MPLS网络模型第68页

深度学习（1）---2017年深度学习NLP重大进展与趋势

而深度学习在自然语言处理方面的表现最初并没有那么起眼，不过现在我们可以看到深度学习对NLP的贡献，在很多常见的NLP任务中取得了顶尖的结果，如命名实体识别（NER）、词性标注（POStagging）或情感分析，在这些任务中神经网络模型优于传统方法

zhangbijun1230·2023-01-22 13:17

提高VGG网络模型的效率

batchsize=32）：调整学习率后的运行精度（lr=0.01,batchsize=32）:调整batchsize后的运行精度（lr=0.01,batchsize=24）:3结语最终结果证明，在VGG网络模型中

算法与编程之美·2023-01-22 13:12

调用深度学习网络模型使用（新人向）

最好的方法是在源码的基础上将网络模型提取出来，在一个基本的图像分割网络进行调用，下面以U-net网络源码调用RegSeg为例。

学着学着就能毕业吧？·2023-01-22 13:38

作者解读ICML接收论文：如何使用不止一个数据集训练神经网络模型？

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：欧明锋，浙江大学导读：在实际的深度学习项目中，难免遇到多个相似数据集，这时一次仅用单个数据集训练模型，难免造成局限。是否存在利用多个数据集训练的可能性？本文带来解读。01介绍迄今为止，在深度学习领域，最流行的范式或者大家最常用的范式是端到端学习范式。我们可以把该范式简单概括为四个步骤：准备数据，喂入网络

Datawhale·2023-01-22 12:26

网络模型剪枝-论文阅读《Pruning Filters For Efficient Convnets》

之前的两篇分别讲了剪枝的权重剪枝和神经元剪枝，这篇是专门针对CNN卷积核进行剪枝的，还是挺有针对性和有效的，建议大家去看下原文。Introduction论文首先指出了现有剪枝网络的两个主要问题：一个是有些剪枝方法在剪枝后并不能减少计算时间，因为大多数的剪枝操作是在计算量不大的FC层完成的；另一个问题是，有些能剪枝CNN的方法在剪枝后需要使用单独的稀疏网络框架（BLAS）甚至专门的硬件上才能运行。所

AManFromEarth·2023-01-22 12:25

pytorch学习笔记-----分类网络实践

基于经典网络训练图像分类数据预处理部分：可以利用torchvision.transforms模块进行数据增强，及数据预处理制作可以读取数据的dataloader网络模型设置：可以加载预训练模型，例如torchvision

cvks·2023-01-22 11:22

CenterNet网络模型代码_3-pose_dla_dcn.py

这里主要针对在CenterNet中表现还可以的改进过的dla网络进行分析，主要还是结合代码进行说明。下面就是代码：#BN动量参数BN_MOMENTUM=0.1#获取打印日志对象logger=logging.getLogger(__name__)#获取预训练网络defget_model_url(data='imagenet',name='dla34',hash='ba72cf86'):returnj

qq_29750461·2023-01-22 11:14

imx6ull部署tensorflow lite

问题描述需求是要在imx6ull上跑起来tensorflowlite神经网络模型，进阶目标是可以在QT中编写tensorflowlite应用环境操作环境：VMware中的Ubuntu部署环境：linuxonimx6ull

十方光明·2023-01-22 01:02

深度学习-学习笔记（数值稳定性）

最近看李沐老师的动手学深度学习，有很多收获，因此将老师讲课内容稍作总结，以便以后翻阅学习数值稳定性数值稳定性是神经网络模型一个非常重要的内容，模型不稳定一般与梯度消失和梯度爆炸有关。

J_Wu·2023-01-21 19:31

【opencv】21.图像处理为什么要归一化

图像处理为什么要归一化和如何归一化答：其中一个原因是，对于网络模型训练等，是为了加速神经网络训练收敛，以及保证程序运行时收敛加快。其他原因见下面参考博客。

Mister Zhu·2023-01-21 14:48

深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现

系列文章目录深度学习入门(1)感知机深度学习入门（2）神经网络深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价深度学习入门

