CNN文本分类第3页

目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路

随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。

紫雾凌寒·2025-02-25 17:32

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

在现代科技日新月异的今天，人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手，还是推荐系统，背后都有一项核心技术在支撑，那就是神经网络与深度学习。今天，我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题，其实它也没那么难懂！什么是神经网络？首先，我们要了解什么是神经网络。神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经

shandianfk_com·2025-02-25 03:49

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用

二、关键技术深度学习：CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据：大规模数据集（如LFW、MegaFace）提升模型泛化能力。硬件加速：GPU、TPU等加速计算，提升实

mosquito_lover1·2025-02-25 01:07

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

相比以往的YOLO模型，YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络（CNN）的结构，采用了全新的方法，融合了自注意力机制和高效的网络架构优化，提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。

那雨倾城·2025-02-24 23:21

浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，其主要作用包括但不限于以下几点：引入非线性：如果没有激活函数或仅使用线性激活函数，无论神经网络有多少层或多复杂，整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数，如ReLU（修正线性单元）、Sigmoid、Tanh等，可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活：激活函数根据输入信号

cjl30804·2025-02-24 15:31

生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实践(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:19

MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:18

如何在 Hugging Face 上下载和使用模型—全面指南

HuggingFace提供的模型库涵盖了从文本分类到文本生成、从机器翻译到问答系统等各种NLP任务。这些模型大多是由社区贡献并经过大规模数据训练的，使用它们可以帮助

Hello.Reader·2025-02-23 18:01

神经网络可视化工具

适合给初学者或者科普的时候展示时使用，非常的直观，并且每一层的卷积层都可以展开，让你更加清晰的观察里面的内部结构地址：http://tensorspace.org02NN-SVG在它的主页上有三种神经网络，一种是FCNN

G鲲鹏展翅Y·2025-02-23 18:58

End-to-End Object Detection with Transformers

arxiv.org/abs/2005.12872代码：https://github.com/facebookresearch/detr创新点：\作者摒弃了基于anchor、NMS等这种需要手工设计的模块，和R-CNN

M1kk0·2025-02-23 18:28

ShuffleNet V2（2018 CVPR）

论文标题ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文作者NingningMa,XiangyuZhang,Hai-TaoZheng

刘若里·2025-02-23 14:57

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

人工神经网络ANN入门学习笔记

以下是参考的学习资料/网站/笔记来源（侵权删）：【ANN回归预测】基于ANN实现多变量预测附Matlab代码_ann实现回归-CSDN博客ANN人工神经网络：从基础认知到现实理解-CSDN博客常用神经网络-ANN/CNN

cs_ning·2025-02-23 10:02

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等。

爱丫爱·2025-02-22 23:40

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）三种强大的技术，通常用于时序数据的回归预测问题。

Jason_Orton·2025-02-22 20:08

VBA连接sql server数据库基本操作

不多说，直接看代码'连接数据库'定义数据链接对象，保存连接数据库信息Setcnn=CreateObject("ADODB.Connection")'定义记录集对象，保存数据表Setrs=CreateObject

OdooWizard·2025-02-22 18:58

朴素贝叶斯原理及sklearn中代码实战

尽管这个假设在实际中很难成立，朴素贝叶斯在许多场景下仍表现得非常好，特别是对于文本分类等高维数据的应用。

Lewis@·2025-02-22 18:51

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

人工智能训练师如何做文本数据标注？

1.文本分类标注文本分类标注是对文本数据进行分类的任务。通常我们会将文本数据标注为不同的类别，比如“体育”、“娱乐”、“政治”等。示例：假设我们有一组新闻文本，我们需要为其分配

小宝哥Code·2025-02-22 10:27

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

早期人工神经网络(1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代(1990-2000年代)1.6深度学习的复兴(21世纪末至今)1.6.1CNN

皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和Transformer模型等。

阿尔法星球·2025-02-21 22:03

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统：UI界面 + R-CNN + 数据集

本文将详细介绍如何基于深度学习、R-CNN算法和自定义数据集构建一个钢材表面缺陷检测系统。内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-21 21:30

ssd训练自己的数据集

(该专题以操作为主）SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比

reset2021·2025-02-21 17:22

前端上传富文本内容给后端，后端接收到的内容有缺失。

问题情况今天自测时，发现有个问题，传的富文本的string被阉割了，传参是"text":"cnncbbddbbcv",后端接到的是"text":"cnncbbddbbcv"这后面的去哪了呢，根据排查是因为有

sanggou·2025-02-21 17:20

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。

reset2021·2025-02-21 16:13

使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入

今天，我们将通过AnyscaleEmbeddings类来演示如何进行文本嵌入，它能有效地将文本转换为高维向量，这在文本相似度计算、文本分类等任务中非常有用。

dgay_hua·2025-02-21 03:04

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。

金外飞176·2025-02-20 19:36

Transformer 模型架构

以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer

2401_89793006·2025-02-20 15:24

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

Mamba超绝创新！搭上异常检测准确率99%+！一区秒了！

以往的异常检测方法，以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难，Transformer虽然表现出色，但由于其自注意力机制，计算复杂度较高。

人工智能学起来·2025-02-20 13:10

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎

1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片，医生必须迅速审阅这些图像，以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断，但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界，使得准确诊断变

MUKAMO·2025-02-20 07:43

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框

IT古董·2025-02-19 16:12

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

医学顶会 MICCAI‘24 | COVID19 至肺炎：使用 CNN Transformer 位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类

本文内容只为星球内部成员学习和学术交流，请勿用作他用论文信息题目：COVID19toPneumonia:MultiRegionLungSeverityClassificationusingCNNTransformerPosition-AwareFeatureEncodingNetworkCOVID19

小白学视觉·2025-02-19 14:24

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

Python库 - transformers

它提供了大量的预训练模型，这些模型可以用于各种NLP任务，如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。

司南锤·2025-02-19 03:28

搜广推校招面经十九

Y1nhl·2025-02-18 16:28

深度学习下的图像分割

基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性

人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

探秘 DeepSeek R1 模型：跨越多领域的科技奇迹，引领智能应用新浪潮

目录编辑一、本篇背景：二、DeepSeekR1模型概述：2.1模型特点：2.2技术原理：三、自然语言处理领域的应用：3.1文本分类：3.1.1应用场景：3.1.2代码演示：3.2情感分析：3.2.1应用场景

羑悻的小杀马特.·2025-02-18 09:44

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！

一位小说男主·2025-02-17 19:43

计算机视觉中图像的基础认知

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中

全栈你个大西瓜·2025-02-17 15:38

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。

IT古董·2025-02-17 14:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备1.环境安装确保安装了torchtext与portalocker库2.加载数据importtorch#强制使用CPUdevice=torch.devi

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结：本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.准备环境1.1环境安装这是一个使用PyTorch通过Tran

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

nlp技术

2.文本分类：NLP技术可以将文本分类到不同

tqs_12345·2025-02-17 01:10

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