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Keras卷积神经网络
成功解决module ‘
keras
.preprocessing.image‘ has no attribute ‘load_img‘
module‘
keras
.preprocessing.image‘hasnoattribute‘load_img‘文章目录问题描述解决思路解决方法问题描述module‘
keras
.preprocessing.image
广东小码哥
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2023-11-08 14:01
笔记
python
DL-FWI内训Day3
InversionNet构建了一个编码器-解码器的
卷积神经网络
,来模拟地震数据和地下速度结构的对应关系。结构分析卷积层网络中,每一个卷积层包含了3个部分:卷积计算、批归一化和激活函数。
palemoons
·
2023-11-08 13:50
DL-FWI
人工智能
机器学习
算法
DL-FWI基础入门培训视频学习3——InversionNet
InversionNet:深度学习实现的反演面向数据集:OpenFWI中的Vel,Fault,Style类InversionNet构建了一个具有编码器-解码器结构的
卷积神经网络
,以模拟地震数据与地下速度结构的对应关系
shengMio
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2023-11-08 13:47
视频学习总结
学习
每天五分钟计算机视觉:卷积层比全连接层的优势是什么?
本文重点
卷积神经网络
中为什么要使用卷积,它和全连接层相比,卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接。
幻风_huanfeng
·
2023-11-08 12:20
计算机视觉
计算机视觉
人工智能
深度学习
神经网络
cnn
【TCN回归预测】TCN时间
卷积神经网络
数据回归预测(多输入单输出)【含Matlab源码 2317期】
⛄一、1网络结构1.1时间
卷积神经网络
1.1.1扩张卷积针对短时交通流预测等序列任务,需要对前一段时间内的交通流进行建模,不能仅仅依靠上一时刻交通流。
Matlab领域
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2023-11-08 09:19
matlab
多维时序 | MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间
卷积神经网络
多变量时间序列预测
多维时序|MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间
卷积神经网络
多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间
卷积神经网络
多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心
·
2023-11-08 09:11
时序预测
TCN
自注意力机制
时间卷积神经网络
多变量时间序列预测
TCN-selfAtt
多维时序 | MATLAB实现TCN时间
卷积神经网络
多变量时间序列预测
多维时序|MATLAB实现TCN时间
卷积神经网络
多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN时间
卷积神经网络
多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍MATLAB
机器学习之心
·
2023-11-08 09:34
时序预测
TCN
时间卷积神经网络
多变量时间序列预测
卷积神经网络
中多通道卷积
卷积神经网络
中的多通道数据卷积结果的一些思考输入层有多少个通道,滤波器就要有多少个通道,但是滤波器的数量是任意的,滤波器的数量决定了卷积后featuremap的通道数。
nwsuaf_huasir
·
2023-11-08 06:34
图像处理/机器视觉
Tensorflow深度学习
cnn
深度学习
神经网络
深度学习入门(二十五)
卷积神经网络
——多输入多输出通道
深度学习入门(二十五)
卷积神经网络
——多输入多输出通道前言
卷积神经网络
——填充和步幅课件多个输入通道多个输出通道多个输入和输出通道1×1卷积层二维卷积层总结教材1多输入通道2多输出通道31×1卷积层4小结前言核心内容来自博客链接
澪mio
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2023-11-08 06:02
深度学习
深度学习
cnn
神经网络
卷积神经网络
-多输入多输出通道
文章目录多输入多输出通道1-多输入通道2-多输出通道3-1*1卷积层4-小结多输入多输出通道每个RGB输入图像具有3∗h∗w3*h*w3∗h∗w的形状。我们将这个大小为3的轴称为通道(channel)维度。在本节中,我们将更深入地研究具有多输入和多输出通道的卷积核1-多输入通道importtorchfromd2limporttorchasd2ldefcorr2d_multi_in(X,K):#先遍
未来影子
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2023-11-08 06:30
深度学习
关于
卷积神经网络
的填充(padding)
