MPLS网络模型第69页

基于RBF神经网络模型，根据历史车速信息，预测将来几秒预测时域的车速信息的时序预测模型

基于RBF神经网络模型，根据历史车速信息，预测将来几秒预测时域的车速信息的时序预测模型（本程序先根据训练工况训练，采用训练后的神经网络模型，预测UDDS循环工况，每个时间点车速下将来几秒内的车速信息）。

「已注销」·2023-01-18 18:00

CNN网络量化--Two-Step Quantization for Low-bit Neural Networks

Two-Step-Quantization-AlexNethttps://github.com/HolmesShuan/Optimal-Ternary-Weights-Approximation本文的思路很简单：将CNN网络模型的

O天涯海阁O·2023-01-18 17:12

【论文阅读笔记】---《A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks》

论文：ASurveyofModelCompressionandAccelerationforDeepNeuralNetworks深度神经网络模型压缩与加速综述摘要--深度卷积神经网络（CNN）目前在很多视觉识别任务中有非常良好的表现

吃不胖的卷卷·2023-01-18 17:38

caffe网络模型中各层功能的详解

Layer（层）是Caffe中最庞大最繁杂的模块。由于Caffe强调模块化设计，因此只允许每个layer完成一类特定的计算，例如convolution操作、pooling、非线性变换、内积运算，以及数据加载、归一化和损失计算等。layer这个类可以说是里面最终的一个基本类了，深度网络呢就是一层一层的layer，相互之间通过blob传输数据连接起来。我们先看一张图：然后我们从头文件看看：Caffe中

马卫飞·2023-01-18 16:49

机器学习之神经网络（五）手写数字识别案例调库实现

库函数导入，数据集的加载，适当缩放特征；将数据集随机分成训练集和测试集；调用神经网路相关库函数，或者自己编写的神经网络函数；建立适当的神经网络模型，包

繁华三千东流水·2023-01-18 16:38

如何将数据输入到神经网络中

目录理论部分具体实践理论部分在训练神经网络模型时，需要将数据输入到网络中。这通常包括以下步骤：准备数据：首先需要准备好需要输入到网络中的数据，通常是图像，文本或其他数值。

夏虫冰语·2023-01-18 14:53

深度学习入门到精通——基本的卷积神经网络

网络模型越宽，学习到的特征更具多样性。两者往往

小陈phd·2023-01-18 14:45

地标建筑物识别——Task3 语义分割模型发展

前言：该部分我们学习语义分割网络模型的发展：FCN、SegNet、Unet、DeepLab、RefineNet、PSPNet、GAN语义分割。

Ford_66·2023-01-18 14:44

datawhale语义分割-Task3 语义分割模型发展

datawhale语义分割-Task3语义分割模型发展本章主要讲解的是语义分割网络模型的发展：FCN、SegNet、Unet、DeepLab、RefineNet、PSPNet、GAN语义分割。

星辰 JACK·2023-01-18 14:40

最简单的神经网络结构图,神经网络的神经元结构

BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

普通网友·2023-01-18 13:35

循环神经网络 - 循环神经网络的从零开始

文章目录循环神经网络的从零开始1-独热编码2-初始化模型参数3-循环神经网络模型4-预测5-梯度裁剪6-训练7-小结循环神经网络的从零开始在本节中，我们将从头开始基于循环神经网络实现字符极语言模型。

未来影子·2023-01-18 13:33

神经网络结构包括哪些,神经网络的种类和特点

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·2023-01-18 13:02

神经网络算法实例说明，简单神经网络算法原理

在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。

aifans_bert·2023-01-18 13:00

直播预告| 基于神经网络模型的开放领域对话系统研究

6月18日晚7:30-8:30AITIME邀请了清华大学周昊同学跟大家分享：基于神经网络模型的开放领域对话系统的研究哔哩哔哩直播通道★嘉宾简介★周昊，清华大学计算机科学与技术系博士生，师从朱小燕教授。

AITIME论道·2023-01-18 11:50

[PyTorch]利用torch.nn实现logistic回归

文章目录内容速览实验要求代码实验结果内容速览采用PyTorch提供的data库创建数据加载器data_iter继承nn.Module构建网络模型参数初始化损失函数torch.nn.BCELoss()，torch.optim.SGD

番茄牛腩煲·2023-01-18 11:38

1. 神经网络系列--基本原理

神经网络基本原理前言符号约定1.3神经网络的基本工作原理简介1.3.1神经元细胞的数学模型输入input权重weights偏移bias求和计算sum激活函数activation小结1.3.2神经网络的训练过程单层神经网络模型训练流程前提条件步骤

五弦木头·2023-01-18 10:56

TinaFace完整复现及其搭建自己的网络模型

1.conda环境准备首先，按照mmdetection操作步骤创建好虚拟环境，并安装好mmcv、mmdet等安装包然后，下载TinaFace项目代码：gitclonehttps://github.com/Media-Smart/vedadet.gitcdvedadetvedadet_root=${PWD}最后，编译vedadet项目，执行：pipinstall-rrequirements/buil

