CNN反向传播第20页

深度学习基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip

Anchorfree1.1AnchorbaseAnchorbase，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchorbase物体检测方法：FastR-CNN

机器学习杨卓越·2024-01-07 23:13

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

线性回归所以说线性回归模型就是最简单的一种神经网络吗线性回归模型可以看作是一种简单的神经网络模型。虽然它没有像深度神经网络那样多层结构，但它依然包含了输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。在线性回归模型中，我们假设输入和输出之间存在线性关系，即输出是输入的加权和加上一个偏置项。我们通过训练来找到最优的权重和偏置项，使得模型的预测值和真实值之间的误差最小。在

Aitrainee·2024-01-07 22:35

树莓派4B使用ncnn部署yolov5-Lite，推理耗时 247ms 包含前后处理

一.引言最近在玩树莓派，想在树莓派上不是一个目标检测算法，大致看了一下，目前开源的大家都在使用yolov5-Lite，使用ncnn去推理加速，于是自己也尝试部署，在此记录一下，个人踩的坑。

鲤鱼不懂·2024-01-07 22:36

工智能基础知识总结--什么是TextCNN

什么是TextCNNYoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN，该模型将卷积神经网络

北航程序员小C·2024-01-07 20:20

工智能基础知识总结--什么是Transformer

Transformer是什么Transformer是Google在2017年的论文《AttentionIsAllYouNeed》中所提出的一种Seq2Seq的模型，该模型完全的抛弃了以往深度学习所使用的CNN

北航程序员小C·2024-01-07 20:49

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

[YOLO] YOLO介绍，YOLOv1~YOLOv8版本变更，每个版本的特点介绍

YOLO之前，双阶段（two-stage）的R-CNN系列算法，在目标检测领域独占鳌头。先利用RPN网络进行感兴趣区域的生成，再对该区域进行分类与位置的回归。

老狼IT工作室·2024-01-07 17:14

【Week-P4】CNN猴痘病识别

文章目录一、环境配置二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结2.3⭐`torch.utils.data.DataLoader()`参数详解6.1`print()`常用的三种输出格式6.2修改网络结构，观察训练结果6.2.1增加pool2、conv6、bn6，test_accuracy=82.5%6.2.2去掉pool2，保留conv6、bn6，增加conv7、bn7，tes

m_Molly·2024-01-07 16:14

手势识别+人脸识别+姿态估计（关键点检测+教程+代码）

它通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行训练，从而学习到手势的特征表示和模式。在训练阶段，可以使用大规模手势数据集（如MSRAct

阿利同学·2024-01-07 14:54

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——卷积自编码器

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种特殊的神经网络，与传统的图像处理算法相比，卷积神经网络的优势在于可以直接对原始图像进行特征提取，避免了复杂的处理过程。

洋洋Young·2024-01-07 13:18

NLP论文阅读记录 - 01 | 2021 神经抽象摘要方法及摘要事实一致性综述

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.背景2.1自动总结任务2.2数据集DUC-2004Gigaword[Graffetal.,2003,Napolesetal.,2012]CNN/DailyMail

yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络

头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

故障诊断 | 基于FFT频谱与小波时频图的双流CNN轴承故障诊断模型（matlab +python）

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍故障诊断|基于FFT频谱与小波时频图的双流CNN轴承故障诊断模型（matlab+python）基于FFT频谱与小波时频图的双流CNN轴承故障诊断模型特征拼接

机器学习之心·2024-01-07 11:53

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG

湘溶溶·2024-01-07 07:56

深度学习中的反向传播数学计算过程

反向传播的数学计算过程1计算关于X关于的雅可比矩阵2计算各分量的偏导和**/**v投影各方向上的累加和3确定最终分量的梯度计算表达式4y.backward(v)根据函数中有无参数v进行计算=======

大小猫吃猫饼干·2024-01-07 07:25

Python+Torch+FasterCNN网络目标检测识别

程序示例精选Python+Torch+FasterCNN网络目标检测识别如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！

