TensorFlow神经网络第129页

支持向量机分类入门实用指南

虽然SVM是比神经网络更容易使用。然而，不熟悉支持向量机的初学者往往不能得到令人满意结果，因为初学者往往错过一些简单但重要的步骤。在本指南中，我们提出了一个简单的操作步骤，通常给出比较理想的结果。

u012507022·2023-11-08 21:24

简述：TensorFlow的基本概念和使用场景

TensorFlow是一个开源机器学习库，是由Google开发的。它可以通过使用数据流图来表达计算模型，这种方式能够使得TensorFlow在并行处理和分布式计算时能够很好地发挥优势。

东_YXD·2023-11-08 21:51

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习库。它由谷歌开发，可用于构建深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。

qq_43023197·2023-11-08 21:12

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由GoogleBrain团队开发的一个开源机器学习框架。它被设计用于从小到大，从一台机器到数千台机器的各种设备上执行高性能数值计算。

m0_72037993·2023-11-08 20:38

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow是一个用于构建和训练机器学习模型的开源软件库。它是由谷歌开发的，并且现在被广泛用于各种机器学习应用，包括自然语言处理、计算机视觉和神经网络等。TensorFlow的基本概念是张量。

sagima_sdu·2023-11-08 20:28

Reluplex：一种用于验证深度神经网络的高效的SMT求解器

Reluplex：一种用于验证深度神经网络的高效的SMT求解器摘要背景介绍背景知识从Simplex到Reluplex高效实现Reluplex案例研究：ACASXu系统评估过程总结和未来工作文献来源：GuyKatz

GGG_Yu·2023-11-08 20:43

基于动态超图卷积网络的地铁客流预测

基于图的神经网络在交通流预

当交通遇上机器学习·2023-11-08 19:20

人群计数结合超图神经网络：Hypergraph Crowd Counting

文章题目：HypergraphAssociationWeaklySupervisedCrowdCounting链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3594670代码：GitHub-Boli-trainee/Hypergraph-Association-Weakly-Supervised-Crowd-Counting:Thecodeofpaper:Hyperg

目睹闰土刺猹的瓜·2023-11-08 19:48

收藏｜图神经网络综述

来源：人工智能AI技术本文约12000字，建议阅读10+分钟本文为你简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图技术领域的相关历史及不同类型的图结构。

数据派THU·2023-11-08 19:16

论文笔记：AAAI 2019 Hypergraph Neural Networks

1.前言论文链接：http://gaoyue.org/paper/HGNN.pdfgithub：https://github.com/iMoonLab/HGNN在本文中提出了一个用于数据表示学习的超图神经网络

饮冰l·2023-11-08 19:46

python深度神经网络文本二分类代码_如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？...

所谓语言模型，就是利用深度神经网络结构，在海量语言文本上训练，以抓住一种语言的通用

weixin_39783360·2023-11-08 19:26

论文解读：《基于BERT和二维卷积神经网络的DNA增强子序列识别transformer结构》

AtransformerarchitecturebasedonBERTand2DconvolutionalneuralnetworktoidentifyDNAenhancersfromsequenceinformation》1.文章概括2.介绍3.数据和方法3.1数据3.2DNA序列预处理3.3BERT实施3.4二维卷积神经网络

风灬陌·2023-11-08 19:24

pytorch_神经网络构建5

文章目录生成对抗网络自动编码器变分自动编码器重参数GANS自动编码器变分自动编码器gans网络LeastSquaresGANDeepConvolutionalGANs生成对抗网络这起源于一种思想,假如有一个生成器,从原始图片那里学习东西,一个判别器来判别图片是真实的还是生成的,假如生成的东西能以假乱真,那么生成器就出师了,我们就可以用生成器生成各种各样的东西了自动编码器最开始的构想比较简单,原始图

lidashent·2023-11-08 17:30

AI芯片：指令集架构处理器Diannao分析

这种设计方法最早可以追溯到1900s的IntelETANN芯片（浅层神经网络硬件

happyday_gyx·2023-11-08 17:31

BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类

BP神经网络，也称为反向传播神经网络，是一种常用于分类和回归任务的人工神经网络（ANN）类型。它是一种前馈神经网络，通常包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层。

带我去滑雪·2023-11-08 16:42

深度学习入门实战（一）：像Prisma一样算法生成梵高风格画像

既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦～0x00深度学习简介虽然吧，我们不讲哪些深奥的数学原理，但是基本的原理还是要掌握下的～在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念，机器学习和神经网络

weixin_30443895·2023-11-08 16:32

CNN入门实战：猫狗分类

前言CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。

金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

【深度学习】卷积层填充和步幅以及其大小关系

参考链接【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》卷积神经网络2-2：填充(padding)和步幅(stride)一、卷积卷积是在深度学习中的一种重要操作，但实际上它是一种互相关操作，，首先我们来了解一下二维互相关

