TensorFlow神经网络

通俗易懂理解MobileNet网络模型

一、参考资料详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】MobileNetv1和MobileNetv2二、MobileNetv1原始论文：[1]MobileNet网络详解【深度学习
花花少年·2024-01-29 13:54

【YOLOv8改进-论文笔记】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力

介绍摘要空间注意力已被广泛用于提升卷积神经网络的性能。然而，它存在一定的局限性。在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制本质上是解决卷积核参数共享的问题。
程序员半夏·2024-01-29 13:06

CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

©作者|玉米爆米花介绍本文作者提出了一种名为SCConv（SpatialandChannelreconstructionConvolution，空间和通道重建卷积）的卷积模块，目的是减少卷积神经网络中特征之间的空间和通道冗余
PaperWeekly·2024-01-29 13:32

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv-空间和通道重构卷积SCConv（空间和通道重构卷积）的高效卷积模块，以减少卷积神经网络（CNN）中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。
我悟了-·2024-01-29 13:01

【无人机三维路径规划】基于人工蝶群算法ABO实现复杂地形无人机三维航迹规划附Matlab代码

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要无人机三维路径规划是无人机自主飞行和协同作业的关键技术之一
天天Matlab科研工作室·2024-01-29 13:59

深度强化学习 _Actor-Critic 王树森课程笔记

Actor):π(a∣s;θ)\pi(a|s;\bm\theta)π(a∣s;θ)2.Valuenetwork(Critic):q(s,a;w)q(s,a;\textbf{w})q(s,a;w)二、训练神经网络
淀粉爱好者·2024-01-29 12:06

Yann LeCun荣获全球AI大奖！Keras之父和Deepmind创始人也曾获奖

YannLeCun因为为深度学习作出的杰出贡献（主要是发明了CNN卷积神经网络）和Hinton和Bengio三人共同获得了图灵奖。最近几年，LeCun所领
夕小瑶·2024-01-29 12:21

softplus函数和Rectified Linear Unit (ReLU) 函数的区别是什么？

稀疏激活：由于任何负输入都会被置零，使用ReLU激活的神经网络通常会在其隐藏层具有稀疏激活。这意味着在任何时
CA&AI-drugdesign·2024-01-29 12:27

剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，使得RT-DETR目标检测模型高效涨点

本篇内容：剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，YOLO系列高效涨点CSDN芒果汁没有芒果：RT-DETR最新首发创新点改进源代码！！
芒果汁没有芒果·2024-01-29 11:52

PINN物理信息网络 | 全局自适应物理信息神经网络SA-PINN

概述本文提出的自适应加权方法在于权重适用于不同损失组件中的个别训练点，而不是整个损失组件。之前的方法可以被看作是这个方法的一个特例，当所有针对特定损失组件的自适应权重同时更新时。在之前的方法中，独立开发的极小极大加权方案[16]与SA-PINNs最为相近，因为它也通过梯度下降来更新权重；然而，这些权重仍然适用于整个损失组件。本文呈现的多项经验和理论证据表明，在各种损失项中为每个训练点加权的灵活性，
算法如诗·2024-01-29 11:17

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，步幅为正就是说，这个调参是建立在预测结果与实际结果基础上的；自变量是参数，权重，因变量是反映预测结果与实际间的差距（为误差平方和），目的是要让这个差距最小就是不同的权重参数下，有不同的误差差距，由此
CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

训练和部署之间的区别-模型压缩

神经网络训练神经网络训练的本质就是找到一个f(x),只不过是一个参数量很大的f(x)那么神经网络训练和部署之间的区别就是减少参数量为什么要减少参数量1.大模型不方便进行部署，网络的推断速度比较慢2.对于移动端等设备也没有这么强的算力
An_ich·2024-01-29 11:08

跨任务神经网络架构搜索

跨任务神经网络架构搜索华为杯企业赛题：神经网络架构搜索对提高模型精度，减少模型计算量，提高推理速度起着很大的作用。
技术小鹅·2024-01-29 10:00

人工神经网络算法有哪些,人工神经网络算法优点

神经网络算法的人工神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。
「已注销」·2024-01-29 10:28

神经架构搜索的算法与技巧

1.背景介绍神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)是一种自动设计神经网络的方法，它可以帮助我们自动发现高效的神经网络架构。
OpenChat·2024-01-29 10:57