荷塘月色2·2024-01-07 07:21

CNN的异同：深入探究卷积神经网络的特点与联系

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域广泛应用的深度学习模型。

数据科学探险导航·2024-01-07 05:37

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这

AICurator·2024-01-07 02:29

YOLOV8改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这

AICurator·2024-01-07 02:28

特斯拉一年卖碳赚16亿美元，特斯拉全年盈利不靠卖车靠卖碳？

据美国CNN报道，特斯拉近日发布的财报显示，在2020年，特斯拉首次实现全年盈利，但实现盈利不是因为汽车销售，而主要是来自向其他汽车制造商出售碳排放额度。在过去五年里，特斯拉出售的碳

慕容随风·2024-01-07 02:25

新南威尔士大学 comp9444 Assignment2课业解析

题意：递归神经网络与情感分类——按要求训练二元文本分类器，用pytorch实现不同的神经网络模型，使准确率达到80%以上解析：任务要求分别实现基于LSTM(一种特殊的RNN)和CNN两种神经网络的二元文本分类器

请叫我全村的希望·2024-01-07 02:34

李沐-《动手学深度学习》-- 01-预备知识

中的每一个元素对矩阵B中的每一个元素求导梯度指向的是值变化最大的方向分子布局和分母布局：b.常识axis=1代表行axis=0代表列nn.model.eval()将模型设置为评估模式，只输入数据然后得出结果而不会做反向传播

叮咚Zz·2024-01-07 00:17

labelme 标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集

labelme标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集食用步骤1.labelme标注数据时，将生成的json文件和原图保存在一起2.只需提供labelme生成的数据的文件夹，和maskrcnn的数据集文件夹

小龙Guo·2024-01-06 23:28

互联网加竞赛基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder

Mr.D学长·2024-01-06 23:37

CNN——GoogLeNet

1.GoogLeNet简介GoogLeNet是谷歌推出的基于Inception模块深度卷积神经网络结构。L和N大写还是为了致敬LeNet。在随后的两年中一直在改进，形成了InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4等版本。GoogLeNet（Inception-V1），在ImageNet2014年图像分类竞赛以top-5误差6.7%获得冠军（亚军为VGG）。一般来说，提升

搁浅丶.·2024-01-06 21:42

CNN——LeNet

1.LeNet概述LeNet是YannLeCun于1988年提出的用于手写体数字识别的网络结构，它是最早发布的卷积神经网络之一，可以说LeNet是深度CNN网络的基石。

搁浅丶.·2024-01-06 20:36

CNN文本分类实战

在实施CNN文本分类的实战中，你可以按照以下步骤进行操作。我将提供一个基本框架，你可以根据实际需求进行调整。1.数据准备：首先，准备你的文本数据。确保数据集包括标签（类别）和对应的文本内容。

不做梵高417·2024-01-06 20:54

计算机视觉技术-区域卷积神经网络（R-CNN）

区域卷积神经网络（region-basedCNN或regionswithCNNfeatures，R-CNN）(Girshicketal.,2014)也是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。

白云如幻·2024-01-06 20:47

竞赛保研基于深度学习的人脸专注度检测计算系统 - opencv python cnn

iuerfee·2024-01-06 20:31

多源图像融合训练的脚本示例（Matlab训练多个输入的CNN模型）

简介：在常规的CNN图像训练中，matlab和pytorch都提供了很多标准示例，但其输入都是N*N*3的图像，在部分场景下，研究人员想要模型参考多个角度或不同源的成像数据得出一个综合的输出，这样模型能够考虑到更多的特征细节以提高预测精度

foddcusL·2024-01-06 19:22

卷积神经网络可视化 Visualizing and Understanding Convolutional Networks

Abstract卷积神经网络再ImageNet的图片分类的表现很不错，但是很多人还是搞不懂为啥CNN会有这么好的效果和怎么提高神经网络的效果，本文将解决这些问题。

赵智雄·2024-01-06 17:34

AI技术体系和领域浅总结

张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型（GBDT）支持向量机贝叶斯分类器神经网络（深度学习）：MLPCNNR

