CNN反向传播第34页

BP神经网络与小波神经网络（附matlab代码,不用工具箱！）

其中BP神经网络的误差反向传播学习算法是一种最常用的神经网络算法。它利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，在利用这个误差估计更前

曾_某·2023-11-27 18:22

PaddleDetection——开始训练及评估预测

roadsign_voc_template.ymlyolov3_mobilenet_v1_roadsign_coco_template.ymlppyolo_resnet50_vd_roadsign_coco_template.ymlfaster_rcnn_r50

赖床冠军·2023-11-27 17:02

属性级情感分析（于restaurant14和laptop14数据集上使用LSTM和GRU、 MemNet和IAN以及CNN等）的对比分析

随着人们的社交活动、消费习惯、工作内容也逐渐由线下转移到线上，从互联网上海量文本中自动挖掘出人们对各类事务的需求、喜好、观点、态度等，具有广阔的应用场景和很高的商业价值。在自然语言处理领域，情感分析是一种从文本中自动抽取该文本中表达的对某些实体(比如产品、服务、话题、事件等)的情感、观点、态度的技术。情感分析主要分为三个级别【1】：(1)句子级别的情感分析(SentimentAnalysis)，(

Monkey typist·2023-11-27 13:17

2 时间序列预测入门：GRU

论文地址GRU原论文：https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdfGRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题

汀沿河·2023-11-27 12:35

探索计算机视觉：深度学习与图像识别的融合

我们将介绍卷积神经网络（CNN）的原理、常用的图像数据集以及图像识别的实际应用场景，并通过代码示例展示如何使用TensorFlow框架进行图像识别任务的实践。

a谷雨c·2023-11-27 11:49

人工智能理论

1.3人工智能与图灵机的关系1.4人工智能的基本解决方案1.5反向传播算法的推导1.6神经网络的可解释性的定义1.7梯度消失和梯度爆炸1.7.1解决方案——梯度截断和固定梯度1.8激活函数1.9梯度下降的步进问题

BoilingHotPot·2023-11-27 11:41

2023一区优化套用:KOA-CNN-BiGRU-Attention融合注意力机制预测程序代码！直接运行！

同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量回归预测模型

预测及优化·2023-11-27 10:04

SCI、中科院1区算法应用：（BWO-CNN-BiGRU-Attention）白鲸优化深度学习-融合注意力机制预测程序代码！包含特征可视化，数据Excel导入，直接运行！

我们利用该高创新算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化。该论文进行了一系列实验，包括定性分析、定量分析和可扩展性测试。

预测及优化·2023-11-27 10:03

目标检测｜实战总结

ssd算法是继faster-rcnn与yolo之后的又一力作。来自UNC团队2016年发表在ECCV上。SSD最大的特点就是在较高的准确率下实现较好的检测准确度。

voice_an·2023-11-27 09:07

第五章目标检测中K-means聚类生成Anchor box(工具)

例如，在SSD、Faster-RCNN中，设计了9个不同大小和宽高比的anchor。

小酒馆燃着灯·2023-11-27 08:24

[论文阅读]CBAM——代码实现和讲解

CBAM论文网址：CBAM论文代码：CBAM本文提出了一种卷积块注意力模块（CBAM），它是卷积神经网络（CNN）的一种轻量级、高效的注意力模块。

一朵小红花HH·2023-11-27 06:57

那些幸福的女人们

就在去年，2017年，PayScale和CNNMoney也将软件工程师评为他们认为的美国最好的工作。LinkedIn领英公司发布雇主最需要的技能排名当中，充斥着大量的软件工程师所必备的一些编程技能。

英贤社·2023-11-27 05:03

YOLO的网络架构是怎样的？它包含哪些主要组件和层类型？

一、YOLO网络架构概述YOLO的网络架构是一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，它将整个图像作为输入，并直

程序员小米·2023-11-26 18:40

YOLO系列详解（YOLO1-YOLO5）

YOLOv2四、YOLOv3五、YOLOv4框架原理5.4.5余弦模拟退火5.5.2DIoU-NMS六YOLOv5七、YOLOv6前言一、前言YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN

陈子迩·2023-11-26 18:09

IVP 2021 UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

动机具有跟踪和扩展路径的全卷积神经网络（FCNNs）（如编码器和解码器），近年来在各种医学图像分割应用中显示出了突出的地位。

smile909·2023-11-26 18:00

smooth L1为什么好？

之前再看FastR-CNN的时候，网络boundingboxes回归使用的smoothL1loss，当时并没有去细想为什么用这个loss而不是l2loss，这个loss有什么好？