阿_旭·2023-01-21 14:18

深度学习10-CNN的例子

这里我用的这个网络模型和经典网络

ygl_9913·2023-01-21 14:11

【踩坑】深度学习 Torch 爆显存的原因（显存不够用等问题）

简介在深度学习过程中，使用显卡的情况主要有两个过程：一、网络模型训练过程；二、网络模型测试过程。在这两个过程中，都可能存在爆显存或者爆内存的情况。

MrOliverXu·2023-01-21 13:20

深度学习篇之tensorflow(2) ---图像识别

处理图像识别图像识别图像识别的关键点及特点卷积神经网络原理视觉生物学研究神经网络优势卷积层池化层正则化层卷积神经网络实例样本数据读取urlretrieve（）方法pythontarfile模块构建卷积神经网络模型构建卷积层构建池化层完整代码实战完成代码图像识别研究图像识别离不开两样东西

落春只在无意间·2023-01-21 10:13

飞桨高层API实现图像去雨

高层API实现图像去雨原文链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/23407141简要介绍去雨深度模型越来越复杂多样，难以分析不同网络模型的作用

KHB1698·2023-01-21 10:09

fasttext文本分类python实现_Windows下fasttext文本分类

它是一个浅层的神经网络模型，类似于word2vec的

weixin_39775029·2023-01-21 10:38

【BP分类】基于果蝇算法优化BP神经网络实现数据分类matlab代码

简介为有效提高风电机组齿轮箱故障诊断的快速性和准确性,采用近几年出现的果蝇算法对BP神经网络进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,显著增强了BP神经网络的泛化能力和全局寻优能力.对比发现,果蝇算法优化后的BP神经网络模型具有比较好的快速性和准确的诊断能力

matlab科研助手·2023-01-21 09:18

典型的多层神经网络模型,神经网络多传感器融合

1、多传感器信息融合和神经网络(RBF)是什么关系?两者间不具有明显的关系，前者是一类需要解决的问题，即将处于不同层次或相同层次的传感器信息进行全局性或局部性的融合。（加权平均就是一种最简单的融合）。神经网络（NN）是人工智能算法中的一种方法，其可以用于解决诸如多传感器信息融合这样的一类问题，其应用领域多种多样。总而言之，两者间非必须的一种组合，但是两者相结合也是一种处理问题的方法。RBF(rad

普通网友·2023-01-21 09:04

1.Pytorch框架下使用yolov3-tiny网络模型训练自己的数据集

在Pytorch框架下使用yolov3-tiny网络模型，训练自己的数据集1.本文参考链接如下：https://blog.csdn.net/gbz3300255/article/details/106094880https

酥酥禾·2023-01-21 09:59

数据分析SHAP工具

shap擅长对xgboost模型进行优化，对于搭建的神经网络模型计算会非常慢。SHAPvalue服从以下等式：其中，f(xij)f

小睿羊今天好好学习了吗·2023-01-21 07:07

GIS原理与应用-空间数据模型

1.空间实体的特征：（1）空间位置特征（2）属性特征（3）时间特征（4）（附加）空间关系特征一、数据概念模型大体分为：对象模型，场模型，网络模型**1.对象模型（要素模型）：将研究的整个地理空间看成一个空域

我想我很倔强·2023-01-20 20:30

基于三维GIS的场数据模型研究与实践

GIS的概念数据模型分为3类:对象模型(ob-jectmodel)、网络模型(networkmodel)和场模型(fieldmodel)。比如基于平面图的点

ztmap2020·2023-01-20 20:56

faster RCNN代码阅读笔记

fasterRCNN代码阅读笔记文章目录fasterRCNN代码阅读笔记本项目直接fork了jwyang/faster-rcnn.pytorch，旨在学习fasterRCNN主网络模型构建部分（vgg16

浩浩乎@·2023-01-20 20:22

吴恩达人工智能课总结

神经网络模型可以看作一个高维矩阵

帅与·2023-01-20 17:56

【2-神经网络优化】北京大学TensorFlow2.0

课程地址：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法

如何原谅奋力过但无声·2023-01-20 16:07

轻量级网络：ShuffleNet V2

ShuffleNetV2受启发于ShuffleNetV1，但并不局限于此，作者为轻量级网络的设计提出了一个新的直接指标和衡量标准，并通过一系列实验，对未来轻量级网络模型的设计提供了四点重要的思路和指导方针

