CNN卷积第10页

卷积神经网络之优化参数(剪子包袱锤)

目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParameters对象以及模型生成函数4.创建Hyperband对象4.开始优化5.获取最佳模型6.结果显示二.注释1.为什么二次调参无效，不起作用?(避坑)2.dropout的意义3.WARNING:tensorflow:Callbacksmet

the sourth wind·2024-02-05 10:48

TensorFlow入门实操笔记 3-4

就会中计真的一开电脑就学习大纲前言碎碎念第三章：卷积介绍3.1卷积神经网络3.2卷积神经程序3.3卷积网络结构3.4卷积神经网络训练代码第四章图像应用4.1准备训练数据4.2数据预处理4.3创建并训练模型

七水合硫酸亚铁有点脆·2024-02-05 10:40

CNN应用Keras Tuner寻找最佳Hidden Layers层数和神经元数量

介绍：KerasTuner是一种用于优化Keras模型超参数的开源Python库。它允许您通过自动化搜索算法来寻找最佳的超参数组合，以提高模型的性能。KerasTuner提供了一系列内置的超参数搜索算法，如随机搜索、网格搜索、贝叶斯优化等。它还支持自定义搜索空间和搜索算法。通过使用KerasTuner，您可以更轻松地优化模型的性能，节省调参的时间和精力。数据：fromtensorflow.kera

取名真难.·2024-02-05 10:09

PyTorch、NCNN、Numpy三者张量的shape

目录一、PyTorch二、NCNN三、Numpy一、PyTorch在PyTorch中，张量（Tensor）的形状通常按照(N,C,H,W)的顺序排列，其中：N是批量大小（batchsize）C是通道数（

六五酥·2024-02-05 09:30

【RT-DETR有效改进】利用SENetV1重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主)

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构

Snu77·2024-02-05 08:17

亚马逊在英国外卖会变成怎样？

伦敦（CNN商业）英国的竞争监管机构正在加大调查力度，调查亚马逊对英国食品配送公司Deliveroo的计划投资是否会减少竞争并损害消费者。

格上财经·2024-02-05 08:59

通信原理（复习资料）

卷积对频率的影响是（频谱搬移）差错控制技术的种类：（检错重发）（前向纠错）（反馈校验）（检错删除）信号的特性可以通过幅度、频率、相位等参量来描述，从信号的特性出发可将其分为(模拟信号)和(数字信号)两大类双边带调制全称为

戏神·2024-02-05 08:06

探索深度学习的边界：使用 TensorFlow 实现高效空洞卷积（Atrous Convolution）的全面指南

空洞卷积（AtrousConvolution），在TensorFlow中通过tf.nn.atrous_conv2d函数实现，是一种强大的工具，用于增强卷积神经网络的功能，特别是在处理图像和视觉识别任务时

程序员Chino的日记·2024-02-05 08:28

辣手摧花——沙尘暴

当时下午三四点钟，我在医院图书室看书，即使紧闭着所有的门窗，仍能在房间感受到灰尘污浊气息，狂风卷积着乌云，强风将地面沙粒和尘土吹起，沙尘刹那间笼罩城市，空气很浑浊，窗外一片灰蒙蒙的，天一下子变黑了。

精进的医生·2024-02-05 07:54

看懂paper中的卷积堆叠感受野计算

VGG中卷积堆叠在赢得其中一届ImageNet比赛里VGG网络的文章中，他最大的贡献并不是VGG网络本身，而是他对于卷积叠加的一个巧妙观察。

霍尔元件·2024-02-05 07:54

神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测

通过深度学习技术，特别是卷积神经网络，我们可以利用过去的土壤湿度数据来预测未来的湿度趋势。

半亩花海·2024-02-05 05:38

《深度学习入门》学习笔记

入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧6.1寻找最优参数6.3权重的初始值6.4正则化6.4超参数的验证第七章卷积神经网络卷积池化

YY_oot·2024-02-05 05:55

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（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·2024-02-05 05:52

2020-09-29探访河南龙潭大峡谷，拥有国内最美的40个景点之称，中国黄河50景

峡谷绝品的美誉”，据景区的工作人员介绍：该景区在国内乃至世界都具有很高的影响力和知名度，多次被联合国教科文组织和世界地质公园评审专家盛赞“这里是世界上最美的峡谷”和“全世界人人都该来的地方”，曾被国外CNN

醉美海内游·2024-02-05 03:52

目标检测SSD：训练自己的数据集

最近一直在搞objectdetection玩，之前用的是faster-rcnn，准确率方面73.2%，效果还不错，但是识别速度有点欠缺，我用的GPU是GTX980ti,识别速度大概是15fps.最近发现

BigCowPeking·2024-02-05 03:04

计算机设计大赛深度学习植物识别算法系统

iuerfee·2024-02-05 02:55

12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测，机器学习预测全家桶，持续更新，MATLAB代码...

