TensorFlow神经网络第106页

吴恩达深度学习Course1-Week(3)

吴恩达深度学习Course1-Week(3)文章目录吴恩达深度学习Course1-Week(3)一、什么是神经网络NeuralNetwork?

木心·2023-11-23 19:35

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)文章目录吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)一、影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(

木心·2023-11-23 19:05

吴恩达深度学习笔记5-Course2-Week1【深度学习的实用层面】

改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化深度学习的实用层面一、训练、验证、测试集样本数据分成以下三个部分：训练集(trainset):用于对模型进行训练。

Wang_Jiankun·2023-11-23 19:28

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标：带有一个隐藏层的平面数据分类神经网络参考自

LittleSeedling·2023-11-23 19:27

【RNN+加密流量A】EBSNN: Extended Byte Segment Neural Network for Network Traffic Classification

实验总结论文内容数据集可读的引用文献论文简介原文题目：EBSNN:ExtendedByteSegmentNeuralNetworkforNetworkTrafficClassification中文题目：用于网络流量分类的扩展字节段神经网络发表期刊

过动猿·2023-11-23 18:49

竞赛选题酒店评价的情感倾向分析

项目所需模块importtensorflowastfi

laafeer·2023-11-23 18:52

【TensorFlow】：在Linux上安装nvidia-docker环境，解决显卡切换问题，只需要几步就可以成功安装，安装之后登陆不了界面，只能变成服务器模式命令后执行了。

nvidia-docker2，首先要关闭切换bios，默认使用集成显卡，禁用nouveau3，安装nvidia的驱动和nvidia-docker23，最后可以执行gpt-2-simple的项目了，然后显存太小OOM了前言TensorFlow

fly-iot·2023-11-23 18:50

homework0 搭建环境

安装anaconda及tensorflow，并测试安装环境1下载并安装anaconda因为使用的是python3，所以要安装anaconda3；目前Anaconda出了Python3.7版本，即Anaconda3

陈之然·2023-11-23 17:52

前向传播与损失函数

它们在神经网络的训练过程中起着重要的作用，帮助模型学习和优化参数。一、前向传播前向传播是机器学习和深度学习中一种信息传递的过程。

非著名程序员阿强·2023-11-23 17:26

Tensorflow平台快速搭建：Windows 7+TensorFlow 0.12.0

Tensorflow平台快速搭建：Windows7+TensorFlow0.12.01、TensorFlow0.12.0下载2016年11月29日，距离TensorFlow宣布开源刚刚过去一年，支持Windows7

成长Bar·2023-11-23 16:25

docker-compose部署向量数据库milvus

Milvus创建于2019年，其唯一目标是：存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成的大量嵌入向量。作为专门设计用于处理输入向量查询的数据库，它能够在万亿规模上对向量进行索引。

opreator.ke·2023-11-23 16:18

linux 检测 GPU 占用率

在使用TensorFlow跑深度学习的时候，经常出现显存不足的情况，所以我们希望能够随时查看GPU时使用率。如果你是Nvidia的GPU，那么在命令行下，只需要一行命令就可以实现。

starhiking·2023-11-23 16:31

【Python】【Torch】神经网络中各层输出的特征图可视化详解和示例

本文对神经网络各层特征图可视化的过程进行运行示例，方便大家使用，有助于更好的理解深度学习的过程，尤其是每层的结果。

木彳·2023-11-23 15:51

TensorFlow实战教程（二十五）-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究（下）模型构建

这篇文章写得很冗余，但是我相信你如果真的看完，并且按照我的代码和逻辑进行分析，对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助，只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后，您才能适应更多的真实环境，坚持！毕竟我写的时候也看了20多小时的视频，又写了20多个小时，别抱怨，加油~上一篇文章处理后的数据格式如下图所示，将一个个句子处理成了包含六元组的CSV文件，这篇文章将介绍BiLSTM-CRF模型搭建及训练、

张志翔的博客·2023-11-23 15:38

网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——BN层、全连接层)

BN层为了追求更高的性能，卷积网络被设计得越来越深，然而网络却变得难以训练收敛与调参。原因在于，浅层参数的微弱变化经过多层线性变化与激活函数后会被放大，改变了每一层的输入分布，造成深层的网络需要不断调整以适应这些分布变化，最终导致模型难以训练收敛由于网络中参数变化导致的内部节点数据分布发生变化的现象被称作ICS(InternalCovariateShift)。ICS现象更容易使训练过程陷入饱和区，

