lstm神经网络第26页

深度强化学习之策略学习-王树森课程笔记

学习资料深度强化学习课程-王树森目录一、Policy-basedlearning二、PolicyNetwork三、Policy-BasedReinforcementLearning（策略学习）1.用神经网络近似状态价值函数

淀粉爱好者·2024-01-29 03:23

deformable convolutional networks

转自：点击打开链接上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加

麦兜ppig·2024-01-29 02:11

自然语言处理中的注意力机制与Transformer架构

随着深度学习技术的发展，神经网络在自然语言处理领域取得了显著的进展。2017年，Vaswani等人提出了一种新的神经网络架构—

OpenChat·2024-01-29 00:24

双线性插值(Bilinear Interpol)原理及应用

在很多神经网络上采样过程中会用到双线性插值，其为基础的图像resize操作。以前一直没时间仔细研究，今天探究并记录一下原理和自己的理解。

interesting233333·2024-01-28 22:22

计算机毕业设计：python车牌识别系统 Django框架深度学习 CNN算法（源码） ✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练

q_3548885153·2024-01-28 22:20

2022-03-07依恋的神经生物学依据

当母亲的温柔触摸、柔和的声音、平静的面容等激发了婴儿的大脑活动，同步放电的神脑神经元相互建立起神经网络，将这些母性的刺激和一种安全的感觉联系在一起，通过这种重复体验的方式，塑造了大脑的环路。在冷漠的母

心理咨询师庆贤·2024-01-28 22:01

1章 TensorFlow

Google开源的基于数据流图的科学计算库，适合用于机器学习TensorFlow不仅只是使用于机器学习，甚至更高层的神经网络的构建。TensorFlow的含义张量数据表征的一种方式，让张量在图中流动。

啊哈JC熙·2024-01-28 22:01

第1周学习：深度学习和pytorch基础

第1周学习：深度学习和pytorch基础01-绪论一、机器学习简介二、几种学习模型三、名词解释02-神经网络基础一、为什么说神经网络是黑盒的？

随风漂流l·2024-01-28 21:03

孪生网络（Siamese Network）是一种具体的网络结构还是一种通用的框架结构？

它基于两个人工神经网络建立的耦合构架，以两个样本为输入，输出其嵌入高维度空间的表征，以比较两个样本的相似程度。狭义的孪生神经网络由两个结构相同，且权重共享的神经网络拼接而成。

小桥流水---人工智能·2024-01-28 21:02

孪生卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network）的设计思路

孪生卷积神经网络（SiameseConvolutionalNeuralNetwork）是一种特殊类型的卷积神经网络，主要用于处理需要成对比较的数据，例如判断两个输入是否相似。

小桥流水---人工智能·2024-01-28 21:02

scheduler：pytorch训练过程中自动调整learning rate

importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时

robin_ze·2024-01-28 21:32

神经架构搜索与图像生成：创造新的艺术形式

1.背景介绍随着深度学习技术的发展，神经网络在图像生成领域取得了显著的进展。图像生成的主要目标是通过训练有误的神经网络，生成与训练集中的图像相似的新图像。

OpenChat·2024-01-28 20:17

并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是Concurrent Convolutional Neural Network (ConCNN) ，相对于普通卷积有什么优势？

问题描述：并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是ConcurrentConvolutionalNeuralNetwork(ConCNN)，相对于普通卷积有什么优势？

神笔馬良·2024-01-28 19:48

神经架构搜索的主要概念：理解基本原理

1.背景介绍神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)是一种自动设计神经网络的方法，它可以帮助我们找到一个高性能的神经网络架构，而无需手动设计。

OpenChat·2024-01-28 18:32

【GPU】CUDA是什么？以及学习路线图！

3、神经网络能加速的有很多，当然使用硬件加速是最可观的了，而目前除了专用的NPU（神经网络加速单元），就属于GPU对神经网络加速效果最好了：

Hcoco_me·2024-01-28 16:14

【CTWVRP】遗传算法求解带软时间窗+容量约束+成本(固定+运输+制冷+惩罚)车辆路径规划【含Matlab源码 3836期】

Matlab领域·2024-01-28 15:28

(转载)Seq2SeqModel参数

例如，单词“非线性”不在词表中，则句子“非线性在神经网络中是重要的”变成“UNK在神经网络中是重要的”。准备开始和结束标签以及填充标签在decoder端，GO表示解码开始，用EOS表示解码结

walk walk·2024-01-28 15:49

cnn卷积神经网络（计算过程详析）

参考网址百度安全验证https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html一般的神经网络结构如下CNN卷积神经网络可以被分为许多层，其层级结构一般为•数据输入层/Inputlayer

wanghua609·2024-01-28 14:12

CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的

是Dream呀·2024-01-28 14:39

【神经网络搜索】Single Path One Shot

【GiantPandaCV导读】SinglePathOneShot(SPOS)是旷视和清华、港科大联合的工作。与之前的工作不同，SPOS可以直接在大型数据集ImageNet上搜索，并且文章还提出了一种缓和权重共享的NAS的解耦策略，让模型能有更好的排序一致性。image代码：https://github.com/megvii-model/SinglePathOneShot论文：https://ar

pprpp·2024-01-28 13:23

蚂蚁集团持续探索生成式AI，20篇论文入选AI顶会NeurlPS

据了解，蚂蚁此次入选的论文，覆盖计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、图像处理等多个人工智能和机器学习领域的前沿主题。其中七成以上论文聚焦生成式AI在高速发展中遇到的一些挑战和难题。以下为其中

