CNN反向传播第33页

循环神经网络（RNN）实现股票预测

结果可视化1.绘制loss图2.预测3.评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN

NoteLoopy·2023-11-30 03:22

循环神经网络RNN

1.背景RNN(RecurrentNeuralNetworks)CNN利用输入中的空间几何结构信息；RNN利用输入数据的序列化特性。

MusicDancing·2023-11-30 03:20

自编码深度卷积网络实战——图片和地震实战案例讲解

一、自编码Mnist卷积深度学习卷积神经网络（ConstitutionalNeuralNetworks,CNN）是在多层神经网络的基础上发展起

科技州与数据州·2023-11-30 01:59

AI医学：使用CNN进行内窥镜图像胃癌检测

记1.构建数据1.1训练集1.2测试集2.SSD模型3.度量标准4.结果分析4.1病例及病变特征4.2灵敏度及PPV5.意义6.局限性7.总结胃癌病理切片（识别）、结肠镜图像（息肉检测、分割），需者自取。链接：https://pan.baidu.com/s/1Bx0YeFtFVvdQ0uRcRTX8-A提取码：data2022-10-3上述链接已失效，部分数据集被某云盘禁止分享，无法生成共享链接。

犬冢紬希·2023-11-29 20:53

深度学习毕设项目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前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕

DanCheng-studio·2023-11-29 20:41

【Python】nn.BCEWithLogitsLoss函数详解

这可以避免在正向和反向传播过程中可能出现梯度爆炸或梯度消失的问题。目录函数原理原理主要特点函数原理原理nn.BCEWithLogitsLoss是PyTorch中的一个损失函数，它结合了sigmoi

木彳·2023-11-29 19:26

YOLOv8-pose关键点检测：Backbone优化 |EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文解决什么问题：面向移动端的轻量化网络模型EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，替换YOLOv8backboneYolov8-Pose关键点检测专栏介绍

AI小怪兽·2023-11-29 18:21

动手学深度学习笔记day9

卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNN）图像不是二维张量，而是一个由高度、宽度和颜色组成的三维张量，比如包含个像素。

努力学习的廖同学·2023-11-29 17:24

前向传播、反向传播、更新梯度

1.从误差传递的角度以动图演示前、反向传播①前向传播计算误差②反向传播传递误差③前向传播更新梯度2.从梯度传递的角度以计算演示前、反向传播使用的网络示例①前向传播计算误差首先根据输入[x1,x2]\left

爱吃饭的大猫·2023-11-29 16:19

其实微信也懂得体量

而CNNIC报告则显示，截至2016年12月，我国搜索引擎用户规模达6.02亿，手机搜索用户数达5.75亿，微信的活跃用户数已经超越了搜索引擎用户数，移动端搜索将逐步成为未来搜索需求的主流。

白向的鸟·2023-11-29 15:36

每天五分钟计算机视觉：经典架构的力量与启示

在深度学习和计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）无疑是最为经典的架构之一。

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

深度学习黎明时期的LeNet：揭开卷积神经网络的序幕

在深度学习的历史长河中，YannLeCun的LeNet是一个里程碑式的研究成果，它为后来的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的发展奠定了基础。

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

知识蒸馏—原理+代码实战(Distillation CNN 和 Progressive Distillation Diffusion)

文章目录1.Distillation基本概念2.DistillationMNISTCNN分类代码实战3.ProgressiveDistillationDiffusion生成代码实战3.1ProgressiveDistillation

Yuezero_·2023-11-29 09:58

控制自己的注意力：没有参与任何IEO，我觉得自己没有后悔

b06f28fc8ffa·2023-11-29 09:21

区块链底层技术和架构的自主研发日益受到重视

2月28日，互联网络信息中心（CNNIC）今日发布第43次《中国互联网络发展状况统计报告》。

鎶们·2023-11-29 08:25

CNN实现手写数字识别（Pytorch）

CNN结构CNN（卷积神经网络）主要包括卷积层、池化层和全连接层。输入数据经过多个卷积层和池化层提取图片信息后，最后经过若干个全连接层获得最终的输出。

羊羊猪·2023-11-29 07:31

CNN网络实现手写数字（MNIST）识别代码分析

CNN网络实现手写数字（MNIST）识别代码分析(自学用)Github代码源文件本文是学习了使用Pytorch框架的CNN网络实现手写数字（MNIST）识别#导入需要的包importnumpyasnp/

夸克喵·2023-11-29 07:56

手搓卷积神经网络(CNN)进行手写数字识别(python)

