MPLS网络模型第64页

sklearn中lstm_LSTM的时序应用

RNN是一种使用类似链表的形式、具有一定记忆能力的网络模型。对于具有序列性的样本数据，记住过去的信息对预测当前状态是非常必要的。

小温小台·2023-02-04 07:24

基于LSTM模型的共享自行车需求预测

本文的两个亮点：高级可视化：本文使用seaborn进行了可视化探索分析，图表精美，分析维度多样化，结论清晰使用LSTM模型：长短期网络模型的使用，使得结果更具价值和参考性这是一个排名第三的方案：感兴趣的可以参考原

尤尔小屋的猫·2023-02-04 07:52

浅谈Mask RCNN

二、网络模型其中黑色部分为原来的Fast

师大先生·2023-02-03 23:39

深度学习中几种常用增强数据的库

深t度学习中，数据增强是一种不会改变网络模型的正则化方法，通过对数据的增强可提升模型最终的训练效果。数据增强的两种主要方式：常用的增强技术：翻转：对图像进行水平或者垂直翻转。

不吃·2023-02-03 23:02

论文阅读笔记 Convolutional Networks with Adaptive Computation Graphs

一、内容介绍深度卷积网络可以用来解决很多计算机视觉问题，其中对于图像分类问题网络深度对于分类性能很重要，ResNet网络通过添加恒等映射解决梯度消失的问题以允许训练更深的网络，但是这些网络模型架构对于任何输入图像都是固定的

hhhhhay·2023-02-03 21:40

Mathorcup数学建模竞赛第五届-【妈妈杯】B题：朋友关系网络（附一等奖获奖论文和matlab代码）

请建立一个动态的网络模型来帮助人们理解朋友关系网络是如何形成的，都会形成一些什么样的结构，并且随时间如何动态变化。

格图素书·2023-02-03 19:19

pytorch学习笔记——设置需要学习的参数、优化器设置以及优化器学习率调度

#首先定义网络模型net=module()#定义一个optimizer类，这个类可以用来更新网络参数optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)

phily123·2023-02-03 17:16

机器学习-神经网络

在M-P神经网络模型中，神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的

Hank0317·2023-02-03 17:34

openmmlab第一课

计算机视觉应用场景广泛自动驾驶方案动漫特效图像生成、风格迁移视频理解与自动剪辑计算机视觉发展计算机视觉从传统学习演变到如今深度学习网络，传统的计算机视觉主要是以特征工程为主，后来随着AlexNet的诞生，打破了传统特征工作的研究，进而神经网络模型得到快速发展

Fighting_1997·2023-02-03 15:28

OpenMMLab（1）配置文件

数据增强coslr：学习率衰减_base__网络结构models、数据集定义datasets、学习策略schedules、常规训练方式config--_base_--models--resnet18.py网络模型

JYliangliang·2023-02-03 14:26

python神经网络模型_python – 神经网络的Keras模型load_weights

你需要先创建一个名为model的网络对象,然后在调用model.load_weights(fname)之后编译它工作实例：fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activationdefbuild_model():model=Sequential()model.add(Dense(output_dim=64,inpu

weixin_39737951·2023-02-03 14:05

Pytorch实战——基于RNN的新闻分类

目录一、项目介绍二、基于RNN的新闻分类Step1加载数据集Step2分词和构建词汇表Step3构建数据加载器dataloaderStep4定义神经网络模型Step5定义模型训练和评估函数Step6训练模型

MatrixSpace001·2023-02-03 14:54

语言处理之 mel spectrum，梅尔谱图，时域，频域

不管是用传统的GMM模型，还是用机器学习中的SVM或神经网络模型，提取声音特征都是第一步。梅尔频谱和梅尔倒谱就是使用非常广泛的声音特征形式傅里叶变换实质涉及的是频域函数和时域函数的转换。

才大难为用·2023-02-03 10:29

Deep Learning（深度学习）Convolutional Neural Networks卷积神经网络

它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使

孤独de雨·2023-02-03 09:46

AI实战营-Day1 图像分类与基础视觉模型

目录一、图像分类二、卷积神经网络三、轻量化卷积神经网络四、VisionTransformers一、图像分类问题的数学表示结果的数学表示二、卷积神经网络模型层数增加到一定程度后，卷积退化为恒等映射，导致深层网络与浅层网络效果相同残差学习的基本思路

fiv··2023-02-03 08:21

whaosoft143·2023-02-03 08:03

【深度学习】计算机视觉（七）——使用GPU进行目标检测详解（上）

按照唱歌和不唱歌太难区分了，所以我用星黛露和草莓熊新建的训练集：测试集：方法一使用GPU训练需要在：①网络模型、②损失函数、③数据，三个地方调用.cuda()即可。

RK_Dangerous·2023-02-03 07:15

深度学习课后作业4

习题4-7为什么神经网络模型的结构化风险函数中不对偏置b进行正则化。习题4-8为什么用反向传播算法进行参数学习时要采用随机参数初始化的方法而不是直接令W=0,b=0?

