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CNN反向传播
R-
CNN
阅读笔记
R-
CNN
是第一次将
CNN
用到目标检测领域上来的算法。(待确认)本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典pap
tang-0203
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2024-02-04 02:40
R-CNN系列文章
R-CNN阅读笔记
目标检测
VOC
Pycharm配置conda虚拟环境出现unsupported
1.最近小黑皮在学习Mask-R
cnn
框架,初步计划是先跑通一遍,再去深入学习。起初我的anaconda里已经有一个支持做图像处理的虚拟环境了。2.tensorflow-gpu就是之前配置好的环境。
徐徐祥来-小黑皮
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2024-02-03 21:28
pycharm
conda
ide
Python学习笔记--
CNN
实例/RNN/LSTM
cnn
lenet5编程实例#!
花季秃头少女
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2024-02-03 21:20
python入门笔记
python
rnn
学习
人工智能深度学习发展历程-纪年录
时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络,序列模型1986
反向传播
1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001
犟小孩
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2024-02-03 19:37
技术文档
计算机视觉
pytorch的两个函数 .detach() .detach_() 的作用和区别
当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变,只对其中一部分的参数进行调整;或者值训练部分分支网络,并不让其梯度对主网络的梯度造成影响,这时候我们就需要使用**detach()**函数来切断一些分支的
反向传播
Alexa2077
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2024-02-03 16:28
pytorch
人工智能
python
目标检测任务的调研与概述
2目标检测的进阶知识:2.1经典的backbone:2.2目标检测器-传统的检测方法2.3目标检测器-两阶段的检测方法:2.3.1R-
CNN
开山之作2.3.2SPP-Net2.3.
Alexa2077
·
2024-02-03 16:56
目标检测
目标跟踪
人工智能
多维时序 | Matlab实现
CNN
-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测
多维时序|Matlab实现
CNN
-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现
CNN
-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心
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2024-02-03 15:16
时序预测
CNN-RVM
卷积神经网络结合相关向量机
多变量时间序列预测
时序预测 | MATLAB实现基于
CNN
-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测
时序预测|MATLAB实现基于
CNN
-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于
CNN
-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合
机器学习之心
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2024-02-03 15:16
时序预测
CNN-BiLSTM-Ada
CNN-BiLSTM
AdaBoost
卷积双向长短期记忆网络
时间序列预测
集成学习
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.3
Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(
CNN
)6.3LeNetLeNet模型中每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个
南七澄江
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2024-02-03 13:31
python
深度学习笔记
深度学习
pytorch
笔记
人工智能
python
算法
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.1
Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(
CNN
)6.1BasicConcepts卷积神经网络将空间不变性(spatial
南七澄江
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2024-02-03 13:57
深度学习笔记
python
深度学习
pytorch
笔记
算法
人工智能
python
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.2
Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(
CNN
)6.2ImageConvolutionOperation6.2.1Con
南七澄江
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2024-02-03 13:57
深度学习笔记
python
深度学习
pytorch
笔记
开发语言
人工智能
python
算法
神经网络模型设计的方法和技巧
选择合适的模型架构:根据问题类型选择基础模型结构,例如卷积神经网络(
CNN
)用于图像识别,循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)用于序列数据处理,Trans
科学禅道
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2024-02-03 11:56
深度学习模型专栏
神经网络
人工智能
深度学习
GAF-P
CNN
-AT格拉姆角场和双通道P
CNN
融合注意力机制的分类/故障识别程序!Excel导入,直接运行
适用平台:Matlab2023版本及以上本程序参考中文EI期刊《电力自动化设备》12月29号网络首发文献:《基于格拉姆角场与并行
CNN
的并网逆变器开关管健康诊断》,此外,在此基础上进一步对模型进行复现并改进
预测及优化
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2024-02-03 09:43
分类
GAF
GASF
GADF
格拉姆角场
双通道输入
卷积
在树莓派下使用N
CNN
部署YOLOv5-lite
在树莓派下使用N
CNN
部署YOLOv5-lite前置的开发环境操作可以先看这篇文章:树莓派下部署N
CNN
_树莓派部署神经网络我这里的yolov5-lite的param文件和bin文件是参考这个github
TTao9
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2024-02-03 09:12
神经网络部署
yolov5
linux
深度学习
TTAO-
CNN
-BiGRU-MSA三角拓扑聚合优化、双向GRU融合注意力的多变量回归预测程序!