认识填充(padding)随着卷积层数的加深,输出进一步缩小,那么最终会导致输出很快就只剩下1∗1的数组,这也就没办法继续计算了,所以提出了填充的方法来方便网络的进一步加深。其实填充的原因有两点:不填充会导致图像逐渐变小,使网络深度无法达到很深;不填充会导致边缘和角落的像素学习不充分,被覆盖的次数不多。第二点的意思是指例如上图中的例子,输入数组的四个顶点:1,3,7,9在进行的四次卷积运算中,只被
GarsonW
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2023-11-08 06:28
cnn
深度学习
人工智能
关于
卷积神经网络
的步幅(stride)
认识步幅(stride)卷积核从输入数组的最左上方开始,按从左往右、从上往下的顺序,依次在输入数组上滑动,我们将每次滑动的行数和列数称为步幅。计算步幅假设输入的形状n∗n,卷积核的形状为f∗f,填充大小为p,步幅大小为s,输出的高和宽均为((n+2p−f)/s)+1。这里可以看到,当参数选择的不恰当时,会造成输出形状计算得出不是整数,所以这里的参数选择需要比较小心。如何调用Pytorch中的步幅n
GarsonW
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2023-11-08 06:28
cnn
深度学习
人工智能
关于
卷积神经网络
的池化层(pooling)
了解池化层池化层又称“下采样层”或“子采样层”,池化层可以大大降低特征的维度,减少计算量,同时可以避免过拟合问题。顾名思义,最大池化层就是从输入的矩阵中某一范围内,选择最大的元素进行保留;平均池化层就是将输入的矩阵中某一范围内的数求平均值,再进行保留;最小池化层是从输入的矩阵中某一范围内,选择最小的元素进行保留。这里需要注意的一点是,池化层对每个输入通道分别池化,而不是像卷积层那样将各通道的输入按
GarsonW
·
2023-11-08 06:54
cnn
深度学习
网络
关于
卷积神经网络
的多通道
多通道输入当输入的数据包含多个通道时,我们需要构造一个与输入通道数相同通道数的卷积核,从而能够和输入数据做卷积运算。假设输入的形状为n∗n,通道数为ci,卷积核的形状为f∗f,此时,每一个输入通道都应该分配一个形状为f∗f的卷积核,所以卷积核的形状可以表示为ci∗f∗f。从上图的实例中可以看出,多通道输入的计算方法就是单独计算每个通道中卷积的结果,再将不同通道得到的结果对应相加到一个通道,得到输出
GarsonW
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2023-11-08 06:24
深度学习
人工智能
机器学习
PyTorch学习(八)--
卷积神经网络
基础
教程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1EE411j78F这篇文章的所有图片和代码均来自教程的PPT1、背景我们输入的图像有三个维度:C(通道数),W(宽),H(高)。当我们把图像横向展开,变成一维的时候,两个空间上挨着特别近的点,比如(0,3)和(1,3)本来是竖向挨着的,就会距离很远,因为会间隔(0,3)以后(1,3)之前的所有点,所以在做全连接模型的时候
陈同学爱吃方便面
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2023-11-08 05:30
python
卷积
深度学习
人工智能
神经网络
理解
卷积神经网络
中的输入与输出形状 | 视觉入门
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达译者|VK来源|TowardsDataScience即使我们从理论上理解了
卷积神经网络
,在实际进行将数据拟合到网络时,很多人仍然对其网络的输入和输出形状
小白学视觉
·
2023-11-08 05:25
卷积
人工智能
计算机视觉
神经网络
深度学习
CNN-
卷积神经网络
一、基本的神经网络结构神经网络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元,输入向量的维度和输入层(InputLayer)神经元个数相同,分类问题的类别个数决定输入层(OutputLazyer)的神经元个数。第N层的神经元与第N-1层的所有神经元连接,称为全连接,输入层和输出层之间的层叫做隐藏层(HIddenLayer),因为它们对于外部来说是不可见的,层与层的每条连接上都有一个权值。然而,用全连接神
学AI的同学
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2023-11-08 05:21
深度学习
人工智能-
卷积神经网络
之多输入多输出通道
多输入多输出通道每个图像的多个通道和多层卷积层。例如彩色图像具有标准的RGB通道来代表红、绿和蓝。但是到目前为止,我们仅展示了单个输入和单个输出通道的简化例子。这使得我们可以将输入、卷积核和输出看作二维张量。当我们添加通道时,我们的输入和隐藏的表示都变成了三维张量。例如,每个RGB输入图像具有3×ℎ×w的形状。我们将这个大小为3的轴称为通道(channel)维度。本节将更深入地研究具有多输入和多输
白云如幻
·
2023-11-08 05:44
人工智能
深度学习
代码笔记
人工智能
cnn
深度学习
TensorFlow2.0教程2-全连接神经网络以及深度学习技巧
mlp及深度学习常见技巧1.基础模型2.权重初始化3.激活函数4.优化器5.批正则化6.dropout基础MLP网络1.回归任务importtensorflowastfimporttensorflow.
