CNN反向传播第22页

深度学习中的ROI是什么？

在深度学习中，一种常见的应用是使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行目标检测。

seasonsyy·2024-01-02 08:27

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）1.LeNet网络简介LeNet:LeNet卷积神经网络的雏形：1989年，LeCun等人设计了用于手写邮政编码的卷积神经网络，并使用反向传播算法训练卷积神经网络

seasonsyy·2024-01-02 08:57

RNN循环神经网络入门

前置知识：BP神经网络、CNN卷积神经网络网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

惊雲浅谈天·2024-01-02 06:16

【机器学习】卷积神经网络（二）-典型网络（LeNet-5,AlexNet,VGG,GoogLeNet）

该网络是卷积神经网络(CNN)。CNN是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在3个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。

十年一梦实验室·2024-01-02 05:01

【机器学习】卷积神经网络----GoogLeNet网络（pytorch）

代码是一个使用PyTorch实现的GoogLeNet模型，该模型是一个深度卷积神经网络（CNN）用于图像分类任务。

十年一梦实验室·2024-01-02 05:31

坚持为王

网友们纷纷留言：“只要上班，在路边都要拍一张照片记录一下，坚持5年了”；“听CNN和BBC，坚持6年以上”；“每天练字20分钟，练了4年”；“每天出门擦防晒霜，坚持7年”“十几年来，一年四季坚持喝热水，

东海一墨·2024-01-02 03:12

CNN神经网络层次分析

https://blog.csdn.net/liulina603/article/details/44915905一.CNN简介CNN（卷积神经网络）是传统神经网络的变种，CNN在传统神经网络的基础上，

happyGirl122·2024-01-02 02:04

基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型

目录往期精彩内容：前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据第二步，故障信号可视化第三步，故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3基于FFT+CNN-BiGRU-Attention

建模先锋·2024-01-01 21:50

基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型

目录往期精彩内容：前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3基于FFT+CNN-Transformer的轴承故障识别模型3.1网络定义模型3.2设置参数

建模先锋·2024-01-01 21:50

盘点11种CNN网络设计中通用插件

本文盘点的“插件”能够提升CNN平移、旋转、scale等变性能力或多尺度特征提取，感受野等能力，在很多SOTA网络中都会看到它们的影子。前言本文盘点一些CNN网络中设计比较精巧而又实用的“插件”。

小白学视觉·2024-01-01 20:05

(Matlab)基于CNN-LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-长短期记忆网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、代码实际运行结果展示：三、部分代码展示：四、本文完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN

神经网络与数学建模·2024-01-01 20:57

【深度学习：Recurrent Neural Networks】循环神经网络（RNN）的简要概述

常用激活函数RNN的优点和缺点RNN的优点：RNN的缺点：循环神经网络与前馈神经网络随时间反向传播(BPTT)标准RNN的两个问题RNN应用基本Python实现（RNN与Keras）经常问的问题结论苹果的

jcfszxc·2024-01-01 17:29

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

传统上，卷积神经网络（CNN）在计算

@默然·2024-01-01 16:53

第二十一周：机器学习和深度学习基础回顾

Transformer、GAN、RMSProp优化算法，Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，引发了自然语言处理领域的一系列重要突破，相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN

@默然·2024-01-01 16:23

第二十六周：学习笔记

第二十六周：学习笔记摘要Abstract全卷积网络FCN1.CNN与FCN2.全连接层-->成卷积层3.FCN的缺点摘要全卷积神经网络（FullyConvolutionalNetwork，FCN）是一种用于图像分割和语义分割任务的深度学习模型

@默然·2024-01-01 16:50

cnn lstm结合网络

目录特征处理例子：cnn5张图片一组，提取特征后，再给lstm，进时间序列分类。

AI视觉网奇·2024-01-01 16:49

LDC: Lightweight Dense CNN for Edge Detection

摘要本文提出了一种用于边缘检测的轻量级密集卷积（LDC）神经网络。所提出的模型是对两种最先进方法的改编，但与这些方法相比，它所需的参数不到4%。与轻量级模型（参数小于100万的模型）相比，所提出的体系结构生成了薄边缘图，并达到了最高分数（即ODS），与重型体系结构（参数约为3500万的型号）相比，达到了类似的性能。提供了使用不同边缘检测数据集的定量和定性结果以及与现有技术模型的比较。所提出的LDC

努力的小柚·2024-01-01 16:39

[C#]使用ONNXRuntime部署一种用于边缘检测的轻量级密集卷积神经网络LDC

源码地址：github.com/xavysp/LDCLDC:LightweightDenseCNNforEdgeDetection算法介绍：由于深度学习方法的快速发展，近年来，用于执行图像边缘检测的卷积神经网络

FL1623863129·2024-01-01 16:34

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention开普勒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多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention开普勒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多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现