我们利用该创新性极高的优化算法对我们的
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
预测及优化
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2024-02-03 09:37
cnn
gru
回归
创新优化
三角拓扑聚合
BiGRU
深度学习有何新进展
例如,卷积神经网络(
CNN
)在图像处理领域取得了巨
小狗蛋ing
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2024-02-03 09:06
鸿蒙
开源软件
AI预测-注意力机制/多头注意力机制及其tensorflow实现
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-
CNN
-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年
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2024-02-03 09:02
AI预测
人工智能
tensorflow
python
深度学习
keras
AI预测-多任务学习-模型融合策略
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-
CNN
-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年
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2024-02-03 09:01
AI预测
人工智能
学习
python
神经网络
深度学习
AI预测-Transformer模型及Paddle实现
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-
CNN
-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年
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2024-02-03 09:01
AI预测
人工智能
transformer
paddle
深度学习
神经网络
AI预测-迁移学习在时序预测任务上的tensoflow2.0实现
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-
CNN
-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年
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2024-02-03 09:01
AI预测
人工智能
迁移学习
机器学习
神经网络
python
tensorflow
AI预测-VMD-
CNN
-LSTM时序预测
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-
CNN
-LSTM时序预测文章目录AI预测相关目录一、
写代码的中青年
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2024-02-03 08:31
AI预测
人工智能
cnn
lstm
ConvFormer: Plug-and-Play
CNN
-StyleTransformers for Improving Medical ImageSegmentation
ConvFormer:改进医学图像分割的即插即用
CNN
风格转换器摘要:Transformer在医学图像分割中被广泛研究,以建立成对的长程依赖关系(像素之间的长程依赖关系)。
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
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2024-02-03 08:03
cnn
人工智能
神经网络
1.27
CNN
(输入层,特征提取(卷积,最大池化),输出),损失函数(KL散度,交叉熵推导),熵(物理、信息熵推导),点积矩阵运算(CPU,GPU,NPU)
CNN
损失函数KL散度,交叉熵B部分是训练集的真实实际值,是常数,C部分是训练结果,目的是要让这个损失最小化,与模型参数紧密相关,取出C(带负号),C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间,N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是
CQU_JIAKE
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2024-02-03 07:23
机器学习&神经网络
数模
cnn
人工智能
算法
基于FFT +
CNN
-Transformer时域、频域特征融合的电能质量扰动识别模型
目录往期精彩内容:模型整体结构1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步,导入部分数据,扰动信号可视化第二·步,扰动·信号经过FFT可视化2电能质量扰动数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集3基于FFT+
CNN
-Transformer
建模先锋
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2024-02-03 07:52
电能质量扰动信号
cnn
transformer
人工智能
机器学习原理
神经网络负梯度方向
反向传播
局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声,提升鲁棒性决策树信息增益,熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg
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2024-02-03 07:51
机器学习算法
深度学习的进展
深度学习的核心是神经网络,包括卷积神经网络(
CNN
)、循环神经网络(RNN)等,这些网络通过不断地学习和优化,逐渐提高对输入数据的理解和处理能力。深度学习的应用范围十分广泛
佛系爱学习
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2024-02-03 07:16
深度学习
人工智能
PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍
backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分,它负责执行
反向传播
算法以计算模型参数的梯度。
科学禅道
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2024-02-03 07:35
PyTorch
pytorch
人工智能
python
时间序列预测 —— TCN模型
时间序列预测——TCN模型卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,
CNN
)在图像处理等领域取得了显著的成就,一般认为在处理时序数据上不如RNN模型,而TCN(TemporalConvolutionalNetwork
Persist_Zhang
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2024-02-03 06:55
Python
数据分析
传感数据
深度学习
cnn
神经网络
【技术综述】图像与
CNN
发家简史,集齐深度学习三巨头
本文首发于微信公众号《与有三学AI》【技术综述】图像与
CNN
发家简史,集齐深度学习三巨头没有一个经典的发现会是突然之间横空出世,它总是需要一些积淀。
城市中迷途小书童
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2024-02-03 06:36
目标检测:PC端MobileNetSSD通过N
cnn
前向推理框架之实现
我的最终目标是将MobileNetSSD部署到Anroid设备端,考虑到运行效率,采用了N
CNN
前向推理来实现,下面将在PC端的实现过程和大家分享下,欢迎讨论。
宝坚刘炜
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2024-02-03 05:38
深度学习入门笔记(七)卷积神经网络
CNN
我们先来总结一下人类识别物体的方法:定位。这一步对于人眼来说是一个很自然的过程,因为当你去识别图标的时候,你就已经把你的目光放在了图标上。虽然这个行为不是很难,但是很重要。看线条。有没有文字,形状是方的圆的,还是长的短的等等。看细节。纹理、颜色、方向等。卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征,同时保留原来图片中各个像素的相对位置(空间)关系。
zhanghui_cuc
·
2024-02-03 03:03
深度学习笔记
深度学习
笔记
cnn
神经网络是模型还是算法,神经网络模型数据处理
20世纪50年代末,Rosenblatt提出了感知器模型,1982年,Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型,1986年,Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的
反向传播
算法等
阳阳2013哈哈
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2024-02-03 02:43
PHP
算法
神经网络
机器学习
反向传播
的些许思考 2019-04-30
反向传播
的些许思考1先看下面的关于概率计算的一个例子科技袁人视频先看问题:有A、B两位球员分别参加了大师赛和菜鸟赛,(这两个赛事无论从哪个看都是球员A更优秀,可是统计结果却显示球员B比球员A更优秀,这时为什么
段勇_bf97
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2024-02-03 02:28
深度学习之图像分类
下面回顾一下深度学习在图像分类上的发展历程:LeNet-5在1998年,YannLeCun等人设计的第一个卷积神经网络(
CNN
)模型LeNet-5,为图像分类领域打开了一个新的门。
kadog
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2024-02-03 01:11
深度学习
人工智能
计算机视觉
神经网络
生成对抗网络
cnn
real-time-emotion-detection 排坑记录
real-time-emotion-detection排坑记录任务踩坑回顾CV2包版本问题症状描述解决方法模型文件路径问题症状描述解决办法tensorflow版本问题症状描述解决办法其他任务我之前跑了一个
CNN
Debug的魔法小马
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2024-02-03 01:40
项目复现踩坑记录
python
conda
嵌入式人工智能实验方向
2采用BESSOC部署深度学习语音信号处理算法,降噪算法3根据公式用C语言实现卷积
CNN
,或者采用开源的嵌入式机器学习,嵌入式深度学习,嵌入式神经网络开源sdk,移植,部署到MCU或者SOC,
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
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2024-02-03 01:05
AI深度学习理论与实践研究
音频算法设计研究开发
音频
算法
人工智能
神经网络
基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目
加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群,赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用
CNN
BP
反向传播
算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离,先在电脑上训练好
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
·
2024-02-03 01:35
AI深度学习理论与实践研究
神经网络
音频
人工智能
算法
分类预测 | Matlab实现GAF-P
CNN
-MATT格拉姆角场和双通道P
CNN
融合多头注意力机制的分类预测/故障识别
分类预测|Matlab实现GAF-P
CNN
-MATT格拉姆角场和双通道P
CNN
融合多头注意力机制的分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现GAF-P
CNN
-MATT格拉姆角场和双通道P
CNN
融合多头注意力机制的分类预测
机器学习之心
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2024-02-03 01:27
分类预测
GAF-PCNN
MATT
格拉姆角场
双通道PCNN
融合多头注意力机制
分类预测
