TensorFlow神经网络第99页

基于图像识别的垃圾分类

利用了机器学习的卷积神经网络等功能，借助于深度学习和图像识别将垃圾作出系列研究处理，最终通过Jupyter显示出这个图片的垃圾是哪个类型的垃圾。本文使用Xcepti

qq1744828575·2023-11-29 00:49

《高倍速阅读法》32/91天阅读

第七章步骤五激活在“有意激活‘过程中，将文章本身作为刺激大脑的媒介，再次刺激影像翻阅过程中形成的新的神经网络，将你需要的信息提取到表意识层面上来。激活的五个步骤：1.生产性休息。2.重审问题。

皮卡丘_83e1·2023-11-28 23:31

AI智能生态系统（机器学习项目，在线部署）

该系统为国庆期间练手项目，目前已部署上线，项目链接：AI智能生态系统包含了以下四个项目：狗猫图像分类器（PetAIVision）任务描述：利用卷积神经网络（CNN）实现图像分类任务，以精确识别狗和猫的图像

github_czy·2023-11-28 23:44

手写字符识别神经网络项目总结

1.数据集手写字符数据集DIGITS，该数据集的全称为Pen-BasedRecognitionofHandwrittenDigitsDataSet，来源于UCI开放数据集网站。2.加载数据集importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsdigits=datasets.load_digits()3.分割数据集fromsklearn.model_selectionim

github_czy·2023-11-28 23:11

深度学习笔记

目录TensorBoard的使用Transforms的使用TorchVision中数据集的使用Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential

czyxw·2023-11-28 23:21

【深度学习】P1 深度学习基础框架 - 张量 Tensor

深度学习基础框架张量Tensor张量数据操作导入创建张量获取张量信息改变张量张量运算张量与内存张量Pytorch是一个深度学习框架，用于开发和训练神经网络模型。

脚踏实地的大梦想家·2023-11-28 22:50

【机器学习】自动编码器 - Autoencoder

文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器

想变厉害的大白菜·2023-11-28 22:26

深度学习之十（图神经网络--Graph Neural Networks，GNNs）

概念图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。它们的设计旨在对图结构进行学习和推断，适用于节点分类、链接预测、图生成等任务。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:25

深度学习：全面了解深度学习-从理论到实践

我们将一起探讨深度学习的历史、发展现状，以及如何使用流行的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch进行项目实践。本文适合有一定机器学习基础的读者阅读，让我们一起踏上深度学习的征程吧！

a谷雨c·2023-11-28 22:52

深度学习之六（自编码器--Autoencoder）

概念自编码器（Autoencoder）是一种神经网络架构，用于无监督学习和数据的降维表示。它由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:52

tensorflow2.0运行1.0的代码提示没有 'placeholder'”

tensorflow2.0运行1.0的代码会报错误：“AttributeError:module'tensorflow'hasnoattribute'placeholder'”解决方案：importtensorflow.compat.v1astf

康英永·2023-11-28 22:03

基于卷积神经网络CNN开发构建HAR人类行为识别Human Activity Recognition【完整代码实践】

Together_CZ·2023-11-28 21:25

基于人工蜂鸟算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于人工蜂鸟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人工蜂鸟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.基于人工蜂鸟优化的

智能算法研学社（Jack旭）·2023-11-28 20:59

在tensorflow2.0环境下使用RandLA-Net训练Semantic3D数据集

最近在做点云语义分割，RandLA-Net是比较新的针对大规模点云的语义分割网络，之前一直使用的是torch版本的代码在训练自己的数据集，训练结果一直很差，同时我在Semantic3D数据集上训练的效果也很差，有几类精度始终为0，最终平均iou只有20%多，这和作者论文中给出的实验结果相差很大。为了验证是否是我使用的pytorch工程代码的问题，我打算在作者自己提供的代码上测试一下Semantic

GHZhao_GIS_RS·2023-11-28 20:25

如何把Tensorflow模型转换成TFLite模型

深度学习迅猛发展，目前已经可以移植到移动端使用了，TensorFlow推出的TensorFlowLite就是一款把深度学习应用到移动端的框架技术。

dvlee1024·2023-11-28 19:27

深度学习之五（递归神经网络--Recursive Neural Networks，RvNNs）

概念递归神经网络（RecursiveNeuralNetworks，RvNNs）是一类神经网络，其结构允许数据之间的递归性关系。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 19:23