为了让自己更深入地理解卷积神经网络，我只用numpy、pandas等几个库手搓了一个识别MNIST数字的CNN。500张图单次训练，准确率70-80%。

Yurakucho·2023-11-29 07:51

（三）Pytorch快速搭建卷积神经网络模型实现手写数字识别(代码+详细注解)

卷积网络和传统网络的区别Q2:卷积神经网络的架构Q3:卷积神经网络中的参数共享，也是比传统网络的优势所在4、具体的实现代码+网络搭建前言深度学习pytorch系列第三篇啦，之前更了FC，NN，这篇是卷积神经网络（cNN

爱吐泡泡的小鱼苗·2023-11-29 06:34

基于BP神经网络的手写体识别，附有详细的代码，机器学习+神经网络1000案例之1

BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-29 05:36

了解BP神经网络：从原理到应用

二、BP神经网络的训练过程1、计算正向传播输出的结果：2、计算损失函数：3、计算w值的梯度下降：4、误差反向传播：5、循环调整w的值，直到损失值小于允许的范围。

AI_dataloads·2023-11-29 05:32

【代码】基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法

程序名称：基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法实现平台：matlab代码简介：CNN-SVM是一种常用的图像分类方法，结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。

玉子（代码分享版）·2023-11-29 05:15

从零到一，激活GPU的力量：使用TensorRT优化和执行深度学习模型，你的TensorRT入门指南

它适用于各种类型的深度学习模型，包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等。TensorRT实现模型优化的方法和

Xy丶Promise·2023-11-29 02:12

图像分类网络总结回顾（上）

分类网络四、GoogLeNet分类网络1.Inception结构五、ResNet分类网络1.residual结构2.BatchNormalization总结参考前言由于在寒假学习目标检测的时候，在yolo，rcnn

在学习的王哈哈·2023-11-29 02:11

python基于DETR(DEtection TRansformer)开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统

与传统的基于区域提议的目标检测方法（如FasterR-CNN）不同，DETR采用了全新的思路，将目标检测

Together_CZ·2023-11-29 01:37

学习Python和深度学习基础

2.深度学习基础了解深度学习的基本概念，包括神经网络、前向传播、反向传播等。学习深度学习框架PyTorch的基本操作。

yuer629·2023-11-29 00:01

AI智能生态系统（机器学习项目，在线部署）

该系统为国庆期间练手项目，目前已部署上线，项目链接：AI智能生态系统包含了以下四个项目：狗猫图像分类器（PetAIVision）任务描述：利用卷积神经网络（CNN）实现图像分类任务，以精确识别狗和猫的图像

github_czy·2023-11-28 23:44

深度学习笔记

TensorBoard的使用Transforms的使用TorchVision中数据集的使用Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用

czyxw·2023-11-28 23:21

苏黎世联邦提出TransCNN: 显著降低了计算/空间复杂度！

H-MHSA模块可轻松插入任何CNN架构中，并且可以通过反向传播进行训练。基于此，我们提出了一种新的骨干网络叫做TransCNN，它完美继承了CNN和Transformer的优点

深度学习技术前沿·2023-11-28 22:49

基于卷积神经网络CNN开发构建HAR人类行为识别Human Activity Recognition【完整代码实践】

Together_CZ·2023-11-28 21:25

原生js将数字金额转汉字金额 vue中数字金额转汉字金额

功能是将数字金额转为汉字金额vue中，自行在assets新建js，封装如下，复制粘贴进去即可/***数字金额转汉字金额*val为字符串类型*/exportconsttoChies=(val)=>{//汉字的数字varcnNums

牵手相守·2023-11-28 19:49

【vue js】小写数字转大写汉字

小写数字转大写汉字numTocoggle(money){//汉字的数字varcnNums=newArray('零','壹','贰','叁','肆','伍','陆','柒','捌','玖');//基本单位

侯秃顶·2023-11-28 19:43

Vue数字金额转大写

利用Vue过滤器实现{{model.balance|toChies(amount)}}filters:{toChies(amount){//汉字的数字constcnNums=["零","壹","贰","

Youaremysalvatio·2023-11-28 19:42

软著项目推荐深度学习动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

iuerfee·2023-11-28 19:21

自己动手实现一个深度学习算法——八、深度学习

1.加深网络1）向更深的网络出发创建一个如下图所示的网络结构的CNN这个网络的层比之前实现的网络都更深。

千里之行起于足下·2023-11-28 19:13

自己动手实现一个深度学习算法——七、卷积神经网络

卷积层1）全连接层存在的问题2）卷积运算3）填充4）步幅5）3维数据的卷积运算6）结合方块思考7）批处理3.池化层1）池化层的特征4.卷积层和池化层的实现1）im2co2）卷积层的实现3）池化层的实现5.CNN