SCI一区 | Matlab实现mRMR-
CNN
-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测
SCI一区|Matlab实现mRMR-
CNN
-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现mRMR-
CNN
-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心
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2024-02-03 01:57
分类预测
mRMR-CNN-GRU
CNN-GRU
Mutilhead
Attention
最大相关最小冗余特征选择
卷积门控循环单元
融合多头注意力机制
故障诊断 | 一文解决,
CNN
-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断(Matlab)
效果一览文章概述故障诊断|一文解决,
CNN
-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断(Matlab)模型描述
CNN
-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork
机器学习之心
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2024-02-03 01:26
故障诊断
CNN-LSTM
卷积神经网络
长短期记忆神经网络
组合模型
故障诊断
深度学习之循环神经网络
前言卷积神经网络
CNN
在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个
懒猫gg
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2024-02-02 22:19
机器学习
深度学习
rnn
循环神经网络
【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇:TensorFlow介绍和基本操作(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
)
程序员一诺
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2024-02-02 22:09
python笔记
深度学习
人工智能
深度学习
tensorflow
人工智能
Pytroch 自写训练模板适合入门版 包含十五种经典的自己复现的一维模型 1D
CNN
训练模板在毕业之前,决定整理一下手头的代码,自己做1D-
CNN
这吗久,打算开源一下自己使用的1D-
CNN
的代码,包括用随机数生成一个模拟的数据集,到自己写的一个比较好的适合入门的基础训练模板,以及自己复现的所有
浩浩的科研笔记
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2024-02-02 21:47
Pytorch深度学习一维网络
cnn
人工智能
神经网络
基于GAN-
CNN
-
CNN
的鲁棒笔迹识别方法(一)
笔迹识别(writerrecognition)是生物特征识别的一个重要分支.对于每个书写者而言,其笔迹总体上具有相对稳定性,而笔迹的局部变化则是每个书写者笔迹的固有特性;而对于不同的书写者而言,其笔迹的差别则比较大[1].基于这种特性,笔迹识别是一种可行的身份鉴别方法.前言目前的笔迹识别方法或多或少都要用到一些传统方法,如切割字符、特征提取等过程.这些方法比较常用的有投影法、滴水法、HOG特征、G
kadog
·
2024-02-02 21:41
笔迹识别
生成对抗网络
cnn
人工智能
基于GAN-
CNN
-
CNN
的鲁棒笔迹识别方法(二)
上一篇文章讲到了HTID_0数据集的建立以及它的缺陷,本节主要内容是模型的架构和新数据集HTID_1的建立.笔迹识别有了制作HTID_0的经验,我意识到分类任务并不是最难解决的那部分,因为现在已经有非常多性能优秀的分类网络,重点是传入网络的图片质量,也就是笔迹图像.理想的输入为图片中只有笔迹信息,没有多余的杂质(如横线、印刷体、污渍等).一些笔迹来源原始材料(来自互联网、IMA数据集[1]、ICD
kadog
·
2024-02-02 21:41
笔迹识别
生成对抗网络
cnn
人工智能
神经网络
深度学习
语义分割:从早期探索到深度学习的突破
语义分割:从早期探索到深度学习的突破语义分割的端倪:从早期探索到深度学习的突破引言早期技术:图像处理与模式识别边缘检测区域生长图割(GraphCut)聚类方法深度学习的兴起:
CNN
革命2012年AlexNet
kadog
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2024-02-02 21:08
By
GPT
深度学习
人工智能
笔记
python
CV案例解析:YOLO——从v1到v5
在YOLO诞生之前,目标检测领域热门的深度学习模型是R-
CNN
系列模型,这一类的模型被称之为二阶段模型(two-stage),其大致思路就是先找出可能含有物体的区域,进而再细致的找出这片区域内的物体是什么
CV案例精选
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2024-02-02 18:51
到底是什么特征影响着
CNN
的性能?
记录一下,
CNN
到底学到了什么东西,或者换句话讲。到底是什么样的特征在影响着
CNN
的性能?
城市中迷途小书童
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2024-02-02 17:55
基于yolov5模型的200种鸟类检测识别分析系统
前面系列文章链接如下,感兴趣可以移步自行阅读即可:基于
CNN
的动物识别系统[完整实战源码]基于
CNN
的字符型验证码识别系统设计开发[完整源码实战]
CNN
基于肺部C
Together_CZ
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2024-02-02 16:40
完整源码项目实战
YOLO
YOLO系列详解(YOLO1-YOLO5)【实时物体检测算法】
与传统的物体检测方法(例如R-
CNN
系列)不同,YOLO将物体检测视为一个回归问题,直接从图像中预测物体的边界框和类别。这种方法的主要优点是
super_journey
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2024-02-02 12:15
YOLO
算法
深度学习
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