使用 TensorFlow、Keras-OCR 和 OpenCV 从技术图纸中获取信息

简单介绍输入是技术绘图图像。对象检测模型获取图像后对其进行分类，找到边界框，分配维度，计算属性。示例图像（输入）分类后，找到“IPN”部分。之后，它计算属性，例如惯性矩。它适用于不同类型的部分（IPN、UPN、相等或不相等的支路、组合）。结果（输出）你可以从这里查看相关的github存储库：https://github.com/ramazanaydinli/Steel-AI/tree/main/f
woshicver·2024-01-29 09:41

TensorFlow2实战-系列教程6：迁移学习实战

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、迁移学习用已经训练好模型的权重参数当做自己任务的模型权重初始化一般全连接层需要自己训练
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

TensorFlow2实战-系列教程8：TFRecords数据源制作1

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、TFRecords在训练过程中，基本都是使用
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

TensorFlow2实战-系列教程9：TFRecords数据源制作2

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传5、图像数据处理实例5.1读数据importosimportglobfromdatetimeimportdatetimeimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmat
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

TensorFlow2实战-系列教程5：猫狗识别任务数据增强实例

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、猫狗识别任务importosimportwarningswarnings.filterwarnings
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:40

TensorFlow2实战-系列教程4：数据增强：keras工具包/Data Augmentation

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传对于图像数据，将其进行翻转、放缩、平移、旋转操作就可以得到一组新的数据
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:07

import tensorflow.contrib.slim as slim中contrib报红，显示没有导入contrib

本人环境：python3.6tensorflow1.13问题如下图：解决方法：找到包的位置，查看tensorflow中是否下载了contrib包，如果有的话，建议重新装一次TensorFlow如果没有找找
In 2029·2024-01-29 09:06

政安晨的机器学习笔记——基于Anaconda安装TensorFlow并尝试一个神经网络小实例

准备工作如果想要在机器学习的过程中马上动手尝试点什么，比较好的方案是把环境配置起来后，上手跑一把程序，现在让我们开始吧。先安装一个Anaconda，然后把Python环境跑起来。下载地址：FreeDownload|AnacondaAnaconda'sopen-sourceDistributionistheeasiestwaytoperformPython/Rdatascienceandmachin
政安晨·2024-01-29 09:51

2024.1.28周报

目录摘要ABSTRACT一、文献阅读1、题目2、摘要3、解决的问题4、算法模型5、总结二、PINN方法三、PINN神经网络源码总结摘要本周我阅读了一篇题目为PhysicsInformedDeepLearning
Nyctophiliaa·2024-01-29 09:19

深度学习核心技术与实践之深度学习研究篇

对数据进行标准化对标准化后的数据进行扭转，将其映射到表征能力更大的空间上有效性分析內部协移（1）内部协移是由于神经网络中每层的输入发生了变化，造成每层的参数要不断地适应新分布的问题（2）BN可以在数据经过多层神经网络后
__如果·2024-01-29 09:15

论文精读--BERT

不像视觉领域，在Bert出现之前的nlp领域还没有一个深的网络，使得能在大数据集上训练一个深的神经网络，并应用到很多nlp的任务上AbstractWeintroduceanewlanguagerepresentationmodelcalledBERT
__如果·2024-01-29 09:43

机器学习笔记(1) 逻辑回归

逻辑回归与之后的神经网络有着千丝万缕的联系，经常被用来当神经元激活算法讲，所以吴恩达教授的deeplearning也是从逻辑回归开始入手，其重要性不容小觑。
TheStudent_LifeLong·2024-01-29 09:01

Deeplearning

NumpyDeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数
stoAir·2024-01-29 08:26

毕业设计过程学习

早期基于深度学习的目标检测算法的研究方向仍然是将目标定位任务和图像分类任务分离开来的，与传统目标检测方法思想一致，但是对特征的提取不再通过人工设计完成，而是使用神经网络提取目标区域的深层特征。
pythonSuperman·2024-01-29 08:55

RNN预测下一句文本简单示例

RNN（RecurrentNeuralNetwork，循环神经网络）是一种用于处理序列数据的强大神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN能够通过其循环结构捕获序列内部的时间依赖性或顺序信息。
木下瞳·2024-01-29 08:43

PyTorch复现网络模型VGG

VGG以其对卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）结构的研究而闻名，特别是在ILSVRC（ImageNetLargeScal
DogDaoDao·2024-01-29 08:13

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

我的问题是，能不能集成不同类型的机器学习算法，比如随机森林、神经网络、逻辑回归、AdaBoost等，然后优中选优，以进一步提升性能。集成学习分为两大类同质集成，就是基模型都是通过一个基础
you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

【深度学习】神经网络可视化工具，超全汇总！

神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息，可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程，以优化神经网络模型。扩展阅读：神经网络学习到的是什么？
风度78·2024-01-29 08:49

