CNN反向传播第26页

cnn报错个人记录

1.RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.cuda.FloatTensor[128,128,1]],whichisoutput0ofReluBackward0,isatversion2;expectedversion1instead.H

小趴菜日记·2023-12-23 07:49

DeepSORT（特点和核心）

以下是DeepSORT的一些关键特点：1.使用卷积神经网络（CNN）进行目标检测，以识别视频帧中的目标。2.使用卡尔曼滤波进行目标跟踪，以预测目标的位置和速度。3.

New___dream·2023-12-23 06:28

ImageProcessing，ComputerVision，DeepLearning中的名词

MachineLearning机器学习AI：ArtificialIntelligence人工智能ANNs：ArtificialNeurealNetworks人工神经网络NN：NeuralNetwork神经网络CNN

程序媛一枚~·2023-12-23 03:52

深度学习（4）数据预处理-均值减法

1)从主成分分析（PCA）入手解释2)从深度学习反向传播计算入手3、代码1）图像去均值（imagemean）2）像素均值（pixelmean）当样本类别差异较大，减少样本差异，对样本数据进行预处理，这也是提高模型泛华能力的一种

香博士·2023-12-23 03:45

全球人口将破80亿中国日本不增反减

美国有线电视新闻网(CNN)报道，预计到2050年底前，全球人口将再增加20亿人。全球人口增加，但人口结构却显示另一令人担忧趋势：全球正

清风一徐·2023-12-23 02:15

深度学习 Day21——J1ResNet-50算法实战与解析

如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据5.加载数据6.再次检查数据7.配置数据集8.可视化数据9.构建ResNet50模型10.编译模型11.训练模型12.模型评估三、知识点详解1.CNN

LittleRuby·2023-12-23 01:39

vit-transfomers 逐段精读

VisionTransformerExplained|PapersWithCode有趣的特性在cnn中处理的不太好，但是在transformers都能处理的很好的例子。

MIngo的成长·2023-12-23 01:16

视觉学习之注意力机制（SE、ECA、CBAM）

没空写，先看这个应急吧，写的还怪好咧【深度学习】(1)CNN中的注意力机制（SE、ECA、CBAM），附Pytorch完整代码_se注意力机制_立Sir的博客-CSDN博客

黑夜寻白天·2023-12-23 00:40

神经网络：深度学习优化方法

1.有哪些方法能提升CNN模型的泛化能力采集更多数据：数据决定算法的上限。优化数据分布：数据类别均衡。选用合适的目标函数。设计合适的网络结构。数据增强。权值正则化。使用合适的优化器等。

是Dream呀·2023-12-22 23:21

25、新加坡南洋理工、新加坡国立大学提出FBCNet：完美融合FBCSP的CNN，EEG解码SOTA水准！[抱歉老师，我太想进步了！]

前言：阴阳差错，因工作需要，需要查阅有关如何将FBCSP融入CNN中的文献，查阅全网，发现只此一篇文章，心中大喜，心想作者哪家单位，读之，原来是自己大导（新加坡工程院院士）目前任职的高校，心里斐然，平台在那

是馒头阿·2023-12-22 17:19

循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析

循环神经网络中，通过时间反向传播（backpropagationthroughtime，BPTT）实际上是循环神经网络中反向传播技术的一个特定应用。

科学禅道·2023-12-22 15:00

【Week-P2】CNN彩色图片分类-CIFAR10数据集

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3.1⭐`torch.nn.Conv2d()`详解3.2⭐`torch.nn.Linear()`详解3.3⭐`torch.nn.MaxPool2d()`详解3.4⭐关于卷积层、池化层的计算4.2.1`optimizer.zero_grad()`说明4.2.2`loss.backward()`说明4.2.3`opti

m_Molly·2023-12-22 15:29

python 神经网络归纳

CNN卷积神经网络一个卷积神经网络主要由以下5层组成：数据输入层/Inputlayer卷积计算层/CONVlayerReLU激励层/ReLUlayer池化层/Poolinglayer全连接层/FClayer1

霸王龙不吃芹菜·2023-12-22 11:59

(论文阅读)Non-Intrusive Load Monitoring by Load Trajectory and Multi-Feature Based on DCNN

Publisher:IEEETRANSACTIONSONINDUSTRIALINFORMATICSDate:OCTOBER2023Authorandaffiliation:HuiYin,KaileZhou,andShanlinYangarewiththeSchoolofManagement,HefeiUniversityofTechnology1.Overviewthisarticlepropos

shadowismine·2023-12-22 10:17

【AI】模型结构可视化工具Netron应用

支持ONNX,TensorFlowLite,CoreML,Keras,Caffe,Darknet,MXNet,PaddlePaddle,ncnn,MNN

TopFancy·2023-12-22 10:17

多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-12-22 10:37

竞赛保研基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

iuerfee·2023-12-22 09:19

Pytorch：optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()

grad_scaler.step(optimizer)grad_scaler.update()这三个函数的作用是：在训练过程中先调用optimizer.zero_grad()清空梯度再调用loss.backward()反向传播最后