井底蛙蛙呱呱呱·2023-11-26 15:51

论文阅读——MCAN（cvpr2019）

补充一下MCAN-VQA：对图片的处理：首先输入图片到FasterR-CNN，会先设定一个判断是否检测到物体的阈值，这样动态的生成m∈[10,100]个目标，然后从检测到的对应的区域通过平均池化提取特征

じんじん·2023-11-26 14:20

使用Pytorch从零开始构建Conditional PixelCNN

条件PixelCNNPixelCNN是PixelRNN的卷积版本，它将图像中的像素视为一个序列，并在看到前面的像素后预测每个像素（定义如上和左，尽管这是任意的）。

Garry1248·2023-11-26 13:35

[CV]一些关于计算机视觉面试题的整理

Batchnormalization批量标准化深度学习有个本质性的问题：随着网络深度加深，训练起来困难，本质是反向传播的时候梯度消失。

棉毛裤穿吗·2023-11-26 13:44

外刊文章翻译

原文：CNN.COM文章截图This81-year-oldItalianmancouldn'tvisithiswifeinhospital,soheserenadedherfromthestreetIfmusicbethefoodoflove

ahannd·2023-11-26 13:46

神经网络优化算法详解

神经网络的优化算法，主要是两种反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法（gradientdecent）。这两种方法最终的目的都是调整

乱红飞·2023-11-26 13:54

[深度学习]动手学深度学习笔记-10

Task5——卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶10.1卷积神经网络（CNN）基础卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构，被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域，

田纳尔多·2023-11-26 12:16

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Cascade RCNN训练VisDrone数据集的日志信息+评估结果（五）

文章目录一、日志信息二、评估结果三、加epoch一、日志信息看一段日志信息：11/0219:23:05-mmengine-INFO-Epoch(train)[1][850/3236]:表示当前仍处于第一个训练周期，已经处理了850个批次（总共有3236个批次）的数据。“lr:2.0000e-02”:学习率（learningrate）为2.0000e-02，这是相对较大的学习率，用于控制模型参数的更

旅途中的宽~·2023-11-26 10:52

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Faster RCNN模型训练VisDrone数据集（含代码修改+训练启动+评估指标）（六）

如下所示：python/home/wangzhenkuan/mmdetection/tools/train.py/home/wangzhenkuan/mmdetection/configs/faster_rcnn

旅途中的宽~·2023-11-26 10:52

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Cascade-RCNN模型训练VisDrone数据集（含代码修改+训练启动）（四）

文章目录一、修改两处代码二、用训练命令生成配置文件三、正式训练一、修改两处代码第一处：mmdet/evalution/class_names.py代码下的defcoco_classes()的return内容改为自己数据集的类别；第二处：mmdet/datasets/coco.py代码下的classCocoDataset(CustomDataset)的CLASSES改为自己数据集的类别；注意：修改两

旅途中的宽~·2023-11-26 10:22

秃头的少女·2023-11-26 09:28

【深度学习笔记】03 微积分与自动微分

03微积分与自动微分导数和微分导数解释的可视化偏导数梯度链式法则自动微分非标量变量的反向传播分离计算导数和微分假设我们有一个函数f:R→Rf:\mathbb{R}\rightarrow\mathbb{R

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:27

人工智能-注意力机制之Transformer

Transformer比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。

白云如幻·2023-11-26 09:42

Co-DETR:DETRs与协同混合分配训练代码学习笔记

这种新的训练方案通过训练ATSS和FasterRCNN等一对多标签分配监督下的多个并行辅助头部，可以很容易地提高编码器在端到端检测器中的学习能力。此外，作者通过从这些辅助头部提取正坐标来进行额外的

athrunsunny·2023-11-26 07:52

(二)Faster-RCNN--NIPS2015论文解读

FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks更快的R-CNN：利用区域提案网络实现实时目标检测摘要最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设对象位置

灯会_hust·2023-11-26 05:00

pkl文件的简介（Python中的Pickle）

文章目录Pickle模块简介Pickle模块的使用最近从Github上下载了一个预训练好的Faster-RCNN模型用于科研任务，突然对该文件的格式，.pkl文件产生了一丝疑惑，便去特意了解了一下该格式的文件的含义

北岛寒沫·2023-11-26 05:14

Pytorch机器学习——3 神经网络（一）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.1神经元与神经每个神经元与其他的神经元平均有6000个连接。

辘轳鹿鹿·2023-11-26 04:42

【论文翻译】A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects

原文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.02806.pdf摘要卷积神经网络(CNN)是深度学习领域最重要的网络之一。

虎克船长AL·2023-11-26 03:09

LSTM+CNN实现时间序列预测(负荷预测)

文章目录LSTM+CNN实现时间序列预测(PyTorch版)基于PyTorch搭建LSTM+CNN模型实现风速时间序列预测配置类时序数据集的制作数据归一化数据集加载器搭建LSTM+CNN模型定义模型、损失函数