机器学习之心·2024-01-01 13:49

分类预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】

分类预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention

机器学习之心·2024-01-01 13:19

CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

https://www.zhihu.com/question/34681168从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。

夏天7788·2024-01-01 12:00

地球物理中的深度学习理论（DNN的架构、反向传播、梯度消失、梯度爆炸）

新的数据驱动技术，即深度学习（DL）引起了广泛的关注。DL能准确预测复杂系统，缓解大型地球物理应用中“维数灾难”。在未来地球物理学中涉及到DL的研究提供了几个有希望的方向，例如无监督学习（聚类）、迁移学习（利用之前标记好的数据）、多模态DL（通过DL实现和处理多元模态）、联邦学习、不确定性估计和主动学习。图1给出人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的包含关系，以及深度学习方法的分类。图11、

hhhhhhhhhhyyyyyy·2024-01-01 12:56

【深度学习】第四章：反向传播-梯度计算-更新参数

四、训练模型：反向传播-梯度计算-更新参数1、计算图(ComputationalGraph)为什么深度网络模型不建议手写呢，因为底层有太多的东西，手写就写到地老天荒了，其中计算图就是一个难点。

宝贝儿好·2024-01-01 12:26

2023年终总结｜回顾学习Tensorflow、Keras的历程

学习了数据切割、张量梯度计算、遍历元素、类别索引转换等技巧，并掌握了CNN输出特征图形状的计算方法。在数据处理方面，学习了数据切割、张量梯度计算和遍历元素的技巧，这些技能在处理大规模数据集时极为重要。

缘起性空、·2024-01-01 12:18

编写C语言版本的卷积神经网络CNN之一：前言与Minst数据集

https://blog.csdn.net/tostq/article/details/51786265前言卷积神经网络是深度学习的基础，但是学习CNN却不是那么简单，虽然网络上关于CNN的相关代码很多

非鱼知乐·2024-01-01 10:55

离线语音识别 sherpa-ncnn 尝鲜体验

文章目录1、ubuntu编译运行依赖安装下载与编译模型下载运行2、树莓派4B编译运行确认树莓派4B环境交叉编译交叉编译模型下载与运行模型对比测试树莓派4B运行大模型Sherpa-NCNN是一个基于C++

杭州_燕十三·2024-01-01 08:04

前馈神经网络复习

这样做的优点是在反向传播时加快网络中每层权重参数的收敛，避免Z型更新的情况，从而加快神经网络的收敛速度。零均值化，数据分布会距离零比较近，而激活函数在0附近

Simon52314·2024-01-01 07:47

多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention麻雀算法优化卷积网络结合门控循环单元网络融合空间注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention麻雀算法优化卷积网络结合门控循环单元网络融合空间注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention

机器学习之心·2024-01-01 06:51

【深度学习：Convolutional Neural Networks】卷积神经网络入门指南

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域最引人注目的成就之一。自从LeCun等人在20世纪90年代初引入以来，CNN在图像处理、视频分析和自然语言处理等领域取得了显著的成就。

脆鲨Nana7mi·2024-01-01 06:21

Resnet BatchNormalization 迁移学习

梯度消失和梯度爆炸随着网络层数的不断加深，梯度消失和梯度爆炸的现象会越来越明显，梯度消失：假设每一层的误差梯度是一个小于1的数，那么在我们反向传播过程中，每向前传播一次，都要乘以

pythonSuperman·2024-01-01 04:39

工智能基础知识总结--什么是CNN

什么是CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习

北航程序员小C·2024-01-01 02:58

2020广东事业单位面试热点：“李子柒”式文化走出去

CNN，作为美国影响力最大媒体之一，在YouTube上也只有792万粉丝，而李子柒的单个视频播放量，更多是在CNN十倍以上，但在外网上的视频并没有英文字幕，依旧受到非常多人的喜爱。

dcf82b55a13f·2024-01-01 01:12

论文笔记：DELPHI:预测蛋白质相互作用位点的精确深度集成模型

文章目录摘要：一、介绍二、材料和方法（一）、数据库（二）、测试集（三）、训练集和验证集（四）、输入特征（六）、CNN模型架构（七）、RNN网络的体系结构（八）、综合网络架构（九）、实现（十）、参数调整三

wangpan007·2023-12-31 23:52

2023下半年的总结

对于人脸识别，可以采用了基于深度学习的特征提取方法，通过训练卷积神经网络（CNN）来提取人脸特征，并使用余弦相似度进行特征匹配，实现人脸的快速识别。

从零开始的奋豆·2023-12-31 22:39

【转载】深度学习—常见问题总结（调优方法）

2、CNN基本问题层级结构：输入层->卷积层->激活层->池化层->卷积层->激活层->池化层->全连接层····

dopami·2023-12-31 19:52

cnn pytorch实现（从获取数据到训练模型)

