RNN神经网络第32页

【GPU】CUDA是什么？以及学习路线图！

3、神经网络能加速的有很多，当然使用硬件加速是最可观的了，而目前除了专用的NPU（神经网络加速单元），就属于GPU对神经网络加速效果最好了：

Hcoco_me·2024-01-28 16:14

【CTWVRP】遗传算法求解带软时间窗+容量约束+成本(固定+运输+制冷+惩罚)车辆路径规划【含Matlab源码 3836期】

Matlab领域·2024-01-28 15:28

(转载)Seq2SeqModel参数

例如，单词“非线性”不在词表中，则句子“非线性在神经网络中是重要的”变成“UNK在神经网络中是重要的”。准备开始和结束标签以及填充标签在decoder端，GO表示解码开始，用EOS表示解码结

walk walk·2024-01-28 15:49

程序员书单|本月有哪些新书值得关注？

这一本小书，希望从纯技术的角度，为你梳理生成式语言模型的发展脉络，对从N-Gram、Bag-of-Word、Word2Vec、NPLM、RNN、S2S、Atten

人邮异步社区·2024-01-28 14:54

cnn卷积神经网络（计算过程详析）

参考网址百度安全验证https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html一般的神经网络结构如下CNN卷积神经网络可以被分为许多层，其层级结构一般为•数据输入层/Inputlayer

wanghua609·2024-01-28 14:12

CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的

是Dream呀·2024-01-28 14:39

【神经网络搜索】Single Path One Shot

【GiantPandaCV导读】SinglePathOneShot(SPOS)是旷视和清华、港科大联合的工作。与之前的工作不同，SPOS可以直接在大型数据集ImageNet上搜索，并且文章还提出了一种缓和权重共享的NAS的解耦策略，让模型能有更好的排序一致性。image代码：https://github.com/megvii-model/SinglePathOneShot论文：https://ar

pprpp·2024-01-28 13:23

蚂蚁集团持续探索生成式AI，20篇论文入选AI顶会NeurlPS

据了解，蚂蚁此次入选的论文，覆盖计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、图像处理等多个人工智能和机器学习领域的前沿主题。其中七成以上论文聚焦生成式AI在高速发展中遇到的一些挑战和难题。以下为其中

金融机器智能官方·2024-01-28 13:48

使用强化学习进行神经网络结构搜索的代码以及修改

目录代码一（UsingTensorFlow）：代码二（UsingTensorFlow）：代码三（UsingPyTorch）：参考：本人在网上找了三个相关的代码，但是都有问题，这里记录一下修改哪些地方之后可以跑通。代码一（UsingTensorFlow）：代码地址：https://github.com/wallarm/nascell-automl这个代码有详细的说明：TheFirstStep-by-

ThreeS_tones·2024-01-28 13:43

AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop

动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度，尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值。

LabVIEW_Python·2024-01-28 13:37

208. 实现 Trie (前缀树)

vectorchildren;boolisEnd;Trie*searchPrefix(stringprefix){Trie*node=this;for(inti=0;ichildren[prefix[i]-'a']){returnnullptr

咔咔咔的·2024-01-28 12:47

uni-app接口封装

uni.getStorageSync('token');exportdefault(url,method,params,header)=>{uni.showLoading({title:'加载中'});returnnewPromise

itrs·2024-01-28 12:10

自然语言处理：transfomer架构

介绍transfomer是自然语言处理中的一个重要神经网络结构，算是在传统RNN和LSTM上的一个升级，接下来让我们来看看它有处理语言序列上有哪些特殊之处模型整体架构原论文中模型的整体架构如下，接下来我们将层层解析各层的作用和代码实现该模型架构主要包含的基本层有嵌入层

Nowl·2024-01-28 12:34

深度学习与神经网络pytorch版基础知识

深度学习与神经网络pytorch版基础知识1.简单介绍PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook于2016年发布的第一个开源项目。

砍树＋c＋v·2024-01-28 11:45

matplotlib 波士顿房价数据及可视化 Tensorflow 2.4.0

1.1kears1.2kears常用数据集2.波士顿房价数据及可视化2.1下载波士顿房价数据集2.2展示一个属性对房价的影响2.3将是三个属性全部展示1.认识1.1kearsKeras是一个用Python编写的高级神经网络

砍树＋c＋v·2024-01-28 11:12

文本分类识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+Django网页界面

作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（“体育类”,“财经类”,“房产类”,“家居类”,“教育类”,“科技类”,“时尚类”,“时政类”,“游戏类”,“娱乐类”），基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型