北方骑马的萝卜·2023-12-22 08:53

循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析（二）

上一篇中讨论了一般性的原则，这里我们具体讨论通过时间反向传播（backpropagationthroughtime，BPTT）的细节。我们将展示目标函数对于所有模型参数的梯度计算方法。

科学禅道·2023-12-22 07:58

图解CNN系列一：卷积神经网络简介

卷积神经网络是深度学习神经网络的一个经典网络，它出现在90年代末，但近年来随着深度学习的发展，CNN在计算机视觉领域获得令人印象深刻的结果。

python练手项目实战·2023-12-22 05:05

LeNet

1、历史背景2、模型介绍3、总结二、代码实现1、定义模型2、模型训练3、总结一、LeNet介绍1、历史背景LeNet是一种经典的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN

奉系坤阀·2023-12-22 03:04

100天搞定机器学习|day37 无公式理解反向传播算法之精髓

image100天搞定机器学习|Day35深度学习之神经网络的结构image100天搞定机器学习|Day36深度学习之梯度下降算法本篇为100天搞定机器学习之第37天，亦为3Blue1Brown《深度学习之反向传播算法

统计学家·2023-12-22 00:57

TensorFlow介绍

TensorFlow支持各种深度学习模型的实现，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。它也可以用于图像处理、自然语言处理、语音识别、推荐系统、时间序列预

xhlh-cn·2023-12-21 22:23

Keras深度学习实战系列：卷积神经网络详解与实现

Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现0.前言1.传统神经网络的缺陷1.1构建传统神经网络1.2传统神经网络的缺陷2.使用Python从零开始构建CNN2.1卷积神经网络的基本概念2.2

A little strawberry·2023-12-21 22:30

SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2023-12-21 22:24

【torch】rsample与sample的区别

所以，我们不能反向传播，因为它是随机的！（计算图被截断）。

qq_42725437·2023-12-21 21:39

在图像处理中应用深度学习技术

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达工业应用中FPGA上的神经元网络(CNN)深度学习应用凭借其在识别应用中超高的预测准确率，在图像处理领域获得了极大关注，这势必将提升现有图像处理系统的性能并开创新的应用领域

小白学视觉·2023-12-21 21:52

【CCF BDCI 2023】多模态多方对话场景下的发言人识别 Baseline 0.71 概述

【CCFBDCI2023】多模态多方对话场景下的发言人识别Baseline0.71概述模型简介基于CNN的判断每张人脸是否是说话人的模型基于Transformer-Encoder的判断同一段对话中不同轮次的说话人关系的模型说话人识别求解器文件结构如何运行代码

我是小白呀·2023-12-21 18:48

论文解读：Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention forPanoptic Segmentation

singleDoc#《轴注意力机制》一个问题为什么transformer一开始都有CNN：降低H、W，降低self-attention计算规模O(特征点的个数^2，即(H*W)^2)Stand-

十有久诚·2023-12-21 16:14

聚铭网络入选国家信息安全漏洞库（CNNVD）技术支撑单位

近日，国家信息安全漏洞库（CNNVD）公示2023年度新增技术支撑单位名单。经考核评定，聚铭网络正式入选并被授予《国家信息安全漏洞库（CNNVD）三级技术支撑单位证书》。

聚铭网络·2023-12-21 14:15

ZSL (TPAMI 2023): 基于Zero-Shot方法的光谱锐化模型

Zero-ShotHyperspectralSharpening论文链接：Zero-ShotHyperspectralSharpening代码：ZSL_officialZSL_format摘要近年来CNN

Miracle Fan·2023-12-21 14:13

神经网络：池化层知识点

1.CNN中池化的作用池化层的作用是对感受野内的特征进行选择，提取区域内最具代表性的特征，能够有效地减少输出特征数量，进而减少模型参数量。

是Dream呀·2023-12-21 12:47

从零开始的神经网络

先决条件在本文中，我将解释如何通过实现前向和后向传递（反向传播）来构建基本的深度神经网络。这需要一些关于神经网络功能的具体知识。

人工智能小豪·2023-12-21 11:36

深度学习---从入门到放弃（七）CNN进阶，迁移学习

深度学习—从入门到放弃（七）CNN进阶，迁移学习引入图像是高维的。

佩瑞·2023-12-21 09:25

深度学习之CNN深度卷积神经网络-DenseNet（进阶）

1.简介DenseNet是在ResNet发表后深受其影响，同时又更为优秀的一种网络结构，由康威大学清华大学、facebook的三位作者共同提出，论文发表于2017，获得了CVPR2017的最佳论文奖。其核心即denseblock稠密块继承和发扬了ResNet中shortcut这一设计使得layer之间可以“稠密”互联，同时，正如其名，不只是层于层间的连接，而且是稠密连接(也借鉴了Inception

