CNN反向传播第5页

深度学习之迁移学习实现神奇宝贝识别

经过之前深度学习的实践，无论是自己搭建的CNN网络也好，还是通过迁移学习调用官方的网络模型也好，都有其优点以及不足。

starlet_kiss·2024-02-13 21:40

fasterrcnn从gpu切换到cpu版本

从git拿到的程序是gpu版本的，如果想要在本地cpu执行是需要做如下修改的：第一步：将/lib/model/nms_wrapper.py中fromnms.gpu_nmsimportgpu_nms注释掉第二步：将方法nms(dets,thresh,force_cpu=False)中的force_cpu的false改为true，表示强制启动cpu版本。第三步：将/lib下的setup.py中：?xm

conner是位好少年·2024-02-13 16:11

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

Tied Block Convolution: 具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN

摘要https://arxiv.org/pdf/2009.12021.pdf卷积是卷积神经网络（CNN）的主要构建块。

AI浩·2024-02-13 12:37

全连接神经网络实现手写数字识别

可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章，此时的你们正在为作业发愁，哈哈其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别

zeronose·2024-02-13 10:52

基于神经网络实现手写数字识别(matlab)

2、误差反向传播：

入门小新手·2024-02-13 10:22

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。

无水先生·2024-02-13 07:07

前向传播算法 Forward propagation 与反向传播算法 Back propagation

先看看前向传播算法(Forwardpropagation)与反向传播算法(Backpropagation)。1.前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。

仍然是提供的·2024-02-13 07:27

【深度学习】前向传播和反向传播（四）

文章目录前向传播反向传播总结写在最前面的话：今天要梳理的知识点是深度学习中的前/反向传播的计算，所需要的知识点涉及高等数学中的导数运算。在深度学习中，一个神经网络其实就是多个复合函数组成。

Florrie Zhu·2024-02-13 07:26

深度学习中的前向传播和反向传播

简单而言，前向传播就是将输入的数据在神经网络中进行处理和转换，并输出最后的结果，主要是输出w值，或者b,就是参数。反向传递就是计算每个参数的梯度，然后用于最小化损失函数。在深度学习中，"forward"通常指前向传播（forwardpropagation），也称为前馈传递。它是神经网络的一种基本运算，用于将输入数据在网络中进行处理和转换，最终得到输出结果。前向传播是一个通过神经网络从输入层顺序计算

处女座_三月·2024-02-13 07:56

论文阅读：《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1：2D HPE

目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上

自信且放光芒66·2024-02-13 05:33

M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid

AAAI2019——https://github.com/qijiezhao/M2Det摘要特征金字塔广泛用于单阶段检测器，如DSSD，RetinaNet，RefineDet和双阶段检测器中，如MaskR-CNN

_忙中偷闲_·2024-02-12 22:06

解决什么问题需要大的计算机算力,突破极限！清华研发出新技术，可大幅提升计算机算力...

该成果所研发的基于多个忆阻器阵列的存算一体系统，在处理卷积神经网络(CNN)时的能效比图形处理器芯片(GPU)高两个数量级，大幅提升了计算设备的算力，成功实现了以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算

weizbbs·2024-02-12 17:24

ncc匹配（五，匹配提速的思考）

卷积神经网络（cnn），我觉得跑不出ncc，bpnet，以及基于轮廓匹配的范畴。cnn的概念都在以上三种匹配的概念中，没有什么新的东西了。

工业机器视觉设计和实现·2024-02-12 11:47

【Python】基于动态残差学习的堆叠式LSTM模型和传统BP在股票预测中的应用

1.前言本论文探讨了长短时记忆网络（LSTM）和反向传播神经网络（BP）在股票价格预测中的应用。首先，我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。

hiddenSharp429·2024-02-12 08:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.7

Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.7BackpropagationThroughTime通过时间反向传播（backpr

南七澄江·2024-02-12 08:03

CNN网络的宽度和深度

CNN网络的宽度和深度都很重要ResNet、DenseNet解决的是如何让网络更深且避免梯度消失、网络退化各类组卷积的方法解决的是如何让网络以更高效的方式变得更宽

zhnidj·2024-02-11 23:11

人工智能深度学习入门指南

1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前，你需要了解一些基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基

白猫a~·2024-02-11 23:00

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

·2024-02-11 18:34

【论文精读】 Vision Transformer（ViT）

摘要验证了当拥有足够多的数据进行预训练的时候，ViT的表现就会超过CNN，突破transformer缺少归纳偏置的限制，可以在下游任务中获得较好的迁移效果。

None-D·2024-02-11 15:11

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算）

（2）卷积神经网络：英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例3（CNN相关补充，附详细举例代码1）

【1】激活函数（ActivationFunction）：在深度学习（CNN）中，激活函数用于引入非线性性质，帮助模型学习复杂的关系。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

Day 12 每天两句英文

FromCNN.com:WrittenbyJ.Herb,M.Raju,K.Collins,andPBrown.Note:Canyousummarizethesecondparagraph?

