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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

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

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CNNBP神经网络的模型

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

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

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

Python 深度学习实战：聊天机器人

1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到神经网络、机器学习、数据挖掘等多个领域知识。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来进行数据的处理和分析，从而实现对复杂问题的解决。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:47

Python 实战人工智能数学基础：深度学习

深度学习的核心思想是利用神经网络来模拟大脑的思维方式，通过对大量数据的训练来实现模型的学习和优化。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：1950年代至1980年代：人工神经网络的诞生和发展。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

混合精度训练 | fp16 用于神经网络训练和预测

从FP16的范围可以看出，用FP16代替原FP32神经网络计算的最大问题就是精度损失。float：1个符号

小伟db·2024-02-02 20:34

卷积神经网络

卷积神经网络基本架构卷积神经网络，主要特点：卷积运算操作。

冉然_7236·2024-02-02 19:15

PyTorch RNN Regression

循环神经网络RNN及时预测时间序列.更多可以查看官网:*PyTorch官网载入数据假设想要用sin的曲线预测出cos的曲线.imageimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed

Jancd·2024-02-02 19:56

生成式学习，特别是生成对抗网络（GANs），存在哪些优点和缺点，在使用时需要注意哪些注意事项?

模型设计自由度高：生成器和判别器均采用神经网络，可以通过调整神经网络的架构和选用不同的损失函

小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:08

基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统

Together_CZ·2024-02-02 16:40

图像生成：对抗生成网络（GAN）与深度卷积对抗生成网络（DCGAN）

1、引言2、对抗生成网络(GAN)3、深度卷积对抗生成网络(DCGAN)4、总结1、引言生成对抗网络（GAN）是一种算法架构，它使用两个神经网络，其中一个对另一个（因此称为“对抗性”），以便生成新的合成数据实例

小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

【深度学习】基于PyTorch架构神经网络学习总结（基础概念&基本网络搭建）

nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时，一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel

hi_ly_51·2024-02-02 13:25

深度学习入门资料整理

-知乎深度学习入门基础讲义_shuzfan的博客-CSDN博客_深度学习入门神经网络15分钟入门！足够通俗易懂了吧-知乎深度学习基础知识点梳理-知乎

AI视觉网奇·2024-02-02 13:13

大创项目推荐题目：基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络机器视觉 ]

文章目录0简介1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8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卷积神经网络的花卉识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2024-02-02 13:06

一文讲透神经网络的激活函数

原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即y=f(x)。

算法进阶·2024-02-02 11:43

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介

星川皆无恙·2024-02-02 09:53

PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

1.torch.nntorch.nn是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它为构建和训练神经网络提供了丰富的类库。

科学禅道·2024-02-02 09:23

神经网络激活函数到底是什么？

激活函数其实不是很难啦，归结一下就是大概这样几个分类，详情请参考【神经网络】大白话直观理解！

conch0329·2024-02-02 09:23

调整Activation Function参数对神经网络的影响

数据集：模型一（tanh）：模型二（relu）：模型三（sigmoid）：模型四（多层tanh）：模型五（多层relu）：介绍：ActivationFunction（激活函数）是一种非线性函数，应用在神经网络的每个节点

取名真难.·2024-02-02 09:22

小白初探｜神经网络与深度学习

一、学习背景由于工作的原因，需要开展人工智能相关的研究，虽然不用参与实际研发，但在项目实施过程中发现，人工智能的项目和普通程序开发项目不一样，门槛比较高，没有相关基础没法搞清楚人力、财力如何投入，很难合理管控成本以及时间。为搞清楚情况，老年博主决定一步一个脚印，好好自学。在写本文时，博主已学到一定阶段了，趁有时间，通过博文记录下来，以免遗忘。二、学习准备常年的学习告诉我们，一门学科要快速入门，主流

神奇的代码在哪里·2024-02-02 09:17

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集 2.2. 读取数据集3. 初始化模型参数4. 定义模型5. 定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

神经网络的权重是什么？

请参考这个视频https://www.bilibili.com/video/BV18P4y1j7uH/?spm_id_from=333.788&vd_source=1a3cc412e515de9bdf104d2101ecc26a左边是拟合的函数，右边是均方和误差，也就是把左边的拟合函数隐射到了右边，右边是真实值与预测值之间的均方误差和，本质是一个二次函数。所以才会有梯度下降的概念，梯度下降是什么？

conch0329·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

bert+crf可以做NER，那么为什么还有bert+bi-lstm+crf ?