辣椒种子·2023-12-21 09:51

深度学习之CNN深度卷积神经网络-GoogLeNet（进阶）

前言本文主要CNN系列论文解读——GoogLeNet简介、模型结构、网络结构的代码实现等。

辣椒种子·2023-12-21 09:50

29. 深度学习进阶 - 卷积的原理

在结束了RNN的学习之后，咱们今天开始来介绍一下CNN。CNN是现代的机器深度学习一个很核心的内容，就假如说咱们做图像分类、图像分割，图像的切分等等。

茶桁·2023-12-21 09:20

人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别篇）

上期文章我们分享了人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别的训练模型），本期我们使用预训练模型对图片进行识别：KerasCNN卷积神经网络模型训练导入第三方库fromkeras.preprocessing.imageimportimg_to_arrayfromkeras.modelsimportload_modelimportnumpyasnpimportimutilsimpor

人工智能研究所·2023-12-21 09:05

Pytorch：backward()函数详解

.backward().backward()是PyTorch中用于自动求导的函数，它的主要作用是计算损失函数对模型参数的梯度，从而实现反向传播算法。

北方骑马的萝卜·2023-12-21 08:52

湖北有个隐秘的旷世仙境，让去过的人都沉醉！

在中国湖北省有一个屡屡被称为秘境的地方这里“冬少严寒，夏少酷暑”年平均气温在16.2摄氏度是最适宜人类居住的地区之一这里森林覆盖面积极广素有“鄂西林海”、“华中药库”、“世界硒都”……等称号更是被美国CNN

小悦爱旅行·2023-12-21 07:11

去噪深度卷积网络实战扩展（三）——DnCNN网络实战讲解

在近几年深度学习领域，有一类去噪神经网络非常出名，这就是DnCNN网络。英文是：Feed-forwarddenoisingconvolutionalneuralnetworks(DnCNNs)。

科技州与数据州·2023-12-21 07:01

PyTorch比NumPy能省多少时间？（附代码）

上节，我已经展示了如何通过反向传播为前馈神经网络实现这些计算，让我们看看与NumPy相比，PyTorch为我们节省了多少时间。

人工智能小豪·2023-12-21 07:05

去掉乘法运算的加法移位神经网络架构

github.com/huawei-noah/AdderNet/tree/master核心贡献用filter与inputfeature之间的L1-范数距离作为“卷积层”的输出为了提升模型性能，提出全精度梯度的反向传播方法根据不同层的梯度级数

Mr.zwX·2023-12-21 05:28

深度学习目标检测全连接层什么意思

在深度学习目标检测中，通常我们使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行特征提取。CNN的主要结构包括卷积层和池化层，用于从输入图像中提取特征。

何处不逢君·2023-12-21 05:24

深度学习嵌入头embedding head解释

在目标跟踪和目标检测任务中，嵌入头的作用如下：特征提取：嵌入头通常连接在卷积神经网络（CNN）的顶部，用于提取输入图像或图像区域的高级特征。这些特征对于后

何处不逢君·2023-12-21 05:52

RTDETR论文快速理解和代码快速实现(训练与预测)

>train)1、环境安装2、训练1、数据准备2、数据yaml文件3、训练代码4、训练运行结果3、推理1、推理代码2、推理运行结果总结前言最近，我们想比较基于DETR的transformer模型与基于CNN

tangjunjun-owen·2023-12-21 05:41

Could not load library libcudnn_cnn_train.so.8 问题及解决方案

Couldnotloadlibrarylibcudnn_cnn_train.so.8问题及解决方案具体的错误提醒具体原因解决方案方案1方案2近期多人遇到该问题，多处论坛也没有说清该问题及解决方案，在此处记录一下

Moore21·2023-12-21 05:10

「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习

访问「easyAI-产品经理的AI知识库」下载PDF下面是内容结构和长图：深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络-CNN循环神经网络-RNN长短期记忆网络–LSTM生成对抗网络–GANs强化学习-Reinforcementlearning

easyAI人工智能知识库·2023-12-21 04:13

深度学习网络的结构---AlexNet

它是一个基于卷积神经网络（CNN）的模型，其结构如下：-输入层：输入图像的尺寸是227x227x3。-卷积层1：96个11x11的卷积核，步长为4，使用ReLU激活函数，其中的卷积操作会使得输出大

调钟师·2023-12-21 01:32

BP神经网络原理

1.基本概念1.1简介BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）是一种基于误差反向传播算法（BackPropagationAlgorithm）的人工神经网络，也是应用最广泛的神经网络之一

Annual Mercury·2023-12-21 01:29

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