keras
as
keras
importtensorflow.
keras
.layersaslayers
总裁余(余登武)
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2023-11-08 03:21
重学深度学习
深度学习
tensorflow
神经网络
卷积神经网络
中 6 种经典卷积操作
深度学习的模型大致可以分为两类,一类是
卷积神经网络
,另外一类循环神经网络,在计算机视觉领域应用最多的就是
卷积神经网络
(CNN)。
金戈鐡馬
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2023-11-08 01:14
人工智能
深度学习
深度学习
神经网络
人工智能
卷积神经网络
cnn
什么GAN生成对抗网络?生成对抗网络可以干什么?
神经网络分很多种,有普通的前向传播网络,有分析图片的CNN
卷积神经网络
,有分析系列化数据比如语言、文字的RNN循环神经网络,这些神经网络都是用来输入数据,得到想要的结果,我们看中的是这些神经网络中很好地将数据与结果通过某种关系联系起来
花落指尖❀
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2023-11-07 23:52
#
GAN(生成对抗网络)
生成对抗网络
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
十年老程序员分享13个最常用的Python深度学习库和介绍,赶紧收藏码住!
文章目录前言CaffeTheanoTensorFlowLasagne
Keras
mxnetsklearn-theanonolearnDIGITSBlocksdeepypylearn2Deeplearning4j
python零基础入门小白
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2023-11-07 22:23
python
深度学习
开发语言
经验分享
程序人生
10 行代码即可检测脸部情绪
在
卷积神经网络
的帮助下,我们可以根据一个人的图像或实时视频来识别他的情绪。FacialExpressionRecognition是一个Python库,可用于以更少的努力和更少的代码行检测一个人的情绪。
小北的北
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2023-11-07 22:18
深度学习中的图像增强合集
引言图像增强是我们在深度学习领域中绕不开的一个话题,本文我们将讨论什么是图像增强,并在三个不同的python库中实现它,即
Keras
、Pytorch和augmentation(专门用于图像增强的一个库)
小北的北
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2023-11-07 22:47
深度学习
人工智能
PyTorch入门学习(十七):完整的模型训练套路
在示例代码中,构建了一个名为Tudui的
卷积神经网络
(CNN)模型。这个模型包括卷积层、池化层和全连接层,用于处理图像分类任务。
不吃花椒的兔酱
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2023-11-07 18:28
PyTorch
pytorch
学习
深度学习
竞赛选题 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉
文章目录0前言1课题背景2
卷积神经网络
2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中
keras
模块实现
卷积神经网络
3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络
laafeer
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2023-11-07 17:13
python
Windows+anaconda3搭建tensorflow-cpu+
keras
环境
windows+anaconda3搭建tensorflow-cpu+
keras
环境下载安装anaconda3anaconda常用命令condainstall安装换清华源pipinstall换清华源anconda
筱
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2023-11-07 13:49
tensorflow
Win10深度学习环境搭建步骤记录(cuda10.0+
keras
+tensorflow+pytorch)
环境搭配(可根据自身需要以及版本变化进行调整):1、cuda10.0+tf-1.13.2+
keras
-2.2.5(2.3.1)/tf-1.14.0+
keras
-2.3.1/tf-1.15.2+
keras
0_×
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2023-11-07 13:49
深度学习
Python
tensorflow
pytorch
keras
python3.7安装
keras
教程_win10(64)+python3.7+Anaconda3+tensorflow-cpu+
Keras
安装(亲测有效)...