安替-AnTi·2023-11-26 03:31

【读点论文】FMViT: A multiple-frequency mixing Vision Transformer-期待源码

然而，由于自关注的时间和内存复杂度是二次的，并且与输入token的数量成正比，大多数现有的(Visiontransformer,vit)在实际工业部署场景中难以实现高效的性能，例如传统cnn所具有的TensorRT

羞儿·2023-11-26 02:12

使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音

我爱C编程·2023-11-26 01:21

GAP: Generalizable Approximate Graph Partitioning Framework(广义近似图划分框架)

我们定义了一个表示划分目标的可微损失函数，并利用反向传播优化网络参数。与按图重做优化的基线不同，GAP具有泛化能力，允许我们训练在推理时产生性能分区的模型，即使是在看不见的

半度微凉1993·2023-11-25 23:46

贴吧发帖引流技巧，百度贴吧怎么发帖不删

想必问这个问题的大部分都是用贴吧来做引流的，做贴吧引流自然就少不了需要贴吧账号咯，先和大家推荐一家卖贴吧账号的商家www.xtyinliu.cnn这个就是网址复制在浏览器去打开，或者也可以加文章开头提到的

九千营销·2023-11-25 23:59

深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类计算机竞赛

文章目录0前言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·2023-11-25 19:57

论文及代码详解——可变形卷积（DCNv2）

文章目录论文详解StackingMoreDeformableConvLayersModulatedDeformableModulesR-CNNFeatureMimicking代码详解DCNv2是在DCNv1

zyw2002·2023-11-25 19:49

论文阅读-可变形卷积网络：Deformable Convolutional Networks

该论文提出两个新的模块来增强CNNs的这种建模能力，称为deformableconvolutionanddeformableRoIpooling，两个模块的基本思想采样时增加额外的参数offets并学习这种偏移

不会算命的赵半仙·2023-11-25 19:41

卷积神经网络(CNN)介绍04-激活函数

激活函数为什么要用激活函数？如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。常用的激活函数Sigmoid：用于二分类神经网络输出sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可

林夕雨小月·2023-11-25 18:14

Faster RCNN提取图片中的object feature

第一次使用FasterRCNN，尝试使用开源的代码来实现objectfeatureextraction。

沙漠之狐MSFollower·2023-11-25 14:54

【LLM_04】自然语言处理基础_2

一、神经网络1、循环神经网络（RNN）2、门控循环单元（GRU）3、长短期记忆网络（LSTM）4、双向RNN5、卷积神经网络（CNN）二、注意力机制1、注意力机制原理介绍2、注意力机制的各种变式3、注意力机制的特点一

温欣2030·2023-11-25 14:33

反向传播BP算法

神经网络的反向传播反向传播机制与代码微分引擎与代码原理阐述如需转载，请注明出处！如有帮助点赞收藏关注！反向传播机制与代码这里主要介绍反向传播是如何运作的，代码中会加注释，便于大家理解。

铁岭铁头侠·2023-11-25 13:41

基于深度学习的文本分类

通过构建更复杂的深度学习模型可以提高分类的准确性，即分别基于TextCNN、TextRNN和TextRCNN三种算法实现中文文本分类。

伪_装·2023-11-25 12:03

多GPU训练

单个小批量上的多GPU训练（1）将小批量数据样本划分并复制到各个显存上；（2）在各块GPU上分别反向传播；（3）把各块显存上的梯度加起来；（4）广播到所有显存上；（5）在各块显存上分别更新模型参数。

MusicDancing·2023-11-25 12:47

《MIX: Multi-Channel Information Crossing for Text Matching》阅读笔记

Publications_files/hchen-kdd18.pdf摘要来自腾讯MIG移动浏览产品部和阿尔伯塔大学2018年KDD文章，论文中提到在QQ浏览器上CTR提升5.7个百分点带注意力机制的多粒度CNNs

happy汪·2023-11-25 10:28

《MIX：多通道信息交叉文本匹配》论文阅读笔记

摘要带注意力机制的多粒度CNNs融合模型，可分为3个步骤如下：1.文中融合两种通道（1）一种是单字、双字、三字等的语义匹配通道；（2）另一种是词权重、POS和位置信息等attention通道。

C_weiqi·2023-11-25 09:22

完全分布式安装Hadoop,Hive,Hbase,Hwi,Zookeeper

其他部分见：HDFSYARNzookeeperHBASEHIVEHIVEhwi的启动HDFS和HBASE动态增加和减少节点一.下载介质到/opt下面：1.hadoopwgethttp://mirrors.cnnic.cn

ljtyxl·2023-11-25 09:45

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