TensorFlow神经网络第42页

基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理-环境配置-代码运行）

基于深度学习的交通标志检测和识别是一种先进的计算机视觉技术，利用深度神经网络模型来准确地检测和识别道路上的各种交通标志。

毕设阿力·2024-01-19 07:20

深度学习笔试题（一）

CA、卷积神经网络有反馈连接。B、增加多层感知机的隐层层数，测试集的分类错误会减

beyond谚语·2024-01-19 07:50

深度学习技术栈 —— Pytorch中保存与加载权重文件

TensorFlow的模型格式：.ckpt文件。一、参

键盘国治理专家·2024-01-19 07:50

神经网络分为哪几层？

神经网络的层数可以根据具体架构和应用场景有所不同，但通常包括以下几种基本层：输入层（InputLayer）：这是神经网络的第一层，负责接收输入数据。在输入层中，每个神经元代表了数据集中的一个特征。

CA&AI-drugdesign·2024-01-19 07:13

查看神经网络中间层特征矩阵及卷积核参数

可视化featuremaps以及kernelweights，使用alexnet模型进行演示。1.查看中间层特征矩阵alexnet模型，修改了向前传播importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF#对花图像数据进行分类classAlexNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=100

mango1698·2024-01-19 06:23

YOLOV2网络剪枝

对神经网络进行剪枝这个想法并不新奇，可追溯至1900年（YanLecun的工作-http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-90b.pdf）。

立夏陆之昂·2024-01-19 05:18

Darknet_yolov2综述入门整理

接着上次的神经网络，这次整理一下Darknet，yolov2首先得先了解Darknet,是深度学习框架，总的来说深度学习框架提供了一些列的深度学习的组件（对于通用的算法，里面会有实现），当需要使用新的算法的时候就需要用户自己去定义

立夏陆之昂·2024-01-19 05:48

图像生成之条件生成对抗网络（CGAN）

在原文中，作者指出扩大神经网络模型去适应大量的预测输出类别是很有挑战性的，所以作者提到，利用来自其他模态的附加信息去解决这个问题:例如，通过使用自然语言语料库来学习标签的向量表示，因为几何关系具有语义意义

Wilson_Hank·2024-01-19 05:34

图像生成之变分自动编码器（VAE）

简要介绍“概率图模型+神经网络”、“EM算法、变分推断”自动编码器是一种无监督学习方法，将高维的原始数据映射到一个低维特征空间，然后从低维特征学习重建原始的数据。

Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration

深度学习|三个概念：Epoch,Batch,Iteration-(jianshu.com)image.pngEpoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch

柠檬先生在搬砖·2024-01-19 04:36

机器学习笔记——感知机【图文，详细推导】

机器学习笔记第一章机器学习简介第二章感知机文章目录机器学习笔记一、超平面二、感知机定义三、学习策略和学习算法1线性可分2损失函数定义3优化算法—SGD4算法收敛性四、感知机的缺点参考资料感知机（PLA）是1957年，由Rosenblatt提出会，是神经网络和支持向量机的基础

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

laafeer·2024-01-19 03:35

Tensorflow2——Eager模式简介以及运用

使用过TensorFlow

逆风飞扬fei·2024-01-19 03:51

机器学习入门

机器学习：发展与未来人工智能>机器学习>深度学习>神经网络多种机器学习技术：深度学习，强化学习，蒙特卡洛树搜索。。。3.机器学习”有哪些技术局限？

zelda2333·2024-01-19 02:36

TORCH01-07:Torch导数与自动求导

自动求导应该是Torch、Tensorflow等基础框架最核心的部分，属于任督二脉性质的，一通百通；本主题主要介绍Torch的自动求导的内容；自动求导有数学基础，理解起来也不是难事，然后就是从软件设计角度理解自动求导的设计机制与实现方式

杨强AT南京·2024-01-19 02:56

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前

_hermit:·2024-01-19 02:45

安装mxnet详细版

MXNet提供了丰富的神经网络层和优化算法，可以用于各种深度学习任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。同时，MXNet还具有高效、灵活、易用等特点，受到了广泛的关注和应用。