1.安装准备:Anaconda3(内带python3.7.6)win10(64位)准备安装tensorflow-cpu版2.tensorflow和
Keras
对应版本(一定要对应,遇坑无数)3.创建Anaconda
weixin_39654067
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2023-11-07 13:49
python3.7安装tensorflow和
keras
_为Anaconda3安装tf、
keras
和pytorch
安装tensorflow1、打开anaconda安装时自带的Anacondaprompt2、打开后,输入清华镜像的tensorflow的下载地址(如果你已经在墙外翱翔了,可以省略这一步):htmlcondaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--setshow_c
weixin_39787826
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2023-11-07 13:49
tf+
keras
-pytorch-3.7-cpu环境
先试试这个python37的情况pipinstalltensorflow==2.6.2
Keras
==2.6.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple--trusted-hostpypi.tuna.tsinghua.edu.cnpipinstalltensorflow
甜辣uu
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2023-11-07 12:15
个人记录+bug记录
linux
python
图像领域-深度学习网络结构(从浅入深)——基础到对比到改进
一、最基本的CNN模型基本构成
卷积神经网络
(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种用于处理图像和视频数据的深度学习模型。
一路向前,积极向上
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2023-11-07 12:01
深度学习
人工智能
python
Python深度学习之图像识别
今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和
keras
进行训练深度神经网络,并对未知图像进行预测。导入python模块导入图像数据合并列表数据将图片数据转化为数组显示一张
CDA·数据分析师
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2023-11-07 09:07
Python
深度学习
图像识别
【python】
keras
包:深度学习(序章)
Part1.环境配置
keras
包与tensorflow包Win+R,输入指令:pipinstalltensorflowpipinstall
keras
推荐镜像:-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
GoesM
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2023-11-07 09:30
人工智能
python
深度学习
python
keras
自动化验证码破解:Python与OCR库的完美结合
1、ddddocrddddocr的特点主要包括:高准确率:利用深度学习技术,特别是
卷积神经网络
和循环神经网络,对双重数字进行准确的识别。
是阿尘呀
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2023-11-07 09:22
自动化
python
ocr
运维
开发语言
深入理解CNN原理——改造后的全连接层
在李沐《动手学深度学习》视频中,对CNN原理做了讲解,从一个比较新的角度解读
卷积神经网络
,给人启发式的思考。
李烟云
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2023-11-07 07:04
cnn
深度学习
计算机视觉
卷积神经网络
人工智能-
卷积神经网络
从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据,其中行对应样本,列对应特征。对于表格数据,我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互,但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时,多层感知机可能是最好的选择,然而对于高维感知数据,这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如,在之前猫狗分类的例子中:假设我们有一个足够充分的照片数据集,数据集中是拥有标注的照片,每张照片具有百万级像素,
白云如幻
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2023-11-07 06:19
AIGC
人工智能
人工智能
cnn
神经网络
pythonopencv人脸相似度_一起学python-opencv二十九(实战:人脸检测)
人脸检测一般用的还是CNN(
卷积神经网络
),没错,这个卷积的意思就是前面说的图像的卷积。
weixin_39723678
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2023-11-07 05:40
使用Tensorflow进行完整的深度神经网络CNN训练完成图片识别案例2
上一张链接:https://blog.csdn.net/dongbao520/article/details/125456950
卷积神经网络
•Convolutionalneuralnetworks•视觉皮层
海宝7号
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2023-11-07 03:36
python2021
深度学习
tensorflow
dnn
cnn
人类活动识别的深度学习模型
目录概述人类活动识别神经网络建模的好处监督学习数据表示
卷积神经网络
模型递归神经网络模型人类活动识别(HumanActivityRecognition)是一项具有挑战性的时间序列分类任务。
haitian403
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2023-11-07 02:00
HAR
RNN
LSTN
CNN
深度学习之基于YoloV5交通信号标志识别系统
以下是该系统的主要概述:YoloV5模型:YoloV5是一种实时目标检测算法,采用
卷积神经网络
结构,并具有较低的
雅致教育
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2023-11-07 00:49
深度学习
python
计算机毕业设计
深度学习
YOLO
人工智能
算法理论笔记
算法理论笔记最优化方法正则化EM算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络
卷积神经网络
循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件,求f′
__Akira__
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2023-11-06 13:22
算法
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
深度学习之基于Tensorflow
卷积神经网络
花卉识别系统
卷积神经网络
(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是深度学习中广泛应用于图像识别和处理的一种网络结构。基于Tensorflow的
卷积神经网络
花卉识别系统可以
雅致教育
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2023-11-06 13:07
深度学习
计算机毕业设计
python
深度学习
tensorflow
cnn
强的离谱, Transformer 模型与联邦机器学习详解!