　子午·2024-01-28 11:12

【TypeScript 4.5】004-第 4 章类型缩小

类型缩小就是从宽类型转化为窄类型的过程类型缩小常用于处理联合类型变量的场景代码分析functionpadLeft(padding:number|string,input:string):string{returnnewArray

℡古壹·2024-01-28 11:04

【GitHub项目推荐--如何构建项目】【转载】

这是一个138KStar的开源项目，这个仓库汇集了诸多优质资源，教你如何构建一些属于自己的东西，内容主要分为增强现实、区块链、机器人、编辑器、命令行工具、神经网络、操作系统等几大类别。

旅之灵夫·2024-01-28 11:28

[笔记]深度学习入门基于Python的理论与实现(六)

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

【Java万花筒】Java智能编程：探寻Jess、JADE、Neuroph和Apache OpenNLP的奇妙世界

这些工具包提供了丰富的功能，涵盖了专家系统开发、多智能体系统、人工神经网络构建以及自然语言处理等领域。通过深入了解这些工具，读者将能够在J

friklogff·2024-01-28 10:25

人工智能：更多有用的 Python 库

人工神经网络(artificialneuralnetwork)（

库库的里昂·2024-01-28 09:16

源码实现简介

深度学习的基本原理是通过神经网络模拟人脑的认知过程，从大量的数据中学习并提取有用的特征。在自动驾

zwhdldz·2024-01-28 09:11

DPW-SDNet: Dual Pixel-Wavelet Domain Deep CNNsfor Soft Decoding of JPEG-Compressed Images

受深度卷积神经网络（CNN）在低层和高层计算机视觉问题上的出色性能的启发，我们开发了一种基于双像素小波域深度卷积神经网络

mytzs123·2024-01-28 08:29

处理多维特征的输入

文章目录回顾多维向量的逻辑回归Mini-Batch神经网络构建模型1.数据准备2.定义模型3.构建损失函数和优化器4.训练完整代码练习回顾之前学习的分类和回归任务都是由x、y组成的数据集，但是我们的输入都是一维向量

chairon·2024-01-28 08:28

TNNLS'23 | 简单高效的图对比学习聚类

数据派THU·2024-01-28 08:20

【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块

一、神经网络的前中后期在神经网络中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中，“网络早期（低层）”、“网络中期（中层）”和“网络后期（高层）”通常指的是网络结构中不同层级的部分，每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性

风筝超冷·2024-01-28 08:33

深度学习与神经网络pytorch版 2.2 数据预处理

深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理目录深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理2.2.1读取数据集2.2.2处理缺失值2.2.3转换为张量格式小结2.2.1读取数据集#2.2.1

砍树＋c＋v·2024-01-28 08:27

PyTorch初探：基本函数与案例实践

张量上的操作是构建神经网络层的基础。以下是PyTorch中一些常用的张量操作函数：torch.tensor():创建一个新的张量。torch.ones(),torc

GT开发算法工程师·2024-01-28 08:26

【机器学习 & 深度学习】神经网络简述

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（

为梦而生~·2024-01-28 07:39

大创项目推荐题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖

laafeer·2024-01-28 07:03

深度学习-自注意力机制

RNN最早的语言处理RNN解决的是模型去考虑前面的输入RNN的缺点，每一代都要向传家宝中装东西，导致后面看不到祖先。

Cuteboom·2024-01-28 07:31

JS轮询查找接口

catch(res=>res);constgetPayStatus=async(orderNumber)=>{//轮询查找订单状态letcounter=0;constMAXCOUNTER=3;returnnewPromise

RadishHuang·2024-01-28 06:23

AIGC的底层核心结构Transformer是如何彻底改变NLP游戏规则的？OJAC近屿智能带你一探究竟

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构。可以用于处理序列数据，被广泛应用于翻译、识别等任务。这种模型的主要特点是使用自注意力机制和位置Embedding来提升语言的表达能力。Tr

OJAC近屿智能·2024-01-28 06:45

NeRF 其一：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis1.什么是神经辐射场2.论文简述3.体渲染3.1视线3.2体渲染-连续3.3体渲染-离散4.神经网络与位置编码

泠山·2024-01-28 06:39

pytorch 卷积神经网络CNN

www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络CNN1www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一种多层神经网络。