JaciusCV·2023-01-18 08:00

RuntimeError: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changi

最近在训练网络模型时，出现以下错误：/home/xw/anaconda3/envs/openmmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/cuda/__init__.py

JaciusCV·2023-01-18 08:58

现成网络模型的迁移学习和网络模型的保存与读取

jsy在学习·2023-01-18 07:38

网络模型的保存与读取

网络模型的保存与读取主要是有两种方式一：保存网络模型的结构二：获取网络模型的状态并将其网络模型中的参数保存为字典方式一：保存模型：importtorchimporttorchvision#使用原始数据vgg16

荭凯·2023-01-18 07:07

ResNet迁移学习（三）—— 网络结构（Model.py）

该模型在ImageNet上训练，取得优秀的结果，并且残差思想被广泛应用于各种任务场景下的网络模型中。

X_Imagine·2023-01-18 07:06

【算法】一个简单的Resnet原理

也许赋予神经网络无限可能性的“非线性”让神经网络模型走得太远

YaoYee_7·2023-01-18 07:05

迁移学习--网络模型的保存和读取

对于深度学习使用pytorch框架中有时候需要涉及到模型保存和读取，保存方式一般有两种方法，第一种是保存网络模型的模型结构+模型参数(占的内存比方式2大一点点)，第二种（官方推荐）只保存了模型参数。

m0_59199033·2023-01-18 07:35

史上最详细网络基础知识

网络技术的基本原理：1.网络层次划分2.OSI七层网络模型3.IP地址4.子网掩码及网络划分5.ARP/RARP协议6.路由选择协议7.TCP/IP协议8.UDP协议9.DNS协议10.NAT协议11.

人间不值得-·2023-01-18 04:52

机器学习笔记之深度信念网络(三)贪心逐层预训练算法

机器学习笔记之深度信念网络——贪心逐层预训练算法引言回顾：深度信念网络的结构表示回顾：RBM\text{RBM}RBM叠加思想贪心逐层预训练算法引言上一节介绍了深度信念网络模型的构建思想，本节将介绍后验概率求解

静静的喝酒·2023-01-18 03:40

图解vmware nat模式原理及其 VMnet8报文流探究 (虚机nat上网)

虚机访问物理主机协议栈虚机访问外部物理网络物理主机进程访问虚机win10的nat网络模型wsl的网络模型vmwarehost-only网络模型疑问解答VMnet8虚拟网卡的作用？其是否关联nat功能？

mlshenhua·2023-01-18 03:10

【2022】Do Explanations Explain? Model Knows Best

本文提出了一个能使用神经网络模型本身对explanation评估的框架。该框架使用神经网络来生成输入特征，这些输入特征能将指定行为加在输出上。

Ziy.·2023-01-18 03:50

mask-rcnn实现(基于ros)

MaskR-CNN算法的ROS包；该软件包包含基于主题的ROS接口的MaskR-CNN的ROS节点；核心算法代码大部分基于Matterport公司的MaskR-CNN实现；不包含训练MaskR-CNN网络模型的代码

威武虎虎·2023-01-17 23:16

PyTorch学习笔记（7）网络模型的使用与修改

本文使用pytorch自带的网络模型，并略作修改，使它能够适应其它的数据集。文章目录下载修改模型模型的保存与读取下载这里以vgg16为例子。

游星凌·2023-01-17 22:41

PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改

PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。

我这一次·2023-01-17 22:10

现有网络模型的修改【学习笔记】

PyTorch有一些现有网络模型，利用现有网络模型来解决分类问题，是一种非常快捷的方法。

Mola_ya·2023-01-17 22:39

【学习笔记】【Pytorch】14、网络模型的保存与读取

【学习笔记】【Pytorch】14、网络模型的保存与读取一、网络模型的保存二、网络模型的读取一、网络模型的保存Pytorch提供了两种方式进行保存模型。

Mr庞.·2023-01-17 22:07

【学习笔记】【Pytorch】16、模型训练套路

准备数据：创建datasets实例加载数据：创建DataLoader实例准备模型：神经网络结构设置损失函数设置优化器开始训练：从batch_size个数据中分别取出个图片数据和标签数据图片数据输入到神经网络模型里后输出训

Mr庞.·2023-01-17 22:07

【小土堆】Pytorch学习笔记_P25/26_网络模型使用、修改、存取

【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili#笔记内容（1）P25_现有网络模型的使用及修改（2）P26_网络模型的保存与读取（1）现有网络模型的使用及修改#（1）现有模型的的使用。

惜年_night·2023-01-17 22:36

现有网络模型的使用和修改

（联邦学习笔记，资料来源于b站小土堆）在pytorch中，torchvison.module里有很多现有的模型可以直接使用，包括AlexnetVGGResNetSqueezeNetDenseNetInceptionv3GoogLeNetShuffleNetv2MobileNetv2MobileNetv3ResNextWideResNetMNASNetQuantizedModels官方文档链接：ht