大龙唉·2023-11-08 16:03

关于卷积神经网络中如何计算卷积核大小（kernels）

首先需要说明的一点是，虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的计算方式，叫做互相关（cross-correlation）运算。也就是说，其实我们现在在这里提到的卷积运算，不是数学意义上的卷积运算，而是说在深度学习领域，大家通常将数学中的的互相关运算称之为卷积运算，这一点首先需要作出明确地声明。计算卷积我们可以将卷积运算分成三部分，如下图：其中：输入可以

GarsonW·2023-11-08 16:29

关于开发环境从python3.8升级到python3.10期间遇到的一些问题

Tensforflow高版本问题之前使用的tensorflow版本时2.5.3，在这个版本下训练的模型如果在高版本的tensorflow下load可能会遇到一些问题，比如在2.12.0版

又三郎丶·2023-11-08 13:22

DL-FWI内训Day3

InversionNet构建了一个编码器-解码器的卷积神经网络，来模拟地震数据和地下速度结构的对应关系。结构分析卷积层网络中，每一个卷积层包含了3个部分：卷积计算、批归一化和激活函数。

palemoons·2023-11-08 13:50

DL-FWI基础入门培训视频学习3——InversionNet

InversionNet：深度学习实现的反演面向数据集:OpenFWI中的Vel,Fault,Style类InversionNet构建了一个具有编码器-解码器结构的卷积神经网络，以模拟地震数据与地下速度结构的对应关系

shengMio·2023-11-08 13:47

每天五分钟计算机视觉：卷积层比全连接层的优势是什么?

本文重点卷积神经网络中为什么要使用卷积，它和全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接。

幻风_huanfeng·2023-11-08 12:20

SVM实现小尺寸图片分类

问题背景在工业识别的场景中，经常会遇到误判与误识别，所以最后输出的结果，需要再通过N分类算法去过滤一遍，确保识别到的物体，是我们想要的，能实现这个方案有很多，传统机器学习与深度神经网络都可以做到，传统机器学习

余生的观澜·2023-11-08 12:46

如何学习训练大模型——100条建议

以下是学习训练大模型的一般步骤：基础知识：学习深度学习基础知识，包括神经网络结构、损失函数、优化算法等。可以通过在线课程、教科书和教程来学习。

嗯，这是一个好名字·2023-11-08 11:00

【机器学习1】特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

Windows 下编译 TensorFlow 2.12.0 CC库

大体参考Windows下编译TensorFlow2.9.1CC库-CSDN博客这个版本不完整，需要从TensorFlow2.14.0根目录复制WORKSPACE覆盖原同名文件，还需要复制TensorFlow2.14.0

Tonyfield·2023-11-08 10:16

回归预测 | Matlab实现MPA-BP海洋捕食者算法优化BP神经网络多变量回归预测（多指标、多图）

回归预测|Matlab实现MPA-BP海洋捕食者算法优化BP神经网络多变量回归预测（多指标、多图）目录回归预测|Matlab实现MPA-BP海洋捕食者算法优化BP神经网络多变量回归预测（多指标、多图）效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-11-08 10:12

【TCN回归预测】TCN时间卷积神经网络数据回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 2317期】

⛄一、1网络结构1.1时间卷积神经网络1.1.1扩张卷积针对短时交通流预测等序列任务,需要对前一段时间内的交通流进行建模,不能仅仅依靠上一时刻交通流。

Matlab领域·2023-11-08 09:19

基于双向门控循环单元GRU实现数据多维输入单输出预测算法研究附matlab代码可直接运行替换数据即可用注释详细适合

机器学习之·2023-11-08 09:12

基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU实现数据多维输入故障诊断附matlab代码

matlab科研助手·2023-11-08 09:12

多维时序 | MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-11-08 09:11

【LSSVM时间序列预测】鸽群算法优化最小二乘支持向量机PIO-LSSVM时序预测未来数据【含Matlab源码 2485期】

KeepingMatlab·2023-11-08 09:07

多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍MATLAB

机器学习之心·2023-11-08 09:34

百度飞桨paddlepaddle图神经网络7日打卡营——初识图神经网络

图神经网络7日打卡营—图与图学习图与图学习一.图是什么？二.如何存储图？

weixin_44090882·2023-11-08 08:56

机器学习之模型选择（交叉验证）

形式化定义：假设可选的模型集合是Μ={M1,M2,…,Md}，比如我们想分类，那么SVM、logistic回归、神经网络等模型都包含在M中

MachineLP·2023-11-08 07:05

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与

Python数据之道·2023-11-08 07:02

MediaPipe Holistic--Google面部，手势与姿势预测算法

将所有这些实时地组合成一个语义上一致的端到端解决方案是一个独特的难题，需要同时推理多个相关的神经网络。它是针对这一

人工智能研究所·2023-11-08 07:19

mediapipe流水线分析二

目标检测Graph一流水线上游输入处理1TfLiteConverterCalculator将输入的数据转换成tensorflowapi支持的TensorTfLiteTensor并初始化相关输入输出节点，