1.关于BERT做NER要不要加CRF层？关于BERT做NER，最简单的方式就是序列标注方法，以BERT得到token的embedding，后接softmax直接输出预测token的标签。其实这种方案做NER也不错，为什么有些人会采用CRF替代softmax，softmax比较简单就是基于tokenembedding进行标签概率计算。而CRF的原理上理解是，CRF是全局无向转移概率图，能有效考虑词

Maann·2024-02-02 09:41

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 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

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

深度学习的新前沿：突破、应用与挑战

作为模仿人脑结构和功能的强大工具，深度神经网络在图像识别、自然语言处理、医学诊断等多个领域取得了显著成就。但是，随着技术的不断推进，深度学习也在不断地进化和扩展其能力边界。

尘中928·2024-02-02 09:08

详解Keras3.0 Layer API: Base RNN layer

False,go_backwards=False,stateful=False,unroll=False,zero_output_for_mask=False,**kwargs)参数说明cell:这是循环神经网络的单元类型

缘起性空、·2024-02-02 09:08

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。

GodFishhh·2024-02-02 09:07

机器学习笔记十一矩阵乘法 Tensorflow实现神经网络

向量a和向量w的点积(dotproduct)与向量a转置和向量w的点积相同矩阵乘法代码如何使用TensorFlow实现神经网络第一步指定模型，告诉TensorFlow如何计算推理第二步定义编译模块调用哪个函数第三步训练模型

爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:52

吴恩达机器学习笔记十神经网络 TensorFlow 人工智能

神经网络：说几层的时候是指隐藏层及输出层，不包含输入层。例如下图是一个四层神经网络。

爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:22

【技术科普】主流的深度学习模型有哪些？AI开发工程师必备！

所有深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定任务。什么是深度学习深度学习是机器学习领域的新研究方向，旨在使机器更接近于人工智能。

英码科技·2024-02-02 08:21

计算机设计大赛深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

iuerfee·2024-02-02 07:17

【动手学大模型】第一章大模型简介

之后引入了深度学习的思想，使用神经网络模型来更好的捕捉语言中的复杂关系。随着Transformer架构的神经网络模型引入，通过大量的文本数据训练，模型可以深入理解语言规则和模式。

Farah_Y·2024-02-02 07:44

Matlab：利用1D-CNN（一维卷积神经网络），分析高光谱曲线数据或时序数据

1DCNN简介：1D-CNN（一维卷积神经网络）是一种特殊类型的卷积神经网络，设计用于处理一维序列数据。这种网络结构通常由多个卷积层和池化层交替组成，最后使用全连接层将提取的特征映射到输出。

foddcusL·2024-02-02 06:59

多输入多输出 | Matlab实现PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测

多输入多输出|Matlab实现PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测目录多输入多输出|Matlab实现PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-02-02 06:58

【MATLAB】PSO_BiLSTM神经网络回归预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义PSO_BiLSTM神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO）和双向长短期记忆网络

Lwcah·2024-02-02 06:50

【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（

为梦而生~·2024-02-02 05:02

【Python基础 & 机器学习】Python环境搭建（适合新手阅读的超详细教程）

python带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍python网络爬虫从基础到实战：Python的主流应用领域之一，也可以与人工智能领域相结合的技术往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述

为梦而生~·2024-02-02 05:00

使用colab、featurize进行深度学习

神经网络学习小记录69——Pytorch使用GoogleColab进行深度学习_googlecolabpytorch_Bubbliiiing的博客-CSDN博客PyTorch快速查看pth文件保存的参数

TowerCrane2C·2024-02-02 04:55

Neural Networks and Deep Learning第2章读书笔记

读书截止时间：2019.04.10读书次数：1次2CHAPTER2Howthebackpropagationalgorithmworks2.1热身:神经网络中使用矩阵快速计算输出的方法2.2代价函数的两个假设

山雾幻华·2024-02-02 03:40

算法面试八股文『基础知识篇』

深度学习是机器学习的一个分支，核心思想是使用深度神经网络来模拟和解决复杂的问题。深度神经网络是一种由多层神经元组成的模型，通常包含输入层

Daniel Muei·2024-02-02 02:59

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