坚硬果壳_·2023-01-20 13:39

轻量级网络模型之ShuffleNet

系列文章目录=======================================================专题-端侧机器学习第一节端侧机器学习框架TensorlfowLite第二节轻量级网络模型之

MasterQKK 被注册·2023-01-20 13:34

轻量级网络模型之EfficientNet

系列文章目录=======================================================专题-端侧机器学习第一节端侧机器学习框架TensorlfowLite第二节轻量级网络模型之

MasterQKK 被注册·2023-01-20 13:34

轻量级网络模型ShuffleNet

在学习ShuffleNet内容前需要简单了解卷积神经网络和MobileNet的相关内容，大家可以去看我之前的一篇博客MobileNet发展脉络（V1-V2-V3），，接下来步入正题~卷积神经网络被广泛应用在图像分类、目标检测等视觉任务中，并取得了巨大的成功。然而，卷积神经网络通常需要较大的运算量和内存占用，在移动端以及嵌入式设备等资源受限的环境中受到限制，因此需要进行网络压缩。模型介绍Shuffl

春末的南方城市·2023-01-20 13:02

pytorch学习笔记-2022

pytorch学习0.先验概率后验概率：1.函数2.python对比jupter3.pytorch读取数据4.tensorboard6.transform常用函数7.dataloader8.神经网络9.网络模型的训练

echoliuy·2023-01-20 10:55

tensorflow学习笔记——获取训练数据集和测试数据集

训练神经网络模型之前，需要先获取训练数据集和测试数据集，本文介绍的获取数据集（get_data_train_test）的方法包括以下步骤：1在数据集文件夹中，不同类别图像分别放在以各自类别名称命名的文件夹中

wxsy024680·2023-01-20 09:50

神经网络模型量化方法简介

笔记mark：jpg算法中就用到了量化。png压缩算法中用到了霍夫曼编码。本文主要梳理了模型量化算法的一些文章，阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程，整理了一些对这些文章的分析和看法。DeepCompression主要分为三个主要的部分：剪枝，量化，哈夫曼编码，下面分别探讨这几种方法并且分析他们在硬件前向配置的加速潜力。剪枝（purning）：其实这个思路的核心非常简单，就是当网络收敛到一定程度

AI视觉网奇·2023-01-20 08:00

Linux应用(四)socket网络编程

文章目录一简略了解网络1三种socket1.1SOCK_STREAM1.2SOCK_DGRAM1.3SOCK_RAW2面向连接和无连接2.1面向连接2.2无连接3网络模型OSI与TCP/IP3.1OSI3.2TCP

_天之白_·2023-01-20 08:54

【人工智能原理自学】初识Keras：轻松完成神经网络模型搭建

本文讲解初识Keras：轻松完成神经网络模型搭建，一起卷起来叭！

文艺倾年·2023-01-20 08:14

解决用summary.py打印模型结构时报错AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘size‘

解决用summary.py打印模型结构时报错AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'size'问题解决方案问题在使用pytorch想打印自己的网络模型结构

追风赶月。·2023-01-20 08:12

基于TensorFlow 实战案例：气温预测（附 Python 完整代码和数据集)

文章目录1、数据获取2、数据可视化3、特征处理4、构建网络模型（1）网络搭建（2）优化器和损失函数（3）网络训练（4）网络模型结构（5）预测结果5、结果展示完整代码及数据各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0

Python数据开发·2023-01-19 18:45

3.损失函数，反向传播，优化器

进行模型训练总结前言最近学会了如何使用pytorch搭建模型和训练模型，在查找官网资料和博客中也遇到了一些坑，因此写一下关于损失函数等相关问题的研究一、损失函数损失函数是算法中比较重要的一部分，通常看论文比较关注的几个点就是网络模型