江太翁·2023-11-08 06:36

卷积神经网络中多通道卷积

卷积神经网络中的多通道数据卷积结果的一些思考输入层有多少个通道，滤波器就要有多少个通道，但是滤波器的数量是任意的，滤波器的数量决定了卷积后featuremap的通道数。

nwsuaf_huasir·2023-11-08 06:34

深度学习入门（二十五）卷积神经网络——多输入多输出通道

深度学习入门（二十五）卷积神经网络——多输入多输出通道前言卷积神经网络——填充和步幅课件多个输入通道多个输出通道多个输入和输出通道1×1卷积层二维卷积层总结教材1多输入通道2多输出通道31×1卷积层4小结前言核心内容来自博客链接

澪mio·2023-11-08 06:02

卷积神经网络 -多输入多输出通道

文章目录多输入多输出通道1-多输入通道2-多输出通道3-1*1卷积层4-小结多输入多输出通道每个RGB输入图像具有3∗h∗w3*h*w3∗h∗w的形状。我们将这个大小为3的轴称为通道（channel）维度。在本节中，我们将更深入地研究具有多输入和多输出通道的卷积核1-多输入通道importtorchfromd2limporttorchasd2ldefcorr2d_multi_in(X,K):#先遍

未来影子·2023-11-08 06:30

关于卷积神经网络的填充（padding）

认识填充（padding）随着卷积层数的加深，输出进一步缩小，那么最终会导致输出很快就只剩下1∗1的数组，这也就没办法继续计算了，所以提出了填充的方法来方便网络的进一步加深。其实填充的原因有两点：不填充会导致图像逐渐变小，使网络深度无法达到很深；不填充会导致边缘和角落的像素学习不充分，被覆盖的次数不多。第二点的意思是指例如上图中的例子，输入数组的四个顶点：1,3,7,9在进行的四次卷积运算中，只被

GarsonW·2023-11-08 06:28

关于卷积神经网络的步幅（stride）

认识步幅（stride）卷积核从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动，我们将每次滑动的行数和列数称为步幅。计算步幅假设输入的形状n∗n，卷积核的形状为f∗f，填充大小为p，步幅大小为s，输出的高和宽均为((n+2p−f)/s)+1。这里可以看到，当参数选择的不恰当时，会造成输出形状计算得出不是整数，所以这里的参数选择需要比较小心。如何调用Pytorch中的步幅n

GarsonW·2023-11-08 06:28

关于卷积神经网络的池化层（pooling）

了解池化层池化层又称“下采样层”或“子采样层”，池化层可以大大降低特征的维度，减少计算量，同时可以避免过拟合问题。顾名思义，最大池化层就是从输入的矩阵中某一范围内，选择最大的元素进行保留；平均池化层就是将输入的矩阵中某一范围内的数求平均值，再进行保留；最小池化层是从输入的矩阵中某一范围内，选择最小的元素进行保留。这里需要注意的一点是，池化层对每个输入通道分别池化，而不是像卷积层那样将各通道的输入按

GarsonW·2023-11-08 06:54

关于卷积神经网络的多通道

多通道输入当输入的数据包含多个通道时，我们需要构造一个与输入通道数相同通道数的卷积核，从而能够和输入数据做卷积运算。假设输入的形状为n∗n，通道数为ci，卷积核的形状为f∗f，此时，每一个输入通道都应该分配一个形状为f∗f的卷积核，所以卷积核的形状可以表示为ci∗f∗f。从上图的实例中可以看出，多通道输入的计算方法就是单独计算每个通道中卷积的结果，再将不同通道得到的结果对应相加到一个通道，得到输出

GarsonW·2023-11-08 06:24

【深度神经网络(DNN)】实现车牌识别

文章目录前言一、数据集介绍二、步骤1.导包2.参数配置3.数据处理4.模型定义5.模型训练6.模型预测总结前言课内实践作业车牌识别一、数据集介绍1.车牌识别数据集：VehicleLicense车牌识别数据集包含16151张单字符数据，所有的单字符均为严格切割且都转换为黑白二值图像（如下第一行：训练数据所示）。2.characterData：车牌识别数据集二、步骤1.导包代码如下（示例）：#导入需要

木木牙·2023-11-08 06:08

TensorFlow学习笔记--（1）张量的随机生成

张量的生成如何判断一个张量的维数：看张量的中括号有几层012：零维数列[246]:一维向量[[123][456]]:二维数组两行三列第一行数据为123第二行数据为456以此类推n维张量有n层中括号tf.zeros(%指定一个张量的维数%)生成一个全0的张量tf.ones(%指定一个张量的维数%)生成一个全1的张量tf.fill(%指定一个张量的维数%,%Value%)生成一个全为Value的张量随

Postlude·2023-11-08 06:13

PyTorch基础之激活函数模块中Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU函数讲解（附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~激活函数是神经网络中的重要组成部分。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间有一个函数关系。

showswoller·2023-11-08 05:34

pytorch之relu激活函数

目录1、relu2、relu63、leaky_relu4、ELU5、SELU6、PReLU1、reluReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的神经网络激活函数，它在PyTorch中被广泛使用

老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:01

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