千里之行起于足下·2023-11-28 19:35

YOLO系列/20230903

深度学习经典检测方法1.two-stage（分两阶段）：Faster-Rcnn和Mask-Rcnn系列-------检测过程中加了预选框步骤速度通常较慢（5FPS），但是效果通常不错非常实用的通用框架Mask-Rcnn

lucharaar·2023-11-28 18:10

神经网络与反向传播

以下文章来源于NewBeeNLP，作者Ryan1、NeuralNetworks:Foundations在前面的讨论中认为，因为大部分数据是线性不可分的所以需要非线性分类器，不然的话线性分类器在这些数据上的表现是有限的。神经网络就是如下图所示的一类具有非线性决策分界的分类器。现在我们知道神经网络创建的决策边界，让我们看看这是如何创建的。1.1Neural一个神经元是用个输入和生成单个输出的通用的计算

科技州与数据州·2023-11-28 17:15

基于可微分渲染器的相机位置优化【PyTorch3D】

然后，我们将使用它来生成图像，使用参考图像计算损失，最后通过整个管道进行反向传播以更新相机的位置。

新缸中之脑·2023-11-28 08:17

CNN对 MNIST 数据库中的图像进行分类

加载MNIST数据库MNIST是机器学习领域最著名的数据集之一。它有70,000张手写数字图像-下载非常简单-图像尺寸为28x28-灰度图fromkeras.datasetsimportmnist#使用Keras导入MNIST数据库(X_train,y_train),(X_test,y_test)=mnist.load_data()print("TheMNISTdatabasehasatraini

伪_装·2023-11-28 06:09

深度学习中的Dropout正则化：原理、代码实现与实际应用——pytorch框架下如何使用dropout正则化

这些“关闭”的神经元在整个训练过程中都不参与前向传播和反向传播。这一过程有点类似于在每次训练迭代中从网络中删除一些神

星宇星静·2023-11-28 04:14

用mtcnn+keras+facenet实现简易的人脸识别

人工智能-人脸识别采用mtcnn+keras+facenet深度学习算法文章目录人工智能-人脸识别采用mtcnn+keras+facenet深度学习算法前言：在前段时间的挑板杯和互联网+的双赛中，我们和校企合作的项目疲劳驾驶检测预警

胖头鱼青年·2023-11-28 03:58

Transformer —— attention is all you need

www.cnblogs.com/rucwxb/p/10277217.htmlTransformer——attentionisallyouneedTransformer模型是2018年5月提出的，可以替代传统RNN和CNN

weixin_30511107·2023-11-28 01:11

Transformer——《Attention is all you need》

该模型基于纯注意力机制（Attentionmechanisms），完全抛弃了RNN和CNN网络结构，在机器翻译任务上取得了很好的效果。

NPC_0001·2023-11-28 01:41

Transformer——理论篇

序在看这一篇之前，我希望你有一定的基础知识：1.CNN,RNN,Transformer比较2.Attention机制3.self-attention机制本文将紧接着前文的内容，对Transformer再进行一次探索

MoonLer·2023-11-28 01:10

CNN内部计算及卷积核、通道数关系

目录CNN内部计算具体实现：tensorflow1*1卷积的作用卷积和池化后的大小计算CNN局部连接：不是全连接，而是使用size相对input小的kernel在局部感受视野内进行连接（点积运算）权值共享

dabingsun·2023-11-28 00:14

CNN中输入通道数、卷积核的深度、卷积核的个数和输出通道数之间的关系

当涉及卷积神经网络（CNN）中卷积核的数量和通道数时，通常存在一些混淆。让我为您解释清楚：通道数（Channel）：在CNN中，输入数据通常是一个三维张量，具有宽度、高度和通道数。

weixin_44194001·2023-11-28 00:43

深度学习第3天：CNN卷积神经网络

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录介绍CNN的主要结构卷积层激励层池化层Kears搭建CNN搭建代码直观感受卷积的作用结语介绍卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

Nowl·2023-11-27 20:27

阿里云安全恶意程序检测（速通三）

特征构建细节特点业务理解和结果分析结合模型理解业务多分类问题预测结果分析特征工程进阶基于LightGBM模型验证模型结果分析模型测试优化技巧与解决方案升级内存管理控制加速数据处理技巧其他开源工具包深度学习解决方案：TextCNN

盖盖的博客·2023-11-27 19:40

机器学习笔记五—机器学习攻击与防御

系列文章目录机器学习笔记一—机器学习基本知识机器学习笔记二—梯度下降和反向传播机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—

江_小_白·2023-11-27 19:03

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