【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周：浅层神经网络

目录神经网络概览神经网络表示含有一个隐藏层的神经网络（双层神经网络）计算神经网络的输出多样本的向量化向量化实现的解释激活函数（Activationfunctions）一些选择激活函数的经验法则：为什么需要非线性激活函数
倏然希然_·2024-01-29 08:48

数据科学与机器学习 — 神经网络（第 02 部分）：前馈神经网络架构设计

如果您使用python-keras函数库来构建神经网络，即便架构很复杂，您也能减少配置和编译的工作，这就是我希望我们能够在MQL5中达成的目标
赫兹股票期货量化软件·2024-01-29 08:18

AI：人工智能关系概览—人工智能与数据挖掘/机器学习/深度学习/神经网络的概念定义与关系阐述、梳理之详细攻略(建议收藏)

AI：人工智能关系概览—人工智能与数据挖掘/机器学习/深度学习/神经网络的概念定义与关系阐述、梳理之详细攻略(建议收藏)目录相关文章01：《数据挖掘Vs机器学习Vs人工智能Vs深度学习》
一个处女座的程序猿·2024-01-29 08:17

自适应差分进化算法(SaDE)优化BP神经网络

自适应差分进化算法(SaDE)优化BP神经网络自适应差分进化算法(SaDE)可以用于优化神经网络中的参数，包括神经网络的权重和偏置。
树洞优码·2024-01-29 06:09

模拟退火算法(SA)优化BP神经网络

模拟退火算法(SA)优化BP神经网络模拟退火算法(SA)可以用于优化神经网络中的参数，包括神经网络的权重和偏置。在优化BP神经网络中，SA可以帮助找到更好的权重和偏置的组合，以提高神经网络的性能。
树洞优码·2024-01-29 06:09

2023年算法OOA-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）

OOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测Matlab语言。
树洞优码·2024-01-29 06:37

自定义目标检测：探索YOLO流程并在自定义数据上进行训练

深度学习在过去的十年里取得了巨大的进展，尽管早期模型难以理解和应用，但现代框架和工具使得每个具备一些代码理解能力的人都能训练自己的神经网络来处理计算机视觉任务。
小北的北·2024-01-29 06:51

【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）

【MATLAB第95期】#源码分享|基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）一、案例一1、背景介绍目的：训练和测试卷积神经网络，以检测钻头三种类型。
随风飘摇的土木狗·2024-01-29 06:20

回归预测 | MATLAB实现PSO-GRNN粒子群优化广义回归神经网络多输入单输出预测（含优化前后预测可视化）

回归预测|MATLAB实现PSO-GRNN粒子群优化广义回归神经网络多输入单输出预测目录回归预测|MATLAB实现PSO-GRNN粒子群优化广义回归神经网络多输入单输出预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果
机器学习之心·2024-01-29 05:34

多维时序 | Matlab实现DBO-LSTM蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现DBO-LSTM蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现DBO-LSTM蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测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·2024-01-29 05:31

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

总结14-数值稳定性（梯度爆炸、梯度消失）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵
kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

深度学习-卷积神经网络

作用：快速定位图像中某些边缘特征英文：convolition将图片与轮廓滤波器进行卷积运算，可快速定位固定轮廓特征的位置卷积神经网络的核心计算机根据样本图片，自动寻找合适的轮廓过滤器，对新图片进行轮廓匹配自动求解
小旺不正经·2024-01-29 03:54

深度学习-卷积神经网络的结构&经典网络介绍

卷积神经网络的结构总体结构通产情况下，卷积神经网络由若干个卷积层、激活层、池化层、以及全连接层构成。卷积层卷积层是卷积神经网络的核心所在，通过卷积运算可以达到提取特征和降维处理两个重要的目的。
AI_王布斯·2024-01-29 03:54

深度学习-卷积神经网络实现图像风格转换

卷积神经网络可以实现图像风格的转换。小浪也来写个程序，实现下这个功能。
寻风浪·2024-01-29 03:24

深度强化学习之策略学习-王树森课程笔记

学习资料深度强化学习课程-王树森目录一、Policy-basedlearning二、PolicyNetwork三、Policy-BasedReinforcementLearning（策略学习）1.用神经网络近似状态价值函数
淀粉爱好者·2024-01-29 03:23

tensorflow

#1、创建图,启动图importtensorflowastf#创建两个常量op:m1,m2m1=tf.constant([[1,2,3],[2,3,4]])m2=tf.constant([[3,5],[
护国寺小学生·2024-01-29 02:04

deformable convolutional networks

转自：点击打开链接上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加
麦兜ppig·2024-01-29 02:11
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