丁天牛·2023-11-23 14:46

网络中BN层的作用

BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合分析：（1）加快收敛速度：在深度神经网络中中，如果每层的数据分布都不一样的话，将会导致网络非常难收敛和训练，而如果把每层的数据都在转换在均值为零

suibianshen2012·2023-11-23 14:42

Dropout 作用

一、前言Dropout出现的原因训练深度神经网络的时候，总是会遇到两大问题：（1）容易过拟合（2）网络费时在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

shadowismine·2023-11-23 14:12

Dropout层、BN层、Linear层 & 神经网络的基本组成

图1卷积网络中的layers承接上三篇博客：卷积层(空洞卷积对比普通卷积)、激活函数层、池化层&感受野目录（1）Dropout层（2）BN层（BatchNormal）（3）全连接层（1）Dropout层在深度学习中，当参数过多而训练样本又比较少时，模型容易产生过拟合现象。过拟合是很多深度学习乃至机器学习算法的通病，具体表现为在训练集上预测准确率高，而在测试集上准确率大幅下降。2012年，Hinto

Flying Bulldog·2023-11-23 14:11

图神经网络（7）-续 GNN的具体实践（BN,dropout等）

实践中的GNN层BN以及dropout之类的具体操作，参考神经网络中的内容。后面自己补一个，神经

山、、、·2023-11-23 14:40

BN层的作用

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75603087BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合分析：（1）加快收敛速度：在深度神经网络中中

薛定谔的炼丹炉！·2023-11-23 14:10

神经网络中的BN理解

费马定理·2023-11-23 14:02

神经网络中的BN层

优势:加快网络的训练和收敛的速度，即我们可以使用较大的学习率控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合1.加快训练速度在深度神经网络中中，如果把每层的数据都在转换在均值为零，方差为1的状态下，这样每层数据的分布都是一

我本将心向明月5526·2023-11-23 14:32

神经网络中BN层简介及位置分析

1.简介BatchNormalization是深度学习中常用的技巧，BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift(IoffeandSzegedy,2015)第一次介绍了这个方法。这个方法的命名，明明是Standardization,非要叫Normalization,把本来就混用、

shadowismine·2023-11-23 14:59

TensorFlow基础（六）--TensorFlow中常用的优化器的对比与选择（Optimizer）

目录1.优化器的作用2.常用的优化器（Optimizer）3.各种优化器的对比3.1三种梯度下降法的对比3.2SGD（梯度下降）3.3Momentum3.4NAG(Nesterovacceleratedgradient)3.5Adagrad3.6RMSprop3.7Adadelta3.8Adam4.优化器的选择5.演示示例1.优化器的作用优化器是用来最小化损失函数的方法，也就是找到定义的模型中参数

王致列·2023-11-23 13:30

Adam优化器如何选择

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

hold_on_zhen·2023-11-23 12:56

如何选择深度学习优化器

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

黑虎含珠·2023-11-23 12:20

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

训练循环（trainingloop）1、抽取训练样本x和对应的目标y组成的数据批量；2、在x上运行网络[这一步叫前向传播（forwardpass）]，得到预测值y_pred；3、计算网络在这批数据上的损失，用于衡量y_pred和y之间的距离；4、更新网络所有权重，使网络在这批数据上的损失略微下降。导数导数完全描述了改变x后f(x)如何变化，如果想要减小f(x)的值，只需将x沿着导数的反方向移动一小

庵下桃花仙·2023-11-23 12:42

基于卷积神经网络的人脸识别

使用环境python3.7tensorflow2.2.0opencv-python4.4.0.40Keras2.4.3numpy1.18.5，具体安装过程以及环境搭建省略，可借鉴网上。

冰美式不加糖mql·2023-11-23 11:37

tf模型在C++部署

tensorflow训练好的模型使用ONNXRuntime在C++部署tf模型转onnx使用tf2onnx,在前面的文章有讲到c++调用tf.keras的模型.环境ubuntu20.04cuda11.6cudnn8.2.4

wp133716·2023-11-23 10:41

神经网络中FLOPs和MACs的计算（基于thop和fvcore.nn）

以输入为(1,1,200,3)的张量卷积取nn.Conv2d(1,64,kernel_size=(8,1),stride=(2,1),padding=(0,0))为例。先计算输出的形状公式为H上为(200+0-8)/2+1=97W上依然是3所以输出的形状是(1,64,97,3)卷积的本质是wx+b，但是实际计算过程中，是直接w和x一一对应的乘起来，并且将结果都加起来计算FLOPs时，一般会忽略b，

Chauncey_Wang·2023-11-23 10:07

神经网络中间层特征图可视化（输入为音频）（二）

相比方法一个人感觉这种方法更好importlibrosaimportnumpyasnpimportutilsimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltclassHook:def__init__(self):self.features=Nonedefhook_fn(self,module,input,output):self.features=output#创建钩

孜孜不倦fly·2023-11-23 10:04

用于神经网络的FLOP和Params计算工具

用于神经网络的FLOP和Params计算工具1.FlopCountAnalysispipinstallfvcoreimporttorchfromtorchvision.modelsimportresnet152

wp133716·2023-11-23 10:00

2020-04-15 智能信息处理导论

卷积神经网络图像风格转移如何在现有基础上进行改进？————人脸识别，商汤做的相当强!