那撸多多·2024-02-11 04:22

【外刊D70】职场穿搭新时尚：休闲，但不失专业范儿

今天这篇来自CNN的新闻，就会向大家介绍成功男士如今的穿搭宝典。现实中的他们是否会让无数少女的美梦幻灭？男生又能向他们取到什么“职场穿衣经”呢？让我们赶紧跟着Zurini老师一起走进今天的新闻

沧海随云·2024-02-11 03:15

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计PixelRNNandPixelCNNVariationalAutoencoders

暖焱·2024-02-11 02:14

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-08-实例分割-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-08-实例分割-北邮鲁鹏老师课程笔记MaskR-CNNMaskR-CNN

暖焱·2024-02-11 02:13

深度学习的新进展：从模型架构到应用领域的创新

第一部分：深度学习模型架构的新进展（800字）-卷积神经网络（CNN）的创新：近年来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了重要突破。例如，残差

梓德原·2024-02-11 02:11

使用python-numpy实现一个简单神经网络

并初始化数据和激活函数初始化学习率和模型参数迭代更新模型参数（权重）小彩蛋前言这篇文章，小编带大家使用python-numpy实现一个简单的三层神经网络，不使用pytorch等深度学习框架，来理解一下神经网络的原理和观察一下它内部的一些操作如反向传播

橘柚jvyou·2024-02-10 19:26

TensorFlow(3)CNN中的函数

tf.nn.conv2d()函数参数介绍：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)input：输入参数，具有这样的shape[batch,in_height,in_width,in_channels]，分别是[batch张图片,每张图片高度为in_height,每张图片宽度为in_width

山阴少年·2024-02-10 15:43

大模型基础架构的变革：剖析Transformer的挑战者（上）

有在原Transformer架构基础上微调改良的，也有采用传统RNN模型的思想的架构，还有以CNN为基础模型的架构，更有将Transformer和其他RNN、CNN架构结合的混合架构模型。

深度人工智能·2024-02-10 15:09

深度学习视频详解

梯度下降，神经网络如何学习|深度学习什么是反向传播反向传播演算【订阅】机器学习AI玩游戏

大囚长·2024-02-10 14:50

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，

夜枭子·2024-02-10 12:32

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

本文针对上述问题，设计了一种基于CNN的改进网络结构。首先，我们使用3×3核代替传统的5×5核，并在预处理层优化卷积核。

CV误会了我·2024-02-10 12:01

Convolutional Neural Networks for No-Reference Image Quality Assessment 论文翻译

ConvolutionalNeuralNetworksforNo-ReferenceImageQualityAssessment论文翻译TranslationAbstract1Introduction2RelatedWork3CNNforNR-IQA3.1NetworkArchitecture3.2LocalNormalization3.3Pooling3.4ReLUNonlinearity3.5

亚里·2024-02-10 12:30

JPEG图像格式加速神经网络训练--使用DCT训练CNN

JPEG图像格式加速神经网络训练JPEG图像格式加速神经网络训练工作原理DCT系数与JPEG直接利用DCT系数阶段1:数据准备步骤1:读取JPEG文件结构步骤2:提取量化表和Huffman表步骤3:解析图像数据步骤4:反量化步骤5:获取DCT系数阶段2:输入处理预处理1:正规化（Normalization）预处理2:中心化（Centering）预处理3:选择性剔除预处理4:量化系数补偿预处理5:重

kadog·2024-02-10 12:00

卷积神经网络（CNN）

栉风沐雪·2024-02-10 07:44

torch.no_grad

no_gradrequires_grad=True要求计算梯度requires_grad=False不要求计算梯度withtorch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度，也不会进行反向传播

He_Yu·2024-02-09 22:08

数字IC实践项目（8）—CNN加速器（ASIC_Flow；付费项目补充）

数字IC实践项目（8）—CNN加速器（ASIC_Flow；付费项目补充）更新说明项目整体框图神经网络框图Filetree项目简介和学习目的软件环境要求Area、QOR、Power&Timing报告Area

IC_Brother·2024-02-09 22:06

orbslam_semantic_nav_ros 编译出现的问题1

安装环境ubuntu20.04rosNODES项目链接：https://github.com/MRwangmaomao/semantic_slam_nav_ros安装腾讯ncnn库其他库opencv3.4.9eigen3.4.0pangolin

sugarkss·2024-02-09 20:02

使用深度学习对网络摄像头图像进行分类

此示例使用GoogLeNet，它是预训练的深度卷积神经网络（CNN或ConvNet），已基于超过一百万个

jk_101·2024-02-09 20:30

BP神经网络风速预测

BP（Backpropagation）神经网络，也称为反向传播神经网络，是一种非常重要的人工神经网络。

MATLAB代码顾问·2024-02-09 18:55

安装使用MMDeploy（Python版）

/configs/mmdet/detection/detection_tensorrt_dynamic-320x320-1344x1344.pymmdetection/configs/faster_rcnn

*Major*·2024-02-09 15:01

Transformer实战-系列教程13：DETR 算法解读

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码1、物体检测说到目标检测你能想到什么faster-rcnn

机器学习杨卓越·2024-02-09 14:16

大模型学习一

spm_id_from=333.337.search-card.all.clickGPU计算单元多并行计算能力强指数更重要A10080GV100A100海外100元/时单卡多卡并行：单机多卡模型并行有资源的浪费反向传播反向传播

wangqiaowq·2024-02-09 12:20

YOLOv5独家原创改进：大核卷积涨点系列| Shift-ConvNets，稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果 | 2024年最新论文

本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集

AI小怪兽·2024-02-09 11:17

使用PyTorch识别简单验证码

示例比较简单，主要演示图片预处理及简单的CNN网络。

tomo_wang·2024-02-09 11:43

深度学习|Keras识别CIFAR-10图像（CNN）

数据和方法CIFAR-10数据集有6000个32×32个彩色图片，50000个训练图片和10000个测试图片。有10个类别：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据，通过一下代码即可完成下载。fromkeras.datasetsimportcifar10importnumpyasnpnp.random.seed(10)(x_img_

罗罗攀·2024-02-09 09:42

目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。

小哥谈·2024-02-09 08:59

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