软著项目推荐深度学习动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

iuerfee·2023-11-28 19:21

软著项目推荐深度学习植物识别算法系统

2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado简介(1)优势(2)关键代码4InceptionV3神经网络

iuerfee·2023-11-28 19:50

动手学深度学习（5.3）——卷积神经网络进阶

深度卷积神经网络（AlexNet）LeNet:在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。

贾如钊·2023-11-28 19:43

自己动手实现一个深度学习算法——八、深度学习

深度学习是加深了层的深度神经网络。1.加深网络1）向更深的网络出发创建一个如下图所示的网络结构的CNN这个网络的层比之前实现的网络都更深。

千里之行起于足下·2023-11-28 19:13

自己动手实现一个深度学习算法——七、卷积神经网络

卷积层和池化层的实现1）im2co2）卷积层的实现3）池化层的实现5.CNN的实现6.CNN的可视化1）第1层权重的可视化2）基于分层结构的信息提取7.具有代表性的CNN1）LeNet2）AlexNet1.整体结构卷积神经网络

千里之行起于足下·2023-11-28 19:35

自然语言处理(NLP)算法学习路线！

像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。

小牛无·2023-11-28 18:35

【文献阅读笔记】深度异常检测模型

Semi-Superviseddeepanomalydetection半监督深度异常检测Hybriddeepanomalydetection混合深度异常检测One-classneuralnetworkforanomalydetection用于异常检测的一类神经网络

迎着黎明那道光·2023-11-28 18:45

深度学习环境搭建( Tensorflow & PyTorch)

前言硬件配置基础软件1，安装VC_redist.x642，安装显卡驱动并确定算力3，确认cuda版本4，安装CUDA、配置cudnn5，安装Anaconda6，安装PyCharm深度学习框架Tensorflow

小庄AI应用·2023-11-28 18:57

神经网络与反向传播

神经网络就是如下图所示的一类具有非线性决策分界的分类器。现在我们知道神经网络创建的决策边界，让我们看看这是如何创建的。1.1Neural一个神经元是用个输入和生成单个输出的通用的计算

科技州与数据州·2023-11-28 17:15

lm神经网络_大规模神经网络的训练优化-入门

之前一段时间接触了大规模神经网络训练，看了不少优秀的工作，在这里当做笔记记下来。

weixin_39617470·2023-11-28 15:22

AIGC技术的未来趋势：创新、智能化与社会影响

更先进的神经网络结构和训练方法将推动AIGC技术在理解上下文、生成更自然内容方面取得更大突破。2.跨模态学

花生糖@·2023-11-28 15:51

AIGC的基本原理：解析人工智能生成内容的神经网络

本文将深入探讨AIGC的基本原理，揭示背后的神经网络模型以及其工作机制。1.神经网络背后的驱动力AIGC的核心在于其背后的神经网络，这些网络模型通过大量的训练数据学习语言结构、文本风格和内容特征。

花生糖@·2023-11-28 15:17

深度学习神经网络加大batchsize训练速度降低的原因（GPT）

在深度学习中，批量大小（batchsize）是指在每次参数更新时一次性输入到模型中的样本数量。通常情况下，增大批量大小可以提高训练过程中的计算效率，因为可以利用并行计算的优势。然而，当批量大小过大时，可能会出现训练速度变慢的情况，这可能是由以下几个原因导致的：内存限制：较大的批量大小会占用更多的内存。如果模型参数和数据不能同时存储在内存中，就需要将数据分批处理，这可能导致额外的内存交换和加载操作，

钰宸y·2023-11-28 15:46

使用pytorch利用神经网络原理进行图片的训练(持续学习中....)

python训练图片数据,最终会得到.pth的训练文件,java有使用这个文件进行图片识别的工具,顺便整合,我觉得Neo4J正确率太低了,草莓都能识别成为苹果,而且速度慢,不能持续识别视频帧2.什么是神经网络

默默努力的小老弟·2023-11-28 13:53

MobileNets发展与总结

文章目录引言MobileNetsMobileNet-V1思想代码实现MobileNet-V2思想代码实现MobileNet-V3思想代码实现总结致谢参考引言卷积神经网络在计算机视觉领域确实变得非常流行，