沉睡中的主角·2023-01-17 22:33

【Pytorch】现有网络模型的使用及修改 - 学习笔记

视频地址本文依旧是对视频内容进行记录在官方文档里可以看到torchvision提供的一些视觉相关的模型~考虑到数据集大小，我们使用CIFAR10数据集，网络采用VGG16（VGG网络中常用的为VGG16和VGG19）可以看到模型有两个参数：pretrained：如果=True，返回一个使用ImageNet预训练过的模型progress：如果=True，会展示一个训练的进度条写代码比较一下impor

Lucy@IshtarXu·2023-01-17 22:01

【学习笔记】【Pytorch】13、现有网络模型的使用及修改

【学习笔记】【Pytorch】13、现有网络模型的使用及修改现有模型VGG16网络模型的使用及修改现有模型参考：Modelsandpre-trainedweightsVGG16网络模型的使用及修改VGG16

Mr庞.·2023-01-17 22:30

回归预测 | MATLAB实现ANN神经网络多输入单输出

MATLAB实现ANN神经网络多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现ANN神经网络多输入单输出预测效果基本介绍程序设计参考资料致谢预测效果基本介绍人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善

机器学习之心·2023-01-17 16:40

张xiao张·2023-01-17 16:07

用LSTM的模型实现自动编写古诗

简介训练次数较少的时候生成的诗句：训练结束时生成的诗句：虽然训练到最后写出的诗句都不怎么看得懂，但是，可以看到模型在学习到越来越多目前RNN循环神经网络可以说是最强大的神经网络模型之一了，可以处理大量的序列数据

闫倩倩爱编程·2023-01-17 15:59

通用模型、全新框架，WavLM语音预训练模型全解

（本文阅读时间：14分钟）编者按：深度神经网络模型近年来虽然在各项语音任务上都有所进展，但却仍依赖于大量的标注数据。而自监督训练方法的出现和发展则在一定意义上缓解了该问题。

PaperWeekly·2023-01-17 15:48

神经网络能用来干什么_知识普及：卷积神经网络模型是怎样工作的？可以做些什么？...

在走进深度学习的过程中，最吸引作者的是一些用于给对象分类的模型。最新的科研结果表示，这类模型已经可以在实时视频中对多个对象进行检测。而这就要归功于计算机视觉领域最新的技术革新。众所周知，在过去的几年里，卷积神经网络(CNN或ConvNet)在深度学习领域取得了许多重大突破，但对于大多数人而言，这个描述是相当不直观的。因此，要了解模型取得了怎样大的突破，我们应该先了解卷积神经网络是怎样工作的。卷积神

weixin_39863631·2023-01-17 14:42

Tensorflow深度学习实战之(七)--MP神经元与BP神经网络模型

文章目录一、M-P神经元模型二、BP神经网络模型1.感知机模型2.BP神经网络模型3.BP神经网络传播过程4.BP神经网络向前推导5.BP神经网络训练过程步骤一:定义神经网络前向传播的结构、各个参数以及输出结果步骤二

TORE007·2023-01-17 13:27

机器学习实验3：神经网络模型实现基于sklearn

YANGGEOL·2023-01-17 13:54

【计算机科学】【2019】基于一维卷积神经网络的时间序列分类

近年来，机器智能的研究取得了很大的进展，神经网络模型在图像分类、语言理解等领域都做出了重要的贡献。递归神经网络（RNN）通常是语言理解和时间序列分析等任务的首选方法。

梅花香——苦寒来·2023-01-17 12:46

交通事故预测—《Traffic Accident’s Severity Prediction: A Deep-Learning Approach-Based CNN Network》

二、摘要基于交通事故特征的权重，提出了基于特征矩阵的灰色图像(FM2GI)算法，将交通事故数据的单一特征关系转换为包含并行组合关系的灰色图像作为模型的输入变量，网络模型是基于CNN。（也就是说这篇文

永恒的记忆2019·2023-01-17 11:50

神经网络模型结果怎么看,神经网络模型参数辨识

人工神经网络评价法人工神经元是人工神经网络的基本处理单元，而人工智能的一个重要组成部分又是人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元系统的数学模型，接受信息主要是通过神经元来进行的。首先，人工神经元利用连接强度将产生的信号扩大；然后，接收到所有与之相连的神经元输出的加权累积；最后，将神经元与加权总和一一比较，当比阈值大时，则激活人工神经元，信号被输送至与它连接的上一层的神经元，反之则不行。人工神经

普通网友·2023-01-17 09:40

使用kaggle的GPU离线训练自己的模型

有时候为了得到更好的模型结果，你可能需要使用一个更大的batch-size去训练，但是自己的电脑gpu又带不动，那么这时候你就可以尝试去使用一些免费的线上训练网站了，下面我将介绍使用kaggle离线训练自己的神经网络模型步骤

@________·2023-01-17 09:43

第一章深度学习与PyTorch库简介

2.PyTorch库允许你高效地构建和训练神经网络模型。3.PyTorch在注重灵活性和速度的同时最大限度地减少了认知开销，它还默认为急切模式。

Cary.·2023-01-17 07:35

unet 学习笔记2神经网络结构

一个神经网络模型都是基于nn.module不同的模型无非就是convmaxpooldrop等设置的顺序层数等不同。

scycie·2023-01-17 05:51

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