cnn神经网络

在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite

在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite前置的开发环境操作可以先看这篇文章：树莓派下部署NCNN_树莓派部署神经网络我这里的yolov5-lite的param文件和bin文件是参考这个github
TTao9·2024-02-03 09:12

TTAO-CNN-BiGRU-MSA三角拓扑聚合优化、双向GRU融合注意力的多变量回归预测程序！

我们利用该创新性极高的优化算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数
预测及优化·2024-02-03 09:37

深度学习有何新进展

深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它基于人工神经网络进行模型构建和训练，模拟人类大脑对数据特征的学习过程。
小狗蛋ing·2024-02-03 09:06

计算机视觉-风格迁移

如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletransfer）。这里我们需要两张输入图像：一张是内容图像，另一张是风格图像。我们
白云如幻·2024-02-03 09:44

AI预测-注意力机制/多头注意力机制及其tensorflow实现

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:02

AI预测-多任务学习-模型融合策略

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-Transformer模型及Paddle实现

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-迁移学习在时序预测任务上的tensoflow2.0实现

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-VMD-CNN-LSTM时序预测

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测文章目录AI预测相关目录一、
写代码的中青年·2024-02-03 08:31

吴恩达深度学习笔记(15）-浅层神经网络之神经网络概述

神经网络概述（NeuralNetworkOverview）从今天开始你将学习如何实现一个神经网络。
极客Array·2024-02-03 08:27

ConvFormer: Plug-and-Play CNN-StyleTransformers for Improving Medical ImageSegmentation

ConvFormer:改进医学图像分割的即插即用CNN风格转换器摘要：Transformer在医学图像分割中被广泛研究，以建立成对的长程依赖关系（像素之间的长程依赖关系）。
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-03 08:03

Improved Diffusion代码

DDPM的代码分两个部分：diffusion、神经网络一、diffusion分两个过程：forwardprocess前向过程（无参）和reverseprocess反向过程（含参，即有需要模型更新的参数）
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-03 08:26

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是
CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

基于FFT + CNN -Transformer时域、频域特征融合的电能质量扰动识别模型

目录往期精彩内容：模型整体结构1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据，扰动信号可视化第二·步，扰动·信号经过FFT可视化2电能质量扰动数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集3基于FFT+CNN-Transformer
建模先锋·2024-02-03 07:52

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg·2024-02-03 07:51

深度学习的进展

其基本原理是利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
佛系爱学习·2024-02-03 07:16

Coursera吴恩达《神经网络和深度学习》课程笔记（3）

转载自http://blog.csdn.net/koala_tree/article/details/78059952神经网络和深度学习—浅层神经网络1.神经网络表示简单神经网络示意图：神经网络基本的结构和符号可以从上面的图中看出
遇见更好的自己·2024-02-03 06:05

Coursera吴恩达机器学习课程笔记——神经网络: 学习（Neural Networks: Learning）

9神经网络:学习（NeuralNetworks:Learning）9.1代价函数（CostFunction）神经网络的分类问题有两种：二元分类问题（0/1分类）只有一个输出单元（K=1K=1K=1）多元
yanglamei1962·2024-02-03 06:04

吴恩达coursera机器学习个人向笔记——9章神经网络学习

文章目录课时62非线性假设09:36课时63神经元与大脑07:47课时64模型展示Ⅰ12:01课时65模型展示Ⅱ11:46课时68例子与直觉理解Ⅰ07:15课时70例子与直觉理解Ⅱ10:20课时71多元分类03:51课时62非线性假设09:36对图1那样的作分类，逻辑斯蒂回归中，只要g(θ转X)中的(高次)项足够多，就一定能找出边界但这是2个特征的情况如果有100个特征，二次交叉项会将近5000个
选西瓜专业户·2024-02-03 06:31

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·2024-02-03 06:56

时间序列预测 —— TCN模型

时间序列预测——TCN模型卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在图像处理等领域取得了显著的成就，一般认为在处理时序数据上不如RNN模型，而TCN（TemporalConvolutionalNetwork
Persist_Zhang·2024-02-03 06:55

神经网络和深度学习吴恩达coursera笔记

DeepLearning文章目录DeepLearningBasicLogisticRegressionsomesignLossfunctioncostfunctionGradientDescentComputationGraphaVectorizationvectorizedImplementing:broadcastingShallowNeuralNetworkRepresentationcom
stoAir·2024-02-03 06:52

【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头

本文首发于微信公众号《与有三学AI》【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头没有一个经典的发现会是突然之间横空出世，它总是需要一些积淀。
城市中迷途小书童·2024-02-03 06:36

目标检测:PC端MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架之实现

我的最终目标是将MobileNetSSD部署到Anroid设备端，考虑到运行效率，采用了NCNN前向推理来实现，下面将在PC端的实现过程和大家分享下，欢迎讨论。
宝坚刘炜·2024-02-03 05:38

神经调节的Hebbian学习用于完全测试时自适应

摘要完全测试时自适应（Fullytest-timeadaptation）是指在推理阶段对输入样本进行序列分析，从而对网络模型进行自适应，以解决深度神经网络的跨域性能退化问题。
Scabbards_·2024-02-03 04:45

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（1）

重要算法与定义深度学习（DeepLearning）：深度学习是一种机器学习方法，它基于大量数据进行训练，通过构建多层的神经网络来模拟人脑的学习过
giszz·2024-02-03 03:34

深度学习入门笔记（七）卷积神经网络CNN

卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征，同时保留原来图片中各个像素的相对位置（空间）关系。
zhanghui_cuc·2024-02-03 03:03

神经网络

神经网络参考资料：TENSORFLOW系列专题TensorFlow从入门到精通深度学习的概念是从人工神经网络的研究中发展而来的，早期的感知器模型只能解决简单的线性分类问题，后来发现通过增加网络的层数可以解决类似于
Fighting_No1·2024-02-03 02:43

循环神经网络RNN以及实战对话机器人-王而川-专题视频课程

循环神经网络RNN以及实战对话机器人—282人已学习课程介绍本次课程主要讲解1：文本理解和文本生成问题、2：标准RNN模型、BPTT算法、3：TensorFlow实现正弦序列预测、4：LSTM模型以及其他
王而川·2024-02-03 02:13

TensorFlow系列专题（九）：常用RNN网络结构及依赖优化问题

一、常用的循环神经网络结构前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构，这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。
weixin_33734785·2024-02-03 02:13

循环神经网络RNN专题（01/6）

在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。
无水先生·2024-02-03 02:43

神经网络是模型还是算法,神经网络模型数据处理

神经网络算法原理4.2.1概述人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。
阳阳2013哈哈·2024-02-03 02:43

深度学习之图像分类

下面回顾一下深度学习在图像分类上的发展历程:LeNet-5在1998年，YannLeCun等人设计的第一个卷积神经网络（CNN）模型LeNet-5，为图像分类领域打开了一个新的门。
kadog·2024-02-03 01:11

real-time-emotion-detection 排坑记录

real-time-emotion-detection排坑记录任务踩坑回顾CV2包版本问题症状描述解决方法模型文件路径问题症状描述解决办法tensorflow版本问题症状描述解决办法其他任务我之前跑了一个CNN
Debug的魔法小马·2024-02-03 01:40

嵌入式人工智能实验方向

2采用BESSOC部署深度学习语音信号处理算法，降噪算法3根据公式用C语言实现卷积CNN，或者采用开源的嵌入式机器学习，嵌入式深度学习，嵌入式神经网络开源sdk，移植，部署到MCU或者SOC，
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:05

嵌入式人工智能/深度学习/神经网络导论

加我微信hezkz17进入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群1嵌入式人工智能，嵌入式深度学习含义？嵌入式人工智能（EmbeddedArtificialIntelligence）是指将人工智能技术应用于嵌入式系统中，使其具备智能化的能力。嵌入式系统通常是指集成了计算、控制和传感功能的小型电子设备，如智能手机、智能家居设备、无人机等。嵌入式人工智能可以使这些设备更加智能化、自主决策，并提供更高级的
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:05

基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目

加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:35

嵌入式人工智能硬件平台分类

2MCURTOS领域CORTEX-MStm32以及恩智浦的MCUAI部署轻量级神经网络，训练在上位机或者云端，推理在嵌入式MCU端，C
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:03

分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测
机器学习之心·2024-02-03 01:27

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-02-03 01:57

故障诊断 | 一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork
机器学习之心·2024-02-03 01:26

神经网络之深度学习DBN

前言人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)，通常简称为神经网络，是一种在生物神经网络的启示下建立的数据处理模型。
懒猫gg·2024-02-02 22:19

人工神经网络之求解数学问题

基于求解问题的数学原理，可在原理性方法的指导下构造出相应的神经网络模型，使其通过对样本的学习自动实现问题的求解SVM支持向量机从线性可分模式分类的角度看，支持向量机的主要思想是建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距平面最近的两类样本之间的距离最大化
懒猫gg·2024-02-02 22:49

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个
懒猫gg·2024-02-02 22:19

【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇：TensorFlow介绍和基本操作（代码文档已分享）

在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。
程序员一诺·2024-02-02 22:09

YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

动态卷积（DynamicConvolution）是一种用于目标检测的卷积神经网络模块，其中ODConv（ObjectDetectionConvolution）是其一种具体实现。
小哥谈·2024-02-02 22:24

Pytroch 自写训练模板适合入门版 包含十五种经典的自己复现的一维模型 1D CNN

训练模板在毕业之前，决定整理一下手头的代码，自己做1D-CNN这吗久，打算开源一下自己使用的1D-CNN的代码，包括用随机数生成一个模拟的数据集，到自己写的一个比较好的适合入门的基础训练模板，以及自己复现的所有
浩浩的科研笔记·2024-02-02 21:47

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(一)

笔迹识别（writerrecognition）是生物特征识别的一个重要分支.对于每个书写者而言，其笔迹总体上具有相对稳定性，而笔迹的局部变化则是每个书写者笔迹的固有特性；而对于不同的书写者而言，其笔迹的差别则比较大[1].基于这种特性,笔迹识别是一种可行的身份鉴别方法.前言目前的笔迹识别方法或多或少都要用到一些传统方法,如切割字符、特征提取等过程.这些方法比较常用的有投影法、滴水法、HOG特征、G
kadog·2024-02-02 21:41

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(二)

上一篇文章讲到了HTID_0数据集的建立以及它的缺陷,本节主要内容是模型的架构和新数据集HTID_1的建立.笔迹识别有了制作HTID_0的经验,我意识到分类任务并不是最难解决的那部分,因为现在已经有非常多性能优秀的分类网络,重点是传入网络的图片质量,也就是笔迹图像.理想的输入为图片中只有笔迹信息,没有多余的杂质(如横线、印刷体、污渍等).一些笔迹来源原始材料(来自互联网、IMA数据集[1]、ICD
kadog·2024-02-02 21:41

图像分类的发展史

图像分类的发展史图像分类技术的发展史与计算机视觉、机器学习、神经网络等诸多领域紧密相连。它是一场从理论探索到实际应用的演变历程，同时也是一次由人类视觉启发来模拟视觉感知的冒险之旅。
kadog·2024-02-02 21:41
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