bokli_dw·2023-11-23 10:58

【2021集创赛】Diligent杯一等奖：基于Cortex-M3软核的智能识别称量平台

利用业界主流软核处理器(仅限于Cortex-M系列及RISC-V系列)在限定的DIGILENT官方FPGA平台上构建SoC片上系统，在SoC中添加面向智能应用的硬件加速器(如从最简单的矩阵乘加加速到更复杂的神经网络硬件优化实

极术社区·2023-11-23 09:05

使用TensorFlow实现序列预测的递归神经网络

在机器学习和深度学习领域中，递归神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）是一类强大的模型，适用于处理序列数据的预测任务。

一起去旅行Coding·2023-11-23 09:46

如何用ncnn对视频中的人脸进行检测在python环境下

ncnn是一个轻量级的神经网络推理框架，可以用来检测视频中的人脸。如果你想在python环境下使用ncnn，请遵循以下步骤：安装ncnn：可以使用pip或其他方法安装ncnn库。

战神哥·2023-11-23 09:10

C++调用Python文件，TensorFlow和PyTorch构建的深度学习模型，无法使用GPU的情况分析。

C++调用Python深度学习模型，包含TensorFlow和PyTorch等构造的模型，然后使用GPU出现问题。

是否龙磊磊真的一无所有·2023-11-23 09:06

深度学习（3）：基于人脸的性别和年龄判断

一、前期准备1.环境要求：tensorflow-1.14.0，keras，dlib-19.19.0，opencv，matplotlib2.步骤（1）准备数据（2）定义模型结构：超参、网络结构等（3）模型训练与保存

流萤数点·2023-11-23 09:03

45-R语言机器学习：神经网络与深度学习

《精通机器学习：基于R第二版》学习笔记1、神经网络介绍“神经网络”的概念相当宽泛，它包括了很多相关的方法。我们主要关注使用反向传播方法进行训练的前馈神经网络。

wonphen·2023-11-23 08:26

Attention is All You Need：Transformer各模块详解

Encoder通常是一个循环神经网络（RNN）或者卷积神经网络（CNN），通过对输入序列中的每个元素进行编码，得到一个连续向量序列。Decoder：将连续向量序列转换为输出序列。

Miracle Fan·2023-11-23 07:24

基于python人脸性别年龄检测系统-深度学习项目

文章目录一项目简介简介技术组成1.OpenCV2.Dlib3.TensorFlow和Keras功能流程二、功能三、系统四.总结一项目简介 #Python人脸性别年龄检测系统介绍简介该系统基于Python

雅致教育·2023-11-23 06:20

基于Python+TensorFlow+Django的交通标志识别系统

本项目旨在利用Python编程语言、TensorFlow深度学习框架以及Django框架，构建一个交通标志识别系统，以提高交通管理的效率和安全性。系统架构数据集收集与预处理首先，采集包含不同交通标志

雅致教育·2023-11-23 06:14

2_pytorch_变量

神经网络中的参数都是以变量呈现的#神经网络中的参数是以变量呈现的importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([

我是刘管家·2023-11-23 06:17

linux 安装pyqt

最近要做一个依赖tensorflow任务的页面展示的功能，需要安装PyQt4和tensorflow，查看了很多教程，如下http://www.jianshu.com/p/7mqAmr但是都会出现下面类似的错误

upwind_fly·2023-11-23 06:46

YOLOv8改进：Block涨点系列篇 | 极简的神经网络模型模块VanillaBlock | 华为诺亚2023

本文改进：VanillaBlock保持轻量级的同时能够小幅涨点，与YOLOv8输出层结合VanillaBlock轻量级涨点必备YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.VanillaNet论文：https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf来自华为诺亚、悉尼大学的研究者们提出了一种

会AI的学姐·2023-11-23 05:43

吴恩达《机器学习》9-4-9-6:实现注意:展开参数、梯度检验、随机初始化

二、梯度检验在神经网络中使用梯度下降算法时，复杂模型可能导致一些难以察觉的错误，即使代价函数在减小，最终结果也可能并非最优解。

不吃花椒的兔酱·2023-11-23 05:34

VDL-第二节CNN（上）

目录Ⅰ基本概念一、卷积神经网络①人类视觉系统层次结构②局部感受野③从神经网络到卷积神经网络④局部连接的实现方式⑤通过卷积操作实现⑥卷积的作用⑦池化操作⑧卷积神经网络与多层感知器对比⑨多通道的卷积如何实现

jiererer·2023-11-23 04:47

视频理解学习笔记（一）：双流卷积神经网络

视频理解学习笔记（一）：双流卷积神经网络两句话总结双流卷积神经网络论文概览方法详解SpatialstreamConvNetTemporalstreamConvNet测试方法光流什么是光流怎么预处理光流数据集

不废江河954·2023-11-23 04:11

双流网络论文精读笔记

精读视频：双流网络论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibiliTwo-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos传统的神经网络难以学习到物体的运动信息

NElks·2023-11-23 04:39

基于天鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于天鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测-附代码文章目录基于天鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测-附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1模型建立3.基于天鹰优化的PNN网络

智能算法研学社（Jack旭）·2023-11-23 04:33

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