目录cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层

小白学习记录·2023-12-31 18:19

图像分割实战-系列教程2：Unet系列算法（Unet、Unet++、Unet+++、网络架构、损失计算方法）

现在也是虽然用的不是很多，在16年特别火，在医学领域、小目标领域做分割，其实到现在为止也还在用，因为在深度学习中网络越简单越好，这篇内容也会介绍Unet++版和Unet最新版相比于yolo、maskrcnn

机器学习杨卓越·2023-12-31 12:28

车牌识别系统设计与实现

车牌识别系统设计与实现项目概述本项目旨在设计和实现一套车牌识别系统，通过使用车牌字符数据集进行训练，应用OpenCV、CNN（卷积神经网络）和PyQt5技术，实现车牌图像的预处理、位置选定、定位、字符分割和最终的车牌识别功能

爱欲无极·2023-12-31 11:01

CNN架构的演变：EfficientNet 简介

概述在各种卷积神经网络中，EfficientNet是其中最重要的一种。与所有前辈相比，它提供了更好的性能。EfficientNet是复合缩放和神经架构搜索（NAS）的产物。在本文中，我们将深入探讨EfficientNet的细节。什么是DenseNet？DenseNet是一种使用卷积层的深度学习架构。它是其前身ResNet（ResidualNetwork）的改进版本。残差网络通过将上一层的输出连接到

新华·2023-12-31 07:11

【deep learning】利用卷积神经网络做音乐推荐 Recommending music on Spotify with deep learning

原文地址：http://benanne.github.io/2014/08/05/spotify-cnns.htmlThissummer,I’minterningatSpotifyinNewYorkCity

xceman1997·2023-12-31 07:10

深度学习 | ModernTCN模型结构

TCN是一种使用卷积神经网络（CNN）进行时间序列建模的方法，它通过卷积操作捕捉时间序列中的局部和全局模式。ModernTCN在TCN的

机器学习之心·2023-12-31 06:25

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

一、用自己的语言解释以下概念局部感知、权值共享局部感知是只连接相邻层的部分神经元。若每一层神经元之间使用全连接（Fully-Connected）的结构，在数据量较大时，训练速度会非常的慢，需要较大的计算内存。图像局部范围内的像素有较高的关联性，随着距离的加长，像素的信息相关性会降低，因此在经元时，不需要同时输入全局信息给单个神经元，只需要感知图像的局部信息，随着层数的增加深层的神经元会拥有广阔的感

Morning.&·2023-12-31 06:53

【机器学习】卷积神经网络（一）

一、网络结构典型CNN结构卷积神经网络是一种能够从图像、声音或其他类型的数据中学习特征的人工智能模型。

十年一梦实验室·2023-12-31 06:11

【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理

【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理1.TextCNN用于文本分类2.代码实现1.TextCNN用于文本分类具体流程：2.代码实现#coding:UTF-8importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpclassConfig

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-31 06:10

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

向着光噜噜·2023-12-31 06:53

【Matlab】CNN卷积神经网络时序预测算法

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88681558一，概述CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）是一种前馈神经网络

千源万码·2023-12-31 05:34

【Matlab】BP 神经网络时序预测算法

其全称为“BackPropagation”，即反向传播算法。BP神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都由多个神经元组成。

千源万码·2023-12-31 05:26

基于CNN神经网络的手写字符识别实验报告

作业要求具体实验内容根据实际情况自拟，可以是传统的BP神经网络，Hopfield神经网络，也可以是深度学习相关内容。数据集自选，可以是自建数据集，或MNIST，CIFAR10等公开数据集。实验报告内容包括但不限于：实验目标和动机，应明确说明输入数据，和网络输出数据；所设计相关网络的基本架构；核心架构的具体实现；网络训练和推理过程及说明；实验结果比对和分析；总结和讨论…可根据需要自行扩展评分标准：符

全是头发的羊羊羊·2023-12-31 05:27

【人工智能Ⅰ】实验9：BP神经网络

2：了解BP神经网络的结构，以及前向传播和反向传播的过程。3：学会利用BP神经网络建立训练模型，并对模型进行评估。即学习如何调用Sklearn中的BP神经网络。4：学会使用BP神经网络做预测。

MorleyOlsen·2023-12-31 01:24

初识CNN

读研以来不断地说机器学习，但是机器学习究竟是什么还是不清楚，直到老师要自己讲机器学习算法，我又正好抽到卷积神经网络和循环神经网络，研究了很久，有了些个人的体会，如今写下这篇博文，希望可以对大家起到一个抛砖引玉的作用。本文的写成引用和参考了很多大佬的心得体会，作者只是站在他们的肩膀上进行了一次总结，在这里先向大佬们表达诚挚的谢意和敬意，引用的部分我会注明。话不多说，开讲啦！首先最需要明确的一点就是，

将_4c15·2023-12-31 01:42

推荐频道

CNN反向传播