江江酱₍ᐢ..ᐢ₎♡·2024-01-19 01:00

基于深度学习和改进卷积神经网络的花卉信息识别系统

在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）已经取得了显著的成果。然而，传统的卷积神经网络在花卉信息识别方面仍然存在一些

xuehai996·2024-01-19 01:25

为什么GPU比CPU更适合人工智能计算？

人工智能模型，也称为神经网络，本质上是一个数学千层面，由一层又一层的线性代数方程组成。每个方程都表示一段数据与另一段数据相关的可能性。

英智未来·2024-01-19 01:51

生成式AI入门指南

生成式AI的定义生成式AI模型通过神经网络辨识现有数据中的规律和架构，从而创造出新的独特内容。这类模型的突破性进展之一在于，它们可以运用无监督或半监督学习等不同训练方法。

英智未来·2024-01-19 01:21

基于TensorFlow和Keras的图像识别

来源：深度学习爱好者简介TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。

Imagination官方博客·2024-01-19 00:27

计算机视觉：AI如何识别与理解图像

随着深度学习和神经网络的发展，人们对于如何让AI识别和理解图像产生了浓厚的兴趣。本文将探讨计算机视觉中AI如何进行图像识别与理解的过程，并介绍相关应用和挑战。

Imagination官方博客·2024-01-19 00:57

Kaggle知识点：训练神经网络的7个技巧

来源：Coggle数据科学神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。

Imagination官方博客·2024-01-19 00:56

神经网络是如何学习预测的？

GPT与神经网络的关系GPT想必大家已经耳熟能详，当我们与它进行对话时，通常只需关注自己问出的问题（输入）以及GPT给出的答案（输出），对于输出内容是如何产生的，我们一无所知，它就像一个神秘的黑盒子。

Imagination官方博客·2024-01-19 00:25

精选 25 个 RNN 问题

本文来源：MomodelAI循环神经网络是一类人工神经网络，其中节点之间的连接可以创建一个循环，允许某些节点的输出影响对相同节点的后续输入。

Imagination官方博客·2024-01-19 00:25

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络04

回归MLPMLP可以用于计算回归问题。如果你想要预测一个单一值（比如，获得房子的各种情况来预测房价），那么你只需要一个输出神经元来输出预测值。对于多元回归（即同时输出多个预测值），对于每个输出值都需要一个输出神经元。比如定位图像上的一个点，需要预测二维坐标，那就需要两个输出神经元。如果还想在点的周围预测一个包围框，那么还需要另外两个神经元，用来输出长度和宽度，那么总共需要4个神经元。通常在构建用于

苏小菁在编程·2024-01-19 00:13

机器学习之卷积神经网络

卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此又称为SIANN。

WEL测试·2024-01-18 23:18

【无标题】

我们的目标是建立一个结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的动作识别模型，以取得令人印象深刻的结果。

新缸中之脑·2024-01-18 23:50

人工智能SCI二区期刊Applied Intelligence高被引录用论文合集，含2024最新

该刊由SPRINGER出版商于1991年创刊，刊期Bimonthly，专注于人工智能和神经网络的研究，重点关注有关创新智能系统的方法论及其在解决现实生活复杂问题的研究进展，目前已经被国际重要权威数据库SCIE

深度之眼·2024-01-18 23:05

视觉工程师需要具备的技能

了解深度学习神经网络架构及其在解决计算机视觉问题中的应用。具有使用R/Python/Matlab等编程语言进行编程的能力。深入了解数据结构和算法。计算机

人工智能技术与咨询·2024-01-18 22:18

CNN：Convolutional Neural Network（下）

1.3Output2DeepDream3DeepStyle4MoreApplication4.1AlphaGo4.2Speech4.3Text原视频：李宏毅2020：ConvolutionalNeuralNetwork本博客属于学习笔记，如有问题请大佬指正~1CNN学到的是什么我们可能会认为神经网络都是一个黑箱

狂放不羁霸·2024-01-18 21:23

基于深度学习的时间序列算法总结

1.概述深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法，近年来在时序预测领域取得了很好的成果。

流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

Abstract在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）是首选的模型。最近，基于注意力机制的网络，如VisionTransformer，也变得流行起来。

fish小余儿·2024-01-18 20:32

神经网络（二）：Softmax函数与多元逻辑回归

一、Softmax函数与多元逻辑回归为了之后更深入地讨论神经网络，本节将介绍在这个领域里很重要的softmax函数，它常被用来定义神经网络的损失函数（针对分类问题）。

城市中迷途小书童·2024-01-18 20:08

回归预测 | Matlab实现GA-APSO-MBP、GA-MBP、MBP、BP多输入单输出回归预测

多输入单输出回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述1.Matlab实现GA-APSO-MBP、GA-MBP、MBP、BP多输入单输出回归预测（完整源码和数据）；2.改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多

机器学习之心·2024-01-18 17:14

分类预测 | Matlab实现ZOA-CNN-LSTM-Attention斑马优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】

分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-LSTM-Attention斑马优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】目录分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-18 17:42

计算机视觉设计如何应用于人脸识别技术？

下面是计算机视觉设计在人脸识别技术中的应用方法：人脸检测：计算机视觉设计可以通过使用人脸检测算法，如Haar级联分类器、基于深度学习的卷积神经网络等，来检测图像中的人脸位置。

人工智能培训·2024-01-18 17:07

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践

通过构建深度神经网络，可以对图像进行自动的缺陷检测和分类。常见

matlabgoodboy·2024-01-18 16:18

线性回归+小批量梯度下降算法

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

人脸检测与人脸特征点定位

本节内容：▸1.人脸识别发展介绍——从非深度到深度▸2.人脸识别的难点▸3.人脸识别的评测方法▸4.重点几种模型的原理理讲解（MTCNN/FaceNet（OpenFace））▸5.TensorFlow实现的

※海绵※的笑~·2024-01-18 15:11

2024年1月17日Arxiv热门NLP大模型论文：THE FAISS LIBRARY

嵌入向量是由神经网络生成的向量表示，其主要目的是将输入媒体项映射（嵌入）到向量空间中，空间中的局部性编码了输入的语义。这些嵌入向量从各种媒体形式中提取，包括文字、图像、用户和推荐项目等。

夕小瑶·2024-01-18 12:05

pytorch集智4-情绪分类器

和上一章节单车预测回归问题相比，这个问题是分类问题，不是回归问题2神经网络分类器2.1如何用神经网络分类第二章节用torch.nn.Sequantial做的回归预测器，输出神经元只有一个。

peter6768·2024-01-18 12:38

机器学习之常用激活函数

人工神经网络中最基本的单元叫神经元，又叫感知器，它是模拟人脑神经系统的神经元（分析和记忆）、树突（感知）、轴突（传导）的工作原理，借助计算机的快速计算和存储来实现。

WEL测试·2024-01-18 11:08

AI绘画认识

什么是AI绘画AI绘画是指利用人工智能技术进行绘画创作的过程，它使用机器学习算法和深度神经网络等技术，通过对现有艺术品、图像等大量数据进行分析和学习，生成新的艺术品或图像。

北辰Charih·2024-01-18 11:03

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注：以下内容摘自知乎全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

踩坑第某人·2024-01-18 10:24

Googlev2Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

文章目录批标准化：缓解内部协变量偏移加快深度神经网络训练GoogleNetv2全文翻译论文结构摘要1引言2减少内部协变量偏移（ICS）3通过小批量统计进行标准化3.1使用批量归一化网络进行训练和推理指数滑动平均

源代码•宸·2024-01-18 10:22

时空预测 | 基于图神经网络的时空预测

机器学习之心·2024-01-18 09:14

ML: 2-3 neural network 代码理解

2.Tensorflow中的数据形式【code理解】2.1Tensorflow如何表达数据。

skylar0·2024-01-18 09:20

TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它通过数据流图的形式来表示计算过程，其中节点表示操作，边表示数据流动。

秉灬性·2024-01-18 09:20

深度学习记录--正则化(regularization)

(weightdacay)在成本函数中加上正则项：其中由于在w的更新过程中会递减，即权重衰减w递减的过程，实际上是w趋近于0的过程在这个过程中，部分单元的影响逐渐减小(可以近似看作隐藏)，最终成为深层神经网络

蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

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