东荷新绿·2023-11-28 09:13

jupyter无法创建python3_Window下，利用Anaconda2创建jupyter-notebook的python3环境方法

今天主要介绍一下在jupyternotebook中，新增python3的环境，从而可以使用tensorflow、keras等。

weixin_39534100·2023-11-28 08:47

Batch Norm简明图解【批归一化】

在批归一化论文中引入它后不久，它就被认为在创建可以更快训练的更深层次神经网络方面具有变革性。BatchNorm是一种神经网络层，现在在许多架构中普遍使用。

新缸中之脑·2023-11-28 08:40

BP神经网络分类问题（含matlab仿真）

BP神经网络进行模式识别具体的BP神经网络详细说明请参考博客：https://www.jianshu.com/p/3d96dbf3f764神经网络的基础编程可参考博客：https://www.cnblogs.com

小小尹先生·2023-11-28 07:53

2 什么是神经网络（NN）？

一、什么是人工神经网络1，通过数学模型和算法模型来模拟人的神经系统2，通过人工神经元连接而成3，可以根据外界信息来改变内部结构4，可以逐步实现自适应二、人工神经元是怎样被训练的1，每个神经元都有一个对应的刺激函数

花梦飞·2023-11-28 07:53

envi神经网络分类原理,ENVI神经网络分类

1、envi中几种分类方法的参数怎么设置？envi中几种分类方法的参数设置方法如下：1、平行六面体（1）在主菜单中，选择Classification->Supervised->Parallelpiped，在文件输入对话框中选择TM分类影像，单击OK按钮打开Parallelpiped参数设置面板。（2）SelectClassesfromRegions：单击SelectAllItems按钮，选择全部的

阳阳2013哈哈·2023-11-28 07:21

为什么要用神经网络？

为什么要用神经网络？1.对于同一个分类任务，我们可以用机器学习的算法来做，为什么要用神经网络呢？

MarShal_yao·2023-11-28 07:50

人工神经网络分类,神经网络分类器

1、神经网络有哪些主要分类规则并如何分类？神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。

aifans_bert·2023-11-28 07:49

神经网络分类与预测的基本原理

上一篇：目录神经网络虽然用到了数学，但是它不像数学这样“严谨”，它不像传统的机器学习手段(比如决策树、随机森林、近邻法等)一样，能让我们清楚地知道它到底学了什么，虽然现在有很多人致力于研究神经网络背后原理

我要做个小Pro·2023-11-28 07:18

什么是神经网络？

神经网络(ArtificialNeuralNetworks)：人工神经网络的简称，是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构或网络，进行信息处理的数学模型。

summer_west_fish·2023-11-28 07:17

神经网络的分类

神经网络可以分为三种主要类型：前馈神经网络、反馈神经网络和图神经网络。

summer_west_fish·2023-11-28 07:17

Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn,Keras & TensorFlow

读书记录(缓慢更新)目录Part1.TheFundamentalsofMachineLearningTheContentofTheMachineLearningLandscapeTheMachineLearningLandscapePart1.TheFundamentalsofMachineLearningTheContentofTheMachineLearningLandscapePart1.T

脑子不好真君·2023-11-28 07:51

经典神经网络——GoogLeNet模型论文详解及代码复现

1409.4842]GoingDeeperwithConvolutions(arxiv.org)一、GoogLeNet概述创新点我认为，这篇文章最大的创新点是引入了一个名为Inception块的结构，能够增加神经网络模型大小的同时

伪_装·2023-11-28 06:39

深度学习之循环神经网络

视频链接：6循环神经网络_哔哩哔哩_bilibili给神经网络增加记忆能力对全连接层而言，输入输出的维数固定，因此无法处理序列信息对卷积层而言，因为卷积核的参数是共享的，所以卷积操作与序列的长度无关。

__如果·2023-11-28 06:34

经典神经网络——AlexNet模型论文详解及代码复现

论文地址：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks二、创新点1、使用大型深度卷积神经网络作者使用了一个大

伪_装·2023-11-28 06:29

表征学习+强化学习

（2）深度神经网络虽然可以有效地学到数据丰富的特征，但特征难以解读。通常神经网络层数越多，训练成本也越高。和预测学习

臻甄·2023-11-28 05:26

DNN揭秘深度神经网络：解析多层学习的威力——快速上手用pytorch框架快速搭建DNN

一、引言深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是一种人工神经网络的形式，它包含多个神经网络层，通常包括输入层、多个隐藏层和输出层。

星宇星静·2023-11-28 04:14

深度学习中的Dropout正则化：原理、代码实现与实际应用——pytorch框架下如何使用dropout正则化

它在训练神经网络时，以一定的概率（通常是在0.2到0.5之间）随机地将某些神经元的输出设置为零，即“关闭”这些神经元。这些“关闭”的神经元在整个训练过程中都不参与前向传播和反向传播。