U-Net网络模型第18页

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文独家改进：EMO助力RT-DETR，替换backbone，面向移动端的轻量化网络模型——EMO：反向残差移动块（iRMB），通过堆叠不同层级的iRMB。

AI小怪兽·2023-11-15 22:13

遗传算法(GA)优化的BP神经网络实现回归预测——附代码

然后将影响输出响应值的多个特征因素作为GA-BP神经网络模型的输入神经元,输出响应值作为输出神经元进行预测测试。程序已做标准化处理，方便使用者替换自己的数据，从而实现自己

神经网络与数学建模·2023-11-15 20:39

基于遗传算法的BP神经网络优化算法(matlab实现)

神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前

配电网和matlab·2023-11-15 20:09

竞赛题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构

iuerfee·2023-11-15 18:17

《深入剖析Kubernetes》-张磊——Kubernetes网络模型与CNI网络插件

《深入剖析Kubernetes》-张磊Kubernetes网络模型与CNI网络插件写在前面：张磊的极客时间课程《深入剖析Kubernetes》，是我见过讲docker和k8s最好的网络课程，学习之后，感觉对容器和

我是要成为大神的男人·2023-11-15 16:14

神经网络5_一文看懂25个神经网络模型

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程，QQ：231469242)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=sharehttp://www.asimovin

weixin_30906185·2023-11-15 12:00

TT U-Net: Temporal T ransformer U-Net for Motion Artifact Reduction using PAD in Cardiac CT

TTU-Net:使用PseudoAll-phase临床数据集在心脏CT中减少运动伪影的TemporalTransformerU-Net论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10236564项目链接：https://github.com/ivy9092111111/TT-U-NetAbstract心脏不自主运动仍然是心脏计算机断层扫描(CT)成像的一个挑

通街市密人有·2023-11-15 09:24

【Pytorch项目实战】之ResNet系列：resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152

文章目录一、项目思路二、源码下载（1）网络模型：`resnet.py`（2）附属代码1：`_internally_replaced_utils.py`（3）附属代码2：`utils.py`三、源码详解3.1

胖墩会武术·2023-11-15 07:46

windows TCP/IP 网络编程（二）5种windows网络模型(1) select模型

执行阻塞：默认情况下socket是blocking的，即函数accept(),recv/recvfrom,send/sendto，connect等，需等待函数执行结束之后才能够返回(此时操作系统切换到其他进程执行)。accpet()等待到有client连接请求并接受成功之后，recv/recvfrom需要读取完client发送的数据之后才能够返回。阻塞与非阻塞套接字sockets_tutorial

中国彭于晏杭州分晏·2023-11-15 06:21

使用Anomalib项目的padim无监督算法进行自制工业缺陷数据集的模型训练和ONNX部署（一）——模型训练篇

目录前言一、无监督学习缺陷检测Anomalib介绍二、Anomalib代码结构三、任务描述和模型训练推理四、总结与展望前言本文专注于padim算法在自制数据集上的训练过程，博主水平有限，对神经网络模型秉持能用就行的态度

Billy_zz·2023-11-14 22:46

动手学大模型 DAY1 大模型简介

深度学习先驱Bengiozai在《ANeuralProbalilisticLangugageModel》首次将深度学习思想融入语言模型，使用了更强大的神经网络模型，让模型更好的捕捉语言中的复杂关系，但仍有改进空间

fkasy·2023-11-14 22:05

动手学大模型应用开发_学习笔记（一）——大模型简介

2003年神经网络模型byBengio首次将深度学习的思想融入到语言模型中，为计算机提供了更强大的"大脑"来理解语言。模型可以更好地捕捉语言中的复杂关系。

dandellion_·2023-11-14 22:35

深度学习经典网络回顾：AlexNet+VGG

一.AlexNet：虽然深度学习元年是2006年，但是真正使深度学习火起来的是2012年的ImageNet上的AlexNet，由于本人本科毕设有用到该网络模型，虽然后面更优秀的网络模型层出不穷本人再没有使用过该网络

只win一手头铁·2023-11-14 17:07

KVM虚拟化技术之virt-manager使用及KVM虚拟化平台网络模型介绍

一.使用virt-manager创建和管理虚拟机1.使用VNCViewer连接进入虚拟化平台主机2.打开终端输入virt-manager命令启动virt-manager虚拟机管理界面#virt-manager3.通过virt-manager安装CentOS6.6的虚拟机点击如图所示图标新建虚拟机：选择PXE引导，我的网络内存在一个系统自动化部署服务器：选择操作系统类型和版本：设置内存和CPU个数：

^止境^·2023-11-14 16:20

以太网、局域网、互联网、因特网的区别-详细

前段时间，学习时发现，基础概念忘的都差不多了，搜文献时都分不清网络模型是啥了。在理解这“一堆网”之前，我们可以先找到问题的源头-----什么是计算机网络？

地热tan·2023-11-14 14:46

计算机网络 - 网络模型简介 - OSI - TCP/IP

目录OSI七层模型应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层TCP/IP参考模型应用层传输层网络互联层网络访问层OSI七层模型内容源自视频：https://www.youtube.com/watch?v=vv4y_uOneC0，对视频https://www.bilibili.com/video/BV1qJ411J7Tt?t=671中提供的汉化进行了人为修正仅供学习使用，请勿用在其他用途，侵删O

杨骆白·2023-11-14 14:33

基于昇腾CANN的推理应用开发快速体验（Python)

0.前情提要这是关于一次Ascend在线实验的记录，主要内容是通过网络模型加载、推理、结果输出的部署全流程展示，从而快速熟悉并掌握ACL（AscendComputingLanguage）基本开发流程。

Tianyi Li 1997·2023-11-14 08:32

神经网络激活函数的使用

我们都知道神经网络模型中使用激活函数的主要目的是将非线性特性引入到我们的网络中，强化网络的学习能力。激活函数应用于隐藏层和输出层中每个节点的称为z的输入加权和（此处输入可以是原始数据或前一层的输出）。

cuisidong1997·2023-11-14 06:19

【深度学习】手写神经网络模型保存

文章目录开始保存读取模型具体如下使用完整代码参考pickle简单使用使用Python的shelve库。开始上篇写了如何手写神经网络，现在有如下三大需求：利用GPU加速，自动求导，保存读取模型。这里主要讲讲保存读取模型。GPU加速可以用基于mxnet进行运算的minpy,或者是CuPy。保存读取模型这里使用一种较为简单的方法，直接保存训练后的网络对象到文件。学过Java的同学可能知道可以将对象实体固

喵喵锤锤你小可爱·2023-11-13 23:55

图论与网络优化2

CSDN有字数限制，因此笔记分别发布，目前：【笔记1】概念与计算、树及其算法【笔记2】容量网络模型4.1容量网络模型4.1.1容量网络容量网络：如果一个加权有向网络DDD满足如下三个条件：①存在唯一一个入度为

学徒小昊·2023-11-13 19:27

竞赛选题深度学习的动物识别

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

laafeer·2023-11-13 17:33

计算机网络基础知识-网络协议

一：计算机网络层次划分1.网络层次划分2.OSI七层网络模型1）物理层（PhysicalLayer）：及硬件设备，物理层确保原始的数据可在各种物理媒体上传输，常见的设备名称如中继器（Repeater，也叫放大器

小鹿的周先生·2023-11-13 17:00

硬件加速器及其深度神经网络模型的性能指标理解

前言：现如今，深度神经网络模型和硬件加速器，如GPU、TPU等的关系可谓是“不分彼此”，随着模型参数的增加，硬件加速器成为了训练、推理深度神经网络不可或缺的一个工具，而近年来硬件加速器的发展也得益于加速人工智能模型的训练和推理

张小殊.·2023-11-13 17:12

深度神经网络算子参数量和计算量分析—卷积篇

前言在用于计算机视觉任务的深度神经网络模型中，卷积算子作为一种重要的特征提取方式被广泛应用，本文针对常见的卷积算子参数量和计算量的计算方法进行分析，主要包括普通卷积、深度可分离卷积、分组卷积，以及自动计算模型参数量和计算量的工具库

张小殊.·2023-11-13 17:05

吴恩达《机器学习》8-3-＞8-4:模型表示I、模型表示II

8.3、模型表示I一、大脑神经网络的基本原理为了构建神经网络模型，首先需要理解大脑中的神经网络是如何运作的。每个神经元都可以被看作是一个处理单元或神经核，它包含多个输入（树突）和一个输出（轴突）。

不吃花椒的兔酱·2023-11-13 14:29

为什么要用“交叉熵”做损失函数

作为一种损失函数，它的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出loss值，直到loss值收敛，可以认为神经网络模型训练完成。

董董灿是个攻城狮·2023-11-13 13:32

配置云服务器训练神经网络模型

本科计算机专业在读，大四写毕业设计需要使用云服务器训练yolo模型（自己的电脑mac无法使用gpu训练，而使用cpu太慢）所以选择通过云服务器的方式进行模型的训练，下面是从选择服务器到后期训练完成的全部过程的记录。（完全0基础）1.选择服务器个人使用经历，仅供参考网络上服务器的种类有很多，同时供应服务器的厂商也很多，如阿里云，腾讯云，华为云等，但是综合价格以及作为一个小白的角度考虑（以上几家的服务

qq_996852067·2023-11-13 10:37

pytorch完整训练模型过程

训练模型1.数据集2.装载数据集3.创建网络模型4.设置损失函数与优化器5.设置训练的参数6.训练模型7.读取模型使用模型深度学习改进1.数据集上的创新数据集预处理2.网络模型创新1.别的网络创新点移动到现有网络

bboywxy8340·2023-11-12 22:31

PyTorch 深度学习 || 2. 全连接网络 | Ch2.1 PyTorch 全连接网络回归

在本实例中，我们将利用Pytorch中的神经网络模型，对北京市2021年6月的气温进行建模，并将数据存储在temps.csv中，数据提取地址如下：链接:https://pan.baidu.com/s/1M

Mr_LeeCZ·2023-11-12 20:52

机器学习-（第二部分：神经网络/深度学习）-吴恩达-学习总结

目录神经网络模型神经网络层（Neuralnetworklayer）更复杂的神经网络使用向前传播做预测（Inference_makingpredictions(forwardpropagation)）TensorFlow

学無芷境·2023-11-12 13:21

Http通信协议

应用层是OSI七层网络模型的第七层，不同类型的网络应用有不同的通信规则，因此应用层协议是多种多样的，比如DNS、FTP、Telnet、SMTP、HTTP、等协议都是用于解决其各自的一类问题。

学nm个锤子·2023-11-12 06:56

目标检测 pytorch复现Yolov5目标检测项目

目标检测pytorch复现Yolov5目标检测项目混淆矩阵AP计算置信度原理模型转换成ONNX文件目标回归框网络模型的深度与宽度设置因子yolov5网络架构Focus模块CSPNet模块SPP模块数据集配置文件模型配置文件损失函数

郭庆汝·2023-11-12 05:25

第十三章《搞懂算法:神经网络是怎么回事》笔记

常见的神经网络模型有深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及由这些基本网络优化而形成的各种深度学习

Mamong·2023-11-12 05:39

浅析http协议

一.经典的五层网络模型在正式介绍http协议之前我们先来回顾一下经典的五层网络模型，如下图：1.1低三层(1)物理层：作为五层网络模型的最底层，它的作用是定义物理设备如何传输数据，如机器的硬件、网卡、网线等

miao-hu·2023-11-11 21:44

【读点论文】结构化剪枝

结构化剪枝在一个神经网络模型中，通常包含卷积层、汇合层、全连接层、非线形层等基本结构，通过这些基本结构的堆叠，最终形成我们所常用的深度神经网络。

羞儿·2023-11-11 20:46

如何在网络模型训练过程中绘制train_loss和val_accuracy随epoch变化的曲线

话不多说，直接上代码。train_losses=[]val_accuracies=[]train_losses.append(running_loss/train_steps)val_accuracies.append(val_accurate)plt.plot(np.arange(1,epochs+1),train_losses,label="train_loss")plt.plot(np.ar

小生些许潦草·2023-11-11 17:42

深度学习经典网络：GoogleNet

、为什么要提出Inception2、为什么是Inception3、实际中的Inception4、GoogleNet整体网络结构GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型

Code_LiShi·2023-11-11 11:39

深入浅出理解ResNet网络模型+PyTorch实现

温故而知新，可以为师矣！一、参考资料论文：IdentityMappingsinDeepResidualNetworks论文：DeepResidualLearningforImageRecognitionResNet详解+PyTorch实现PyTorch官方实现ResNet【pytorch】ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现残差网络ResNet笔记R

花花少年·2023-11-11 11:32

如何调整一个不收敛的神经网络模型--经验之谈

问题调整一个不收敛的神经网络是深度学习中常见的问题。建议以下是一些可能有助于解决读者模型不收敛问题的方法和建议：检查数据质量：首先确保数据集没有脏数据、缺失值或异常值。不良数据可能导致网络难以学习。数据归一化：确保输入数据经过适当的归一化或标准化。归一化可以帮助加速训练并改善网络的稳定性。常见的归一化方法包括将输入特征缩放到0到1之间或使用标准化（均值为0，方差为1）。检查数据预处理：数据预处理是

锦鲤AI幸运·2023-11-11 10:31

Pytorch深度学习-----完整神经网络模型训练套路

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize，Compose，RandomCrop）Pytorch深度学习-----

-希冀-·2023-11-11 08:36

PyTorch学习笔记（4）--神经网络模型的保存和导入

np.array(2)np.save("nm.npy",a)a=np.load("nm.npy")2.模型的保存和导入将训练好的模型和参数保存下来，下一次使用的时候直接导入模型和参数，和一个已经训练好的神经网络模型一样保存模型

别管我啦就是说·2023-11-11 08:00

计算机网络——IP篇，零拷贝，网络模型（学习笔记）

网络模型 当前存在三种网络模型划分的方式，分别是OSI七层模型，TCP/IP四层模型，五层模型。

饮水小思源·2023-11-11 08:37

故障诊断模型 | Maltab实现ELM极限学习机的故障诊断

传统的神经网络模型需要大量的参数调整和迭代优化，学习效率很低。极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）是一种基于随机化的单层前向神经网络，其学习速度快、

算法如诗·2023-11-11 07:29

pytorch实战9：基于pytorch简单实现u-net

基于pytorch简单实现u-net前言最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。完整的代码在最后。

自学小白菜·2023-11-11 06:32

深度学习-VGG19网络识别手写汉字（基于HWDB1.1trn_gnt）

介绍VGG19之前呢，我们先来了解下什么是VGG,VGG是一个深度卷积神经网络模型，由牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）于2014年提出，同时在ImageNet的分类、检测和定位三

四维空间151·2023-11-11 06:46

【PyTorch实战演练】AlexNet网络模型构建并使用Cifar10数据集进行批量训练（附代码）

目录0.前言1.Cifar10数据集2.AlexNet网络模型2.1AlexNet的网络结构2.2激活函数ReLu2.3Dropout方法2.4数据增强3.使用GPU加速进行批量训练4.网络模型构建5.

使者大牙·2023-11-11 02:42

深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之模型训练（四）

（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之神经网络基础（一）深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之深度学习网络结构（二）深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之深度学习网络模型

熊猫小伙·2023-11-10 14:05

大白话高并发（三）

是不是真的要找100万个人没必要，你就算100万人掐着表在同一毫秒内把请求请求某一台机器，服务器也不可能在同一时间处理那么多请求，因为服务器的io模型大多是多路复用，网络模型是reactor，都是排队一个一个来处理的

你大晨哥·2023-11-10 10:35

【神经网络】【GoogleNet】

之前的LeNet为以后的神经网络模型打下了一个基础的框架，真正让神经网络模型在外界广泛引起关注的还是AlexNet，在AlexNet之后也出现了相应对他的改进，或多或少会有一些效果。但是

zwh1298454060·2023-11-10 08:06

Java 零碎知识点

目录[多线程]创建多线程的三种方式[网络编程]一、重点概念1、TCP/IP网络模型2、IP对象3、端口号4、协议UDP(UserDatagramProtocol)TCP(TransmissionControlProtocol

玄天灵·2023-11-10 08:38

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