TisUs·2024-01-06 16:26

【airsim】简单的虚拟数据集获取

但在传统的有监督CNN时代，虚拟训练出来的模型性能往往很差，因此很少有人采用这一算法。作者从20年开始关注OOD、OnlineLeaning时有关注过，但是效果确实很差。

prinTao·2024-01-06 13:55

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

基本原理:使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过多层网络进行分类。改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

如何实现无人机识别功能

深度学习：基于深度神经网络的算法，如卷积神经网络（CNN），用于无人机图像分类、检测和识别。雷达识别：雷达系统：利用雷达技术进行无人机目标探测、跟踪和识别。

LittroInno·2024-01-06 11:44

常见神经网络类型之前馈型神经网络

、前馈型神经网络常见的前馈型神经网络包括感知器网络、BP神经网络、RBF网络（径向基函数神经网络）（1）感知器网络:也被称作感知机，主要用于模式分类，也可以用作学习控制和基于模式分类的多模态控制（2）反向传播神经网络

繁花似锦之流年似水·2024-01-06 10:04

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）对比

我们将比较能够解决上述问题的三种常用方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention），从三个维度比较这三种架构：计算复杂度、顺序操作和最大路径长度。

科学禅道·2024-01-06 07:56

CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)

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·2024-01-06 07:53

[C#]winform部署PaddleDetection的yolo印章检测模型

它提供了一系列先进的目标检测算法，包括但不限于FasterR-CNN,MaskR-CNN,YOLOv3,YOLOv4,PP-YOLO等，以及丰富的高质量预训练模型，

FL1623863129·2024-01-06 02:02

FasterRCNN目标检测

R-CNN四个步骤:对输入图片提取候选区（regionproposal），每张大约2000个。论文中采用selectivesearch的方法。对每个候选区采用CNN网络提取特征。

tao_sc·2024-01-06 00:49

Faster rcnn通过区域建议网络产生的proposal，这里的proposal是什么意思。

问题描述：Fasterrcnn通过区域建议网络产生的proposal，这里的proposal是什么意思。

神笔馬良·2024-01-06 00:17

废话不多，方法简单：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x16 and 20x64)

原代码：classFCNNModel(torch.nn.Module):def__init__(self,input_num,h

Cedar...·2024-01-05 21:05

日本学生十连休后自杀 “开学日”成自杀高峰

▲Japan'sSuicideForestIsEvenScarierThanItSounds（胆小勿看）Japan'syouthsuicideratehighestin30yearsCNNMoreJapanes

英语学习社·2024-01-05 19:30

CNN——VGG

1.VGG简介论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdfVGGNet是由牛津大学视觉几何小组（VisualGeometryGroup,VGG）提出的一种深层卷积网络结构，他们以7.32%的错误率赢得了2014年ILSVRC分类任务的亚军（冠军由GoogLeNet以6.65%的错误率夺得）和25.32%的错误率夺得定位任务（Localization）的第一名

搁浅丶.·2024-01-05 17:24

大语言模型占显存的计算和优化

per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps=计算梯度的数据数）gradient_checkpointing（前项激活值里面有很多是不需要存的，可以在反向传播再次

鱼鱼9901·2024-01-05 12:39

自然语言处理

RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。LSTMLSTM基本原理LSTM怎么能解决梯度消失问题？LSTM用来解决RNN的什么问题？LSTM和GRU区别

搬砖成就梦想·2024-01-05 12:08

基于卷积神经网络的回归分析

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数卷积神经网络的回归分析完整代码：卷积神经网络的回归分析（代码完整

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-05 08:21

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经

matlabgoodboy·2024-01-05 08:00

海王星(一)

ByKatieHunt,CNNPublished11:40AMEDT,WedSeptember21,2022美国宇航局詹姆斯韦伯太空望远镜周三发布的新图像以全新的视角揭示了海王星和这颗行星难以探测的环。

逃逸者F312·2024-01-05 08:46

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