2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之

今天吃饺子·2024-02-05 01:56

Vue框架中引入Element-UI组件库

并安装了node本文所用的为Vue2Vue2使用的是element-ui，Vue3使用的是element-pluselement-ui官方文档https://element.eleme.cn/#/zh-CNnpm

松果猿·2024-02-04 23:58

SCI一区级 | Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈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多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈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多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现

机器学习之心·2024-02-04 21:23

回归预测 | Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-02-04 21:53

WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

效果一览文章概述WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测Matlab语言1.多变量单输出，回归预测。

前程算法屋·2024-02-04 21:53

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-02-04 21:52

RFCN 精简讲解

一、前言之前的FasterRCNN对FastRCNN产生regionporposal的问题给出了解决方案，并且在RPN和FastRCNN网络中实现了卷积层共享。

KyleLou·2024-02-04 20:03

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

复杂onnx解决方案（以sparseconv为例）

目录前言1.稀疏卷积2.SparseConvolutionModel2.1输入数据模型2.2卷积核2.3输出的定义2.4计算流程2.4.1构建hashtable2.4.2构建Rulebook2.4.3在

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

卷积层和反卷积层输出特征图大小计算

计算公式：卷积层（nn.Conv2d）的输出特征图大小计算公式：输出特征图的宽度=（输入特征图宽度-卷积核宽度+2*填充）/步长+1输出特征图的高度=（输入特征图高度-卷积核高度+2*填充）/步长+1输出特征图的通道数

SimpleLearing·2024-02-04 17:51

图像的拉普拉斯变换实现

它可以使用卷积操作来实现，通常使用拉普拉斯核（3x3矩阵）进行卷积。具体而言，对于灰度图像，拉普拉斯变换的表达式为：

SimpleLearing·2024-02-04 17:49

Convolutional Neural Networks CNN -- Explained

ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要卷积神经网络？卷积神经网络如何工作？

许喜远·2024-02-04 17:47

对于CNN的文献阅读和识别手写数字的复现

摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、引言4、CNN模型结构5、实验过程6、同GS算法的对比二、CNN识别手写数字1、两个性质2、图像卷积总结摘要在论文方面阅读了基于CNN网络对于大气湍流相位的提取，对CNN

白小李·2024-02-04 17:46

Convolutional Neural Network (CNN) 识别手写数字字体

介绍：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。

取名真难.·2024-02-04 17:15

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11卷积神经网络-残差网络（ResNet）

5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用

蒸饺与白茶·2024-02-04 15:45

图像处理之《基于端到端哈希生成模型的鲁棒无覆盖图像隐写》论文精读

与现有方法不同的是，哈希序列是由端到端的CNN模型生成的，输入是原始图像，输出是相应的哈希序列。因此，

Hard Coder·2024-02-04 15:54

李沐《动手学深度学习》循环神经网络经典网络模型

动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念李沐

丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络经典网络模型

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丁希希哇·2024-02-04 14:42

Keras中内置的预训练模型架构介绍

中内置的模型架构主要包括以下几种：1.MobileNet系列（MobileNetV1,MobileNetV2,MobileNetV3）：-基本原理：MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级卷积神经网络

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-04 12:58

池化层的本质思想及其过程

池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍，而在传统的神经网络中却很少见，原因是传统的神经网络的输入特征很少，不是太多，深度学习中特别是图像领域输入特征非常多，所以在卷积过程中有必要把主要的特征抽取出来

机器不会学习·2024-02-04 12:34

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络1.论文摘要2.背景介绍3.CNN-LSTM网络4.正则化技术4.1.基于视觉注意力机制的标签平滑技术4.2.谱归一化技术5.实验结果5.1

Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:54

YOLO部署实战（1）：YOLO数据集制作

FasterR-CNN，YOLO，SSD等目标检测网络所需要的数据集，均需要借此工具标定图像中的目标。生成的XML文件是遵循PASCALVOC的格式的。

马上到我碗里来·2024-02-04 11:01

YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet

DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由GaoHuang等人提出。

小哥谈·2024-02-04 11:30

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

引言在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。

两只程序猿·2024-02-04 10:11

vit细粒度图像分类（九）RAMS-Trans学习笔记

1.摘要在细粒度图像识别(FGIR)中，区域注意力的定位和放大是一个重要因素，基于卷积神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。

无妄无望·2024-02-04 09:01

TensorFlow官方入门实操课程-卷积神经网络

知识点卷积：用原始像素数据与过滤器中的值相乘，以后加起来。如下是增强水平特征的过滤器。MaxPooling:每次卷积结束以后用一个MaxPooling用来增强图像的特征。

尘埃飞舞·2024-02-04 09:33

CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的

是Dream呀·2024-02-04 08:20

互联网加竞赛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

Mr.D学长·2024-02-04 07:55

回归预测 | Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-02-04 05:28

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention