TensorFlow神经网络第90页

傻瓜式安装Anaconda的各种包和环境配置

Autumn60·2023-12-06 03:02

深度学习在图像识别中的应用

深度学习在图像识别中的应用摘要：本文介绍了深度学习在图像识别领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）的基本原理、常见模型以及在图像识别中的优势。并通过实验展示了深度学习在图像识别中的实际应用和效果。

a谷雨c·2023-12-06 03:57

YOLOV5（二）：将pt转为onnx模型并用opencv部署

安装环境activatepytorchpipinstall-rrequirements.txtcoremltoolsonnxonnx-simplifieronnxruntimeopenvino-devtensorflow-cpu

君_King·2023-12-06 02:19

深度学习技巧之Early Stopping（早停法）

深度学习技巧之EarlyStopping（早停法）|数据学习者官方网站(Datalearner)当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能（generalizationperformance

Tina Tang·2023-12-06 00:44

【100天精通Python】Day74：python机器学习的生态圈（numpy,scipy,scikit-learn等），库安装环境搭建（conda virtualenv），以及入门代码示例

目录1python机器学习的生态圈1.1NumPy和SciPy：1.2Pandas：1.3Matplotlib和Seaborn：1.4Scikit-Learn：1.5TensorFlow和PyTorch

LeapMay·2023-12-06 00:36

吴恩达深度学习笔记(36)-神经网络的梯度消失/梯度爆炸

梯度消失/梯度爆炸（Vanishing/Explodinggradients）训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是你训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，

极客Array·2023-12-05 23:01

【读点论文】A survey of the Vision Transformers and its CNN-Transformer based Variants近年来这个方向的文献阅读记录

AsurveyoftheVisionTransformersanditsCNN-TransformerbasedVariantsAbstract视觉Transformer作为卷积神经网络(cnn)的可能替代品

羞儿·2023-12-05 23:02

语义分割 DeepLab V1网络学习笔记（附代码）

其总体架构包括一个卷积神经网络和一个CRF后处理模块。在卷积神经网络中，使用了空洞卷积来扩大感受野，从而提高了分割的准确

无妄无望·2023-12-05 23:29

语义分割 U-net网络学习笔记（附代码）

具体来说，编码器部分采用卷积神经网络对图像进行特征提取和降维，解码器部分则采用反卷积神经网络对特

无妄无望·2023-12-05 23:58

特征与特征图的区别

特征图是指在卷积神经网络中，通过卷积操作从输入图像中提取出来的图像特征。在卷积神经网络中，每一层的输出都是一个三维张量，其中第三维表示特征图的数量。

无妄无望·2023-12-05 23:27

模型训练出现NaN的原因以及解决方法

这通常与深度神经网络中的梯度消失/爆炸问题有关。数值不稳定的激活函数：某

码农研究僧·2023-12-05 22:31

三星AI笔电：年底大战一触即发，行业变革在即

此次发布的GalaxyBook4系列旗舰笔电，将主打搭载英特尔新一代CoreUltra处理器，该处理器是把神经网络处理器（NPU）整合到系统单芯片（SoC）的首款英特尔产品。这款产品

遇见更好的自己~·2023-12-05 22:19

Python：可以做什么？

机器学习与人工智能：它是机器学习领域的主要语言之一，有Scikit-learn、TensorFlow和PyTor

AnyaPapa·2023-12-05 21:55

Python实现FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

本项目通过FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(

胖哥真不错·2023-12-05 20:19

Python实现FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景萤火虫算法（Fire-flyalgorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化CNN回归模型。2.数据获取本次建模数据

胖哥真不错·2023-12-05 20:19

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization)是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据

胖哥真不错·2023-12-05 20:18

Python实现FA萤火虫优化算法优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)项目实战

本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化BP神经网络回归模型。2.数据获取本次建

胖哥真不错·2023-12-05 20:10

下载Huggingface Transformer 在苹果M1芯片上（保姆教程，我可以，你也可以）

文章的reference:https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/https://www.youtube.com/watch?

小张儿zandau·2023-12-05 19:39

【Backbone】TransNeXt:最新ViT模型（原理+常用神经网络汇总）

文章目录一、近几年神经网络Backbone回顾1.Densenet与Resnet2.CBP3.SENet4.GCNet5.DANet6.PANet与FPN7.ASPP8.SPP-net9.PSP-net10

杀生丸学AI·2023-12-05 19:30

抑制过拟合——Dropout原理

具体来说，这在神经网络训练中尤为常见，表现为在训练数据上表现优异（例如损失函数值很小，预测准确率高）而在未见过的数据（测试集）上表现不佳。过

征途黯然.·2023-12-05 19:53

微调Fine tune

网络架构一个神经网络一般可以分为两块特征抽取将原始像素变成容易线性分割的特征线性分类器来做分类微调：使用之前已经训练好的特征抽取模块来直接使用到现有模型上，而对于线性分类器由于标号可能发生改变而不能直接使用训练是一个目标数据集上的正常训练任务

你不困我困·2023-12-05 18:55

23、什么是卷积的 Feature Map?

FeatureMap,中文称为特征图，卷积的FeatureMap指的是在卷积神经网络（CNN）中，通过卷积这一操作从输入图像中提取的特征图。上一节用示意动图介绍了卷积算法是如何完成的。

董董灿是个攻城狮·2023-12-05 17:37

Haiku库和Jax库介绍

JAX提供了强大的数值计算和自动微分功能，而Haiku则是在此基础上构建的用于神经网络研究和实验的库。使用这两者可以更方便地进行高性能、可微分的深度学习模型开发。

qq_27390023·2023-12-05 17:27

TensorFlow 随机值与随机函数

参考文献：随机函数：https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/75948350数学与随机值：https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/53462070常用随机函数tf.random_normal：从正态分布输出随机值random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,d

采香行处蹙连钱·2023-12-05 16:20

什么是上采样和下采样？

在神经网络中，上采样也经常用于进行反卷积

BugMaker2002·2023-12-05 16:43

深度学习与TensorFlow:FCN论文学习笔记

这篇文章陆陆续续看了快两周,其中也遇到了自己很多的知识的漏洞,踩了很多坑,这里希望能够和大家说一说,也希望大家可以分享一下自己的看法.1:FCN基本思路自从CNN成功之后,很多人都在尝试使用CNN进行图像分割,个人认为CNN最厉害的地方是他的多层结构可以自动提取学习的特征,并且将其学习,并且将提取的这些特征进行分类,但是我们当用CNN进行图像分割的时候,CNN的这项优势反而变成了劣势,因为在特征提

云时之间·2023-12-05 15:28

【PyTorch】softmax回归

文章目录1.模型与代码实现1.1.模型1.2.代码实现2.Q&A2.1.运行过程中出现以下警告：2.2.定义的神经网络中的nn.Flatten()的作用是什么？

盛世隐者·2023-12-05 14:43

【学习笔记】机器学习——GAN

GAN由两个神经网络组成：一个试图生成看起来与训练数据相似数据的生成器，以及一个试图从虚假数据中分辨出真实数据的判别器。生成器和判别器在训练期间相互竞争。

Bosenya12·2023-12-05 14:11

nn.Sequential

nn.Sequential是PyTorch中用于创建神经网络模型的类。它允许您将多个神经网络层（例如卷积层、池化层、激活函数等）按顺序组合在一起。

湫兮之风·2023-12-05 13:39

YOLOv8优化策略：SENetV2，squeeze和excitation全面升级，效果优于SENet | 2023年11月最新成果

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.SENetV2论文：https://arxiv.org/pdf/2311.10807v1.pdf摘要：卷积神经网络

会AI的学姐·2023-12-05 12:55

Python Opencv实践 - Yolov3目标检测

如果要用TensorFlow做检测，可以参考这里使用GPU运行基于pytorch的yolov3代码的准备工作_littlehan的博客-CSDN博客文章浏览阅读943次。

亦枫Leonlew·2023-12-05 10:00

IBM Qiskit量子机器学习速成（二）

分类与回归本章节介绍如何使用量子神经网络处理机器学习中的分类与回归任务。

溴锑锑跃迁·2023-12-05 09:35

Batch Normalization

该方法依靠两次连续的线性变换，希望转化后的数值满足一定的特性（分布），不仅可以加快了模型的收敛速度，也一定程度缓解了特征分布较散的问题，使深度神经网络（DNN）训练更快、更稳定。2.为什么？

无妄无望·2023-12-05 09:43

Course2-Week1-神经网络

Course2-Week1-神经网络文章目录Course2-Week1-神经网络1.神经网络概述1.1欢迎来到Course21.2神经元和大脑1.3引入神经网络-需求预测1.4神经网络的其他示例-图像感知

虎慕·2023-12-05 09:35

【动手学深度学习】(十)PyTorch 神经网络基础

、参数管理1.参数访问2.参数初始化3.参数绑定三、自定义层1.不带参数的层2.带参数的层四、读写文件1.加载和保存张量2.加载和保存模型参数[相关总结]state_dict()一、层和块为了实现复杂神经网络块

释怀°Believe·2023-12-05 09:35

从零开始实现神经网络(二)_CNN卷积神经网络

参考文章:介绍卷积神经网络1介绍卷积神经网络2在过去的几年里，关于卷积神经网络（CNN）的讨论很多，特别是因为它们彻底改变了计算机视觉领域。

ourkix·2023-12-05 09:34

Course2-Week2-神经网络的训练方法

Course2-Week2-神经网络的训练方法文章目录Course2-Week2-神经网络的训练方法1.神经网络的编译和训练1.1TensorFlow实现1.2损失函数和代价函数的数学公式2.其他的激活函数

虎慕·2023-12-05 09:01

【Pytorch】模型的保存和加载

在对神经网络模型进行训练时，定期地保存模型可以增加程序的抗风险能力。同时，通过对保存模型的加载可以很方便地复现和使用我们训练好的神经网络模型。基于此，本文记录了Pytorch中的模型保存和加载方法。

lgc0208·2023-12-05 08:18

【Pytorch】固定随机数种子

在对神经网络模型进行训练时，有时候会存在对训练过程进行复现的需求。然而，每次运行时Pytorch、Numpy中的随机性将使得该目的变得困难重重。在程序运行前固定所有随机数的种子有望解决这一问题。

lgc0208·2023-12-05 08:18

软著项目推荐深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络机器视觉深度学习

文章目录0简介1课题背景2口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3平均精度(AverageprecisionAP)4最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的口罩佩戴检测【全网最详细】

iuerfee·2023-12-05 07:23

24、到底什么是感受野？

也就是神经网络（卷积）在每一次扫描过程中覆盖到的图像视野，这个概念很好理解，但是有必要对这个概念再深入说明一下，因为感受野这一概念，和很多神经网络结构和特性都有着千丝万缕的关系。1、再来感

董董灿是个攻城狮·2023-12-05 07:08

卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处呢？

一、来源：[1312.4400]NetworkInNetwork（如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面，配合激活函数，即可实现networkinnetwork的结构）二、应用：GoogleNet中的Inception、ResNet中的残差模块三、作用：1、降维（减少参数）例子1:GoogleNet中的3a模块输入的featuremap是28×28×1921×1卷积通道为643×3卷积通道为1285

Angelina_Jolie·2023-12-05 07:37

时序预测 | MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测

在深度学习模型中，卷积神经网络模型的卷积层和池化层具有强大的计算能力，能够降低图像在平移过程中的损失率，从而特征向

机器学习之心·2023-12-05 06:29

电磁建模的分布式并行计算技术

本文提出了一种新的分布式并行电磁建模技术，以加快电磁结构的神经网络建模过程。现有的电磁建模技术通常需要反复改变微波器件的参数，驱动电磁模拟器以获得足够的训练和测试样本。

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:46

人工智能算法

典型算法：监督学习：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络无监督学习：K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）强化学习：Q-learning、深度强化学习（如深度Q网络）代码示例（Python

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

CNN,DNN,RNN,GAN,RL+图像处理常规算法(未完待续)

好的，让我们先介绍一些常见的神经网络模型，然后再讨论图像处理的常规算法。神经网络模型：1.CNN（卷积神经网络）原理：CNN主要用于处理图像数据。它包含卷积层、池化层和全连接层。

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:08

卷积神经网络（CNN）：艺术作品识别

构建模型四、编译五、训练模型六、评估模型1.Accuracy与Loss图2.混淆矩阵3.各项指标评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1

NoteLoopy·2023-12-05 05:46

卷积神经网络（CNN）：乳腺癌识别.ipynb