Jiang_Immortals·2024-01-28 06:06

第5章（python深度学习——波斯美女）

第5章深度学习用于计算机视觉本章包括以下内容：理解卷积神经网络（convnet）使用数据增强来降低过拟合使用预训练的卷积神经网络进行特征提取微调预训练的卷积神经网络将卷积神经网络学到的内容及其如何做出分类决策可视化本章将介绍卷积神经网络

weixin_42963026·2024-01-28 05:14

第3章-python深度学习——（波斯美女）

第3章神经网络入门本章包括以下内容：神经网络的核心组件Keras简介建立深度学习工作站使用神经网络解决基本的分类问题与回归问题本章的目的是让你开始用神经网络来解决实际问题。

weixin_42963026·2024-01-28 05:14

第2章-神经网络的数学基础——python深度学习

第2章神经网络的数学基础2.1初识神经网络我们来看一个具体的神经网络示例，使用Python的Keras库来学习手写数字分类。

weixin_42963026·2024-01-28 05:43

Executors工具类

Createsathreadpoolthatreusesafixednumberofthreads*/publicstaticExecutorServicenewFixedThreadPool(intnThreads){returnnewThrea

weixin_44145526·2024-01-28 05:33

diffusion中为什么神经网络要预测噪音

在diffusion中，有一个跟以往不一样的点，就是，他是预测噪音，随后剥离然后生成图像，但是为什么要这样做呢，我认为原因如下预测噪音每一步都有前一步的基础，两张图片之间差的就是噪音而已，看上去是在预测噪音，实际上是把原图特征剥离出来，既然差距只有噪音，显然，预测噪音比预测原图容易多了

Zqchang·2024-01-28 05:18

LDM中的对数据做正态分布应该怎么理解

客观数据的分布是很复杂的，，神经网络想要拟合客观数据非常难，所以才需要使用一个正态分布和神经网络一起把数据映射到另一个数据所谓的生成模型所以需要通过一个神经网络，把一个复杂的数据分布，映射到一个我们已经知晓的数据分布

Zqchang·2024-01-28 05:47

LN，IN，GN，SN归一化原理详解

2BN的计算过程中需要保存某一层神经网络batch的均值和方差等统计信息，对于固定长度的网络结构(DNN、CNN)比较适合，但是对于不定长度的RNN的，训练比较

圆圆栗子君·2024-01-28 04:16

Faster R-CNN

1FasterR-CNN的改进RPN实际上是FasterR-CNN中的一个小的神经网络，通过这个网络来生成候选区域框ROI；集成RegionProposalNetwork(RPN)网络:1FasterR-CNN

圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

pytorch安装(CPU和GPU)，以及简单的API

上述这样命名就是因为深度学习只是机器学习的一个分支2pytorch的优点：简单易用、分布式训练、服务器部署方便、移动端部署方便；3PyTorch是基于以下两个目的而打造的python科学计算框架：无缝替换NumPy，并且通过利用GPU的算力来实现神经网络的加速

圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

池化理解，还有卷积神经网络中最后一层为全连接层的原因

下述只是个人笔记，仅供参考1池化1.1池化讲解一般来说，在池化操作中，步长（stride）通常被设置成等于池化窗口的大小。这样的设置确保了每次池化操作都是在不重叠的区域上进行，从而最大化地减少特征映射的维度，并且每个输入值只被考虑一次，这使得操作更加高效。这种方法也被称作“非重叠池化”（non-overlappingpooling）。1.2池化的作用降维：池化操作通过减少特征图的空间尺寸来降低后续

圆圆栗子君·2024-01-28 04:14

计算机设计大赛卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是卷积神经网络手写字符识别

iuerfee·2024-01-28 04:39

152. Maximum Product Subarray

defmaxProduct(self,nums):""":typenums:List[int]:rtype:int"""iflen(nums)==0:return0iflen(nums)==1:returnnums

April63·2024-01-28 02:42

Asynchronous Bidirectional Decoding for Neural Machine Translatio

用于神经机器翻译的异步双向解码Abstract主导神经机器翻译（NMT）模型应用统一注意力编码器-解码器神经网络进行翻译。

糖爰·2024-01-28 02:26

自然语言处理的发展

循环神经网络通过捕捉序列信息，在NLP领域中取得了巨大的成功。Transform

Dxy1239310216·2024-01-28 01:04

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》

词嵌入、循环神经网络（RNN）、Transformer、以及注意力机制等技术成为自然语言处理的引擎，驱动着计算机更好地理解和生成人类语言。

清水白石008·2024-01-28 00:05

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