 16:26

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、
深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。
人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

代码随想录算法训练营第二十八天| 回溯算法01

本题关于剪枝操作是大家要理解的重点，因为后面很多回溯算法解决的题目，都是这个剪枝套路。题目链接/文章讲解：代码随想录视频讲解：带你学透回溯算法-组合问题（对应力扣题目：77.组合）|回溯法精讲！
Rachela_z·2025-02-06 23:02

题解：P2483 【模板】k 短路 / [SDOI2010] 魔法猪学院

首先我们可以写一个不加任何剪枝与卡常的代码（为了缩短文章篇幅，只给出关键代码）：dij(n);//tmp[i]表示i到n的最短路pq>q;//pq是小根堆q.push({tmp[1],1});while
small_lemon_qwq·2025-02-06 21:49

leetcode——组合总和（回溯算法详细讲解）

今天，我们来详细解析LeetCode39「组合总和」问题，并用Java回溯+剪枝优化来高效解决它！这篇文章不仅适合初学者，也适合希望提高回溯算法的朋友们。
gentle_ice·2025-02-06 19:36

使用Python和TensorFlow/Keras构建一个简单的CNN模型来识别手写数字

一个简单的图像识别项目代码示例，使用Python和TensorFlow/Keras库来训练一个基本的CNN模型，用于识别MNIST手写数字数据集，并将测试结果输出到HTML。
mosquito_lover1·2025-02-06 12:48

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测 基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。
人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs
North_D·2025-02-06 08:24

深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）

ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。
浩瀚之水_csdn·2025-02-06 04:46

Python 中实现基于CNN和BiLSTM与注意力机制结合的多输入单输出回归预测

目录Python中实她基她CNN和BiLTTM她注意力机制结合她多输入单输出回归预测...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1项目挑战...2项目特点她创新...3项目应用领域...3项目效果预测图程序设计
nantangyuxi·2025-02-06 02:36

Python 实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测

目录Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BrtiLTTM-Attentrtion的风电场短期功率预测...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2项目特点与创新...2项目应用领域
nantangyuxi·2025-02-06 02:06

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据
Y.C.~·2025-02-04 16:59

蓝桥杯备考——算法

一、排序冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、桶排序二、枚举三、二分查找与二分答案四、搜索（DFS）DFS（DFS基础、回溯、剪枝、记忆化）1.DFS算法（深度优先搜索算法）深度优先搜索（DFS
糖醋排骨xp·2025-02-04 14:16

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等
红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要
智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-03 16:10

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

在深度学习的众多模型中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）因其独特的优势
矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总

-CSDN博客arXiv每日学术速递|强强联合：CNN与Transformer融合创新提升模型性能！！-CSDN博客AI生成未来|字节提出VideoWo
双木的木·2025-02-03 12:11

大型语言模型（LLM）压缩技术：如何让庞然大物更轻巧？

让我们从几个关键技术开始讲解：剪枝（Pruning）、知识蒸馏（KnowledgeDistillation）
空间机器人·2025-02-03 12:09

第三篇：模型压缩与量化技术——DeepSeek如何在边缘侧突破“小而强”的算力困局

第一章算法层创新：结构化压缩与动态稀疏化1.1非均匀结构化剪枝技术DeepSeek提出**“敏感度感知通道剪枝”（SAC
python算法(魔法师版)·2025-02-03 05:43

2025年最新在线模型转换工具优化模型ncnn，mnn，tengine，onnx

对于目标格式，提供了tengine、ncnn、mnn、onnx等
我的青春不太冷·2025-02-03 04:02

CNN的各种知识点（五）：平均精度均值（mean Average Precision, mAP）

平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）1.平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）概念：计算步骤：具体例子：重要说明：典型值范围：总结：好的，我将分两部分详细解答您的问题：1.平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）概念：mAP是目标检测中最常用的评估指标，综合反映模型在不同召回率下的平均精度表现。其核心是计算每个类别的平均
墨绿色的摆渡人·2025-02-02 22:50

多模态大模型：技术原理与实战 工具和算法框架介绍

1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的，例如只处理图像数据的卷积神经网络（CNN）或只处理文本数据的循环神经网络（RNN）。
AI大模型应用之禅·2025-02-02 22:43

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

基于LeNet-5实现交通标志分类任务介绍LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络（CNN）结构，最初用于手写数字识别。
鱼弦·2025-02-02 13:42

【Python蓝桥杯备赛宝典】

倍增法和ST算法2.6前缀和与差分2.7离散化2.8排序与排列2.9分治法2.10贪心法1.接水时间最短问题2.糖果数量有限问题3.分发时间最短问题4.采摘苹果最多问题三、搜索3.1BFS和DFS基础3.2剪枝
殇在山风·2025-02-01 21:52

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。
eso1983·2025-02-01 12:37

javaweb调用pyhton face_recognition传参和参数的返回（包含第三方库）

fromPILimportImageimportface_recognitionimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltfilename="3.jpg"#将jpg文件加载到numpy数组中image=face_recognition.load_image_file(filename)#使用CNN
mrhao61·2025-02-01 11:29

模型高效推理--剪枝基础

文章目录一、剪枝基础1.剪枝定义2.剪枝时机二、剪枝的分类1.按照剪枝粒度分类(粗➡️细)A.结构化剪枝a.隐藏层剪枝（LayerPruning）b.通道剪枝（ChannelPruning）c.卷积核剪枝
绒绒毛毛雨·2025-02-01 05:16

Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出，其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译
AI天才研究院·2025-02-01 04:59

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。
2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

7、深入递归，DFS（深度搜索），回溯，剪枝

"逐步生成结果"类问题之数值型自上而下--递归自下而上--递推，数学归纳，动态规划1、先解决简单下的问题2、然后推广到复杂项的问题3、如果递推次数很明确，最好用迭代（即从开始，一步一步往后推）4、如果有封闭形式，可以直接求解题1：爬楼梯问题三步问题。有个小孩正在上楼梯，楼梯有n阶台阶，小孩一次可以上1阶、2阶或3阶。实现一种方法，计算小孩有多少种上楼梯的方式。结果可能很大，你需要对结果模10000
zhang309841657·2025-01-31 17:34

【回溯+剪枝】组合问题！

文章目录77.组合解题思路：回溯剪枝优化77.组合77.组合给定两个整数n和k，返回范围[1,n]中所有可能的k个数的组合。你可以按任何顺序返回答案。
利刃大大·2025-01-31 17:30
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他