Master___Yang·2023-01-19 17:58

2.深度学习模型使用：（卷积层，池化层，全连接层）

文章目录前言一、卷积层二、池化层三、线性层（全连接层）3.1全连接3.2激活函数1.sigmoid2.tanh3.Relu3.3Drop层3.4Bath_Normal层前言网络模型在算法中比较常用，对于大部分的网络结构模型都包含以下各层

Master___Yang·2023-01-19 17:23

[AI 技术文章之其二] 自然语言处理的神经网络模型初探

前言这两个月真是突如其来的清闲……偶尔分配来个Bug，但经常就很快搞定了。跟组长讨论了一下代码结构优化方面的问题，把之前加入的一套业务逻辑做了整体优化，然后又陷入“闲”者模式。剩下的大多时间都是在学习学习，熟悉熟悉项目源码。现在主要在搞MTKCameraHal层的东西，真是想吐槽一下，Mtk的代码有很多冗余的部分，比如各种CamAdapter，明明代码一样一样的，非要复制好几份出来，然后只是在cr

StoneDemo·2023-01-19 15:42

数据预处理归一化Z-score归一化Min-Max归一化程序

在训练神经网络模型的时候，对数据进行预处理是必不可少的操作，而对数据进行归一化是预处理最常用的操作。最常用的归一化方法有两种，Min-Max归一化和Z-score归一化。

国晶创新·2023-01-19 15:42

神经网络模型图怎么画,神经网络模型流程图

bp神经网络训练能支持100张图片吗？BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络样本数有什么影响学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a情况下，网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大AI爱发猫www.a

快乐的小荣荣·2023-01-19 12:06

83. 深度循环神经网络及代码实现

以长短期记忆网络模型为例，该代码与之前在sec_lstm中使用的代码非常相似，实际上唯一的区别是我们指定了层的数量，而不是使用单一层这个默认值。像往常一样，我们从加载数据集开

chnyi6_ya·2023-01-19 09:49

双向循环神经网络

动手学深度学习pytorch版：6.10双向循环神经网络github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的

ywm_up·2023-01-19 09:42

深度学习 | 吴恩达深度学习课程2 Week1

Course2Week1编程作业1任务2初始化参数2.1数据2.2神经网络模型2.3初始化为零2.3.1代码2.3.2训练2.3.3预测2.4随机初始化2.4.1代码2.4.2训练2.4.3预测2.5抑梯度异常初始化

写代码的阿呆·2023-01-19 09:41

pytorch-学习笔记-反向传播

又到了一周一次的总结时间，还是老生长谈的话题，我首先来总结一下本周学习的内容，主要包括一下几点：损失函数和反向传播网络模型的保存和修改Sequential函数模型训练实战本篇主要总结损失函数和反向传播，

Dawn向阳而生·2023-01-19 06:47

神经网络模型训练及验证套路

目录0.数据集CIFAR101.神经网络模型训练套路：1.1网络模型搭建：1.2网络模型训练：1.3GPU加速：法（一）：法（二）：1.4网络模型保存1.5训练结果2.神经网络模型验证套路2.1网络模型加载

youyiketing·2023-01-19 04:26

Diffusion笔记

二、CLIP是什么CLIP是OpenAI在2021年初发布的用于匹配文本和图像的神经网络模型，是近年来在多模态研究领域的杰出成果，它一方

zh515858237·2023-01-18 22:40

[Pytorch]保存与加载神经网络模型

一、保存神经网络模型Pytorch模型以pth格式进行保存，为了方便操作我们可以设置两种保存模式：保存一定轮次的模型数据和保存验证集损失函数最小的模型数据。同时也可保存损失函数日志以便分析。

ViperL1·2023-01-18 20:21

TensorFlow应用实战-9-生成音乐

生成音乐的python文件#-*-coding:UTF-8-*-"""用训练好的神经网络模型参数来作曲"""importpickleimportnumpyasnpimporttensorflowastffromutilsimport

weixin_34376986·2023-01-18 20:43

m基于AlexNet神经网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真

Alexnet网络模型于2012年提出。它具有更高维度的特征提取效

我爱C编程·2023-01-18 18:07

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