白小码i·2023-02-03 07:02

GNN论文周报 | 来自西湖大学、南京大学、国防科大、华为诺亚方舟实验室、莱斯大学等机构前沿论文研究...

图神经网络（GNN）是一类专门针对图结构数据的神经网络模型，在社交网络分析、知识图谱等领域中取得了不错的效果。近来，相关研究人员在GNN的可解释性、架构搜索、对比学习等方面做了很多探究。

AITIME论道·2023-02-03 07:23

Android Socket了解一下

的项目，总结一些在这个过程中学到的东西和需要注意的地方socket的使用在Android的开发中还是很常见的，也是非常重要的先看下思维导图socket.png1.网络基础知识首先回一下以前学过的OSI七层网络模型分别是

成旭辕·2023-02-03 04:32

Pytorch可视化语义分割特征图

接下来讲解一种Pytorch框架下的可视化方法，这里采取的网络模型为Deeplabv3+，首先介绍一些背景知识和几个函数的使用方法。

小天要奔跑·2023-02-03 00:57

图像语义分割模型运行结果解析画图

=utf-8importnumpyasnpimportcv2importosimportsys#命令行执行时第一个参数为输出结果保存位置路径，第二个参数为阈值out_path=sys.argv[1]#网络模型输出文件保存

fangjiaji007·2023-02-03 00:57

使用pytorch进行语义分割模型训练

项目架构上图就是项目架构了，我介绍几个主要的东西checkpoint：用来存放中间的结果文件dataset：用来存放加载数据集的文件model：用来存放网络模型pic：存放混淆矩阵可视化图片util：用来保存工具脚本

haohulala·2023-02-03 00:56

轻量级网络：ESPNet系列

前言ESPNetV1ESPNetV2前言虽然这个主要是语义分割的轻量级网络模型，但是模块的设计还是很有参考意义的。

傅里叶不积分1·2023-02-02 22:01

【人脸检测】MTCNN网络解析

MTCNN是由中国科学院深圳研究院在2016年提出的专门用于人脸检测的多任务神经网络模型。

码上游·2023-02-02 22:30

深度学习中的正则化(一)

深度学习中的正则化一般来说，深度学习所要做的事情是用已有的训练集训练一个网络模型，然后针对新的数据给出预测，我们期望我们的模型在训练集和测试集上都有良好的表现，但是有的时候两者不可兼得。

我是任玉琢·2023-02-02 21:24

图网络究竟在研究什么？从15篇研究综述看图神经网络GNN的最新研究进展

各大顶会提出的图网络模型有什么样的基本假设和主要功能？常用数据集Cora,Citeseer,Pubmed等有没有统一一致

智源社区·2023-02-02 16:18

Darknet和YOLO的区别和关系

YOLO系列是目标检测领域比较优秀的网络模型，和SSD，R-CNN，FasterR-CNN等模型一样。

是乔乔啊·2023-02-02 16:37

光流估计（三） PWC-Net 模型介绍

一.PWC-Net概述PWC-Net的网络模型在CVPR,2018由NVIDIA提出，发表文章为《PWC-Net:CNNsforOpticalFlowUsingPyramid,Warping,andCostVolume

阿阿阿安·2023-02-02 14:50

BP神经网络实现手写数字识别Python实现，带GUI手写画板

BP神经网络实现手写数字识别BP神经网络模型用tkinter编写用于手写输入的画板程序运行的效果截图在B站看了一个机器学习基础的视频（链接）后，发现到资料里面有一个用BP神经网络对手写数字进行分类的模型

查尔char·2023-02-02 13:05

时间序列预测算法——DeepAR

DeepAR概述DeepAR是亚马逊提出的一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法采用了深度学习的技术，通过在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，可以从相关的时间序列中有效地学习全局模型，并且能够学习复杂的模式

NullGogo·2023-02-02 13:34

基于神经网络的MNIST手写数字识别

一、实验目的掌握运用神经网络模型解决有监督学习问题掌握机器学习中常用的模型训练测试方法了解不同训练方法的选择对测试结果的影响二、实验内容MNIST数据集本实验采用的数据集MNIST是一个手写数字图片数据集

naturliche·2023-02-02 13:04

【python量化】将DeepAR用于股票价格多步概率预测

写在前面DeepAR是亚马逊提出的一种针对大量相关时间序列建模的预测算法，该算法采用了深度学习的技术，通过在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，可以从相关的时间序列中有效地学习全局模型，并且能够学习复杂的模式