与
卷积神经网络
(CNN)相比,视觉Transformer(ViT)依靠出色的建模能力,在ImageNet、COCO和ADE20k等多个基准上取得了非常优异的性能。
我爱计算机视觉
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2023-11-06 13:42
算法
大数据
编程语言
python
计算机视觉
Keras
人工智能神经网络 Regressor 回归 神经网络搭建
前期分享了使用tensorflow来进行神经网络的回归,tensorflow构建神经网络本期我们来使用
Keras
来搭建一个简单的神经网络
Keras
神经网络可以用来模拟回归问题(regression),例如给下面一组数据
人工智能研究所
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2023-11-06 09:27
人工智能
keras
神经网络
深度学习-tensorflow 使用
keras
进行深度神经网络训练
概要深度学习网络的训练可能会很慢、也可能无法收敛,本文介绍使用
keras
进行深度神经网络训练的加速技巧,包括解决梯度消失和爆炸问题的策略(参数初始化策略、激活函数策略、批量归一化、梯度裁剪)、重用预训练层方法
毛飞龙
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2023-11-06 01:08
机器学习
深度学习
tensorflow
keras
深度学习-Tensorflow
Keras
使用函数式API构建复杂模型
在深度学习中,并非所有的网络结构都是顺序神经网络,还存在非顺序神经网络,比如有多个输入或者输出的网络,比较典型的是“Wide&Deep”网络(Heng-TzeChengetal.,Wide&DeepLearningforRecommenderSystems),此时就需要使用函数式API来构建复杂的网络了。Wide&Deep网络如下图Wide&Deep网络,将所有或者部分输入直接连接到输出层,这种架
毛飞龙
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2023-11-06 01:38
深度学习
tensorflow
keras
Keras
小记
Keras
1使用
Keras
的fit,fit_generator,train_on_batch
Keras
.fit函数小型,简单化的数据集model.fit(trainX,trainY,batch_size
scu30
·
2023-11-06 00:29
keras
深度学习
tensorflow
Keras
常用函数
1特征提取initial_model=
keras
.Sequential([
keras
.Input(shape=(250,250,3)),layers.Conv2D(32,5,strides=2,activation
DeepNLPLearner
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2023-11-05 21:37
【
卷积神经网络
系列】六、GoogLeNet(v1、v2、v3、v4、ResNetv1、ResNetv2)
目录参考资料:一、简介二、Inception三、GoogLeNet-V13.1输入3.2第一层(卷积层)3.3第二层(卷积层)3.4第三层(Inception3a层)3.5第三层(Inception3b层)3.6其余层3.7辅助分类器3.8总结四、GoogLeNet-V24.1GeneralDesignPrinciples4.2详解批量归一化(BatchNormalization)1.前言2.BN
travellerss
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2023-11-05 20:47
#
卷积神经网络
深度学习
计算机视觉
神经网络
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