敲代码的quant·2023-02-02 13:32

Pytorch学习笔记（15）———模型的保存与加载

在深度学习中，模型的保存和加载很重要，当我们辛辛苦苦训练好的一个网络模型，自然需要将训练好的模型保存为文件。在测试使用时候，又需要将保存在磁盘的模型文件加载调用。

永不言弃的小颖子·2023-02-02 13:31

天翼云支持Docker网络模型验证

一、基础环境天翼云3.0南昌节点二、安装Dockeryuminstallwget-ywget-P/etc/yum.repos.d/https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repoyuminstalldocker-ce三、配置Docker加速器mkdir/etc/dockervim/etc/docker/daemon.json{"regi

Aubin·2023-02-02 13:38

思科ACI2020-0930

CiscoACISR/MPLSHandoffArchitectureWhitePaperCiscoACIContractGuideTerminology(术语)Thisdocumentusesthefollowingterms

天下独绝·2023-02-02 11:35

生成式AI年度观察 | 技术及产品快速迭代，生成内容质量及安全性仍需提升

mp.weixin.qq.com/s/ED9mo5pxuDdyZmrFe-u7qw一、2022年生成式AI发展观察1.扩散模型和ChatGPT能力出众，多种生成模态涌现扩散模型Diffusion（以下简称“扩散模型”）和神经网络模型

tao_yue06·2023-02-02 11:56

自然语言处理(NLP)-特征提取器(Feature Extractors)：CNN、RNN/LSTM、Transformer

在深度学习流行起来之后，随着我们的网络越做越深，我们的神经网络模型越来越像一个黑箱，我们只要喂给它数据，我们的模型就能够根据我们的给予的目标，自动学习抽取对于该任务最有利的特征（这点在CV中更为明显，比如在卷积神经网络的不同层能够输出图像中不同层面上的细节特征

u013250861·2023-02-02 11:18

神经网络架构模型大全图,神经网络模型架构的

有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

普通网友·2023-02-02 10:40

神经网络分为哪三种模型,神经网络主要包括哪些

神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。

普通网友·2023-02-02 10:10

神经网络模型应用实例,神经网络模型数学建模

有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

普通网友·2023-02-02 10:38

什么是人工神经网络模型,人工神经网络模型定义

60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元

普通网友·2023-02-02 10:38

神经网络模型的基本原理,神经元网络算法的思想

神经网络算法的三大类分别是？神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具

小明技术分享·2023-02-02 10:07

神经网络模型图标解释,神经网络模型图标含义

神经网络BP模型一、BP模型概述误差逆传播(ErrorBack-Propagation)神经网络模型简称为BP(Back-Propagation)网络模型。

快乐的小蓝猫·2023-02-02 10:34

神经网络模型结果怎么看,神经网络模型怎么评估

深度学习是生成模型还是判别模型。深度学习的模型有很多，既有生成模式也有判别模式，目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括CNN卷积神经网络、DBN深度信念网络、RNN循环神经网络、RNTN递归神经张量网络、自动编码器、GAN生成对抗模型等。机器学习方法可以分为生成方法（generativeapproach）和判别方法（discriminativeapproach），所学到的模型分别称为生成式模型（

aifans_bert·2023-02-02 10:34

【PyTorch模型训练实用教程】03模型搭建+Finetune进行权重初始化

目的：前两节讲的是关于数据的处理，这一小节讲神经网络模型的搭建1.自定义Net类（搭建的神经网络模型）classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self

Alvwith·2023-02-02 10:02

YOLOv5训练结果性能分析

可参照以下博客一起看（涉及一些概念解析）深度学习之常用模型评估指标（一）——分类问题和目标检测_tt丫的博客-CSDN博客_深度网络模型特异度yolov5训练后会产生runs文件夹，其中的train文件夹中的

tt丫·2023-02-02 09:03

机器学习——网络模型的保存与读取

加载网络模型，pretrained=False网络中模型的参数是没有训练的，初始化参数。

钟楼小奶糕6·2023-02-02 09:52

[Docker] 镜像打包训练好的模型

任务：将训练好的网络模型通过docker镜像打包，别人再使用时就不需要配置环境。

EmeryLearning·2023-02-02 07:10

神经网络裁剪技术 ------ 显著性（Distinctiveness)

为了处理复杂的现实问题，人们所使用的神经网络模型变得越来越深（隐藏层hiddenlayer数目增加），亦或者是越来越大（单个隐藏层内包含的隐藏神经元hiddenunit的数量增加），从而导致了计算量增加

千筠Wyman·2023-02-02 03:31

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