金融机器智能官方·2024-01-28 13:48

使用强化学习进行神经网络结构搜索的代码以及修改

目录代码一（UsingTensorFlow）：代码二（UsingTensorFlow）：代码三（UsingPyTorch）：参考：本人在网上找了三个相关的代码，但是都有问题，这里记录一下修改哪些地方之后可以跑通。代码一（UsingTensorFlow）：代码地址：https://github.com/wallarm/nascell-automl这个代码有详细的说明：TheFirstStep-by-

ThreeS_tones·2024-01-28 13:43

AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop

动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度，尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值。

LabVIEW_Python·2024-01-28 13:37

自然语言处理：transfomer架构

介绍transfomer是自然语言处理中的一个重要神经网络结构，算是在传统RNN和LSTM上的一个升级，接下来让我们来看看它有处理语言序列上有哪些特殊之处模型整体架构原论文中模型的整体架构如下，接下来我们将层层解析各层的作用和代码实现该模型架构主要包含的基本层有嵌入层

Nowl·2024-01-28 12:34

深度学习与神经网络pytorch版基础知识

深度学习与神经网络pytorch版基础知识1.简单介绍PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook于2016年发布的第一个开源项目。

砍树＋c＋v·2024-01-28 11:45

matplotlib 波士顿房价数据及可视化 Tensorflow 2.4.0

1.1kears1.2kears常用数据集2.波士顿房价数据及可视化2.1下载波士顿房价数据集2.2展示一个属性对房价的影响2.3将是三个属性全部展示1.认识1.1kearsKeras是一个用Python编写的高级神经网络

砍树＋c＋v·2024-01-28 11:12

文本分类识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+Django网页界面

作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（“体育类”,“财经类”,“房产类”,“家居类”,“教育类”,“科技类”,“时尚类”,“时政类”,“游戏类”,“娱乐类”），基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型

　子午·2024-01-28 11:12

【GitHub项目推荐--如何构建项目】【转载】

这是一个138KStar的开源项目，这个仓库汇集了诸多优质资源，教你如何构建一些属于自己的东西，内容主要分为增强现实、区块链、机器人、编辑器、命令行工具、神经网络、操作系统等几大类别。

旅之灵夫·2024-01-28 11:28

[笔记]深度学习入门基于Python的理论与实现(六)

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

【Java万花筒】Java智能编程：探寻Jess、JADE、Neuroph和Apache OpenNLP的奇妙世界

这些工具包提供了丰富的功能，涵盖了专家系统开发、多智能体系统、人工神经网络构建以及自然语言处理等领域。通过深入了解这些工具，读者将能够在J

friklogff·2024-01-28 10:25

大模型｜基础——长短时记忆网络

文章目录LSTM遗忘门输入门整合信息特点实现神经单元的内部计算门控控制——可以动态选择信息在大数据量的情况下，可有效缓解梯度LSTM遗忘门遗忘门，是否进行遗忘。

晓源Galois·2024-01-28 09:51

人工智能：更多有用的 Python 库

人工神经网络(artificialneuralnetwork)（

库库的里昂·2024-01-28 09:16

源码实现简介

深度学习的基本原理是通过神经网络模拟人脑的认知过程，从大量的数据中学习并提取有用的特征。在自动驾

zwhdldz·2024-01-28 09:11

DPW-SDNet: Dual Pixel-Wavelet Domain Deep CNNsfor Soft Decoding of JPEG-Compressed Images

受深度卷积神经网络（CNN）在低层和高层计算机视觉问题上的出色性能的启发，我们开发了一种基于双像素小波域深度卷积神经网络

mytzs123·2024-01-28 08:29

处理多维特征的输入

文章目录回顾多维向量的逻辑回归Mini-Batch神经网络构建模型1.数据准备2.定义模型3.构建损失函数和优化器4.训练完整代码练习回顾之前学习的分类和回归任务都是由x、y组成的数据集，但是我们的输入都是一维向量

chairon·2024-01-28 08:28

TNNLS'23 | 简单高效的图对比学习聚类

数据派THU·2024-01-28 08:20

【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块

一、神经网络的前中后期在神经网络中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中，“网络早期（低层）”、“网络中期（中层）”和“网络后期（高层）”通常指的是网络结构中不同层级的部分，每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性

风筝超冷·2024-01-28 08:33

深度学习与神经网络pytorch版 2.2 数据预处理

深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理目录深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理2.2.1读取数据集2.2.2处理缺失值2.2.3转换为张量格式小结2.2.1读取数据集#2.2.1

砍树＋c＋v·2024-01-28 08:27

PyTorch初探：基本函数与案例实践

张量上的操作是构建神经网络层的基础。以下是PyTorch中一些常用的张量操作函数：torch.tensor():创建一个新的张量。torch.ones(),torc

GT开发算法工程师·2024-01-28 08:26

【机器学习 & 深度学习】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~·2024-01-28 07:39

大创项目推荐题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

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5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖

laafeer·2024-01-28 07:03

深度学习-自注意力机制

长短期记忆（LSTM,longshort-termmemory）RNN与LSTM速度很慢，需要一代一代，无法一下生成

Cuteboom·2024-01-28 07:31

AIGC的底层核心结构Transformer是如何彻底改变NLP游戏规则的？OJAC近屿智能带你一探究竟

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构。可以用于处理序列数据，被广泛应用于翻译、识别等任务。这种模型的主要特点是使用自注意力机制和位置Embedding来提升语言的表达能力。Tr

OJAC近屿智能·2024-01-28 06:45

NeRF 其一：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis1.什么是神经辐射场2.论文简述3.体渲染3.1视线3.2体渲染-连续3.3体渲染-离散4.神经网络与位置编码

泠山·2024-01-28 06:39

pytorch 卷积神经网络CNN

www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络CNN1www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一种多层神经网络。

Jiang_Immortals·2024-01-28 06:06

第5章（python深度学习——波斯美女）

第5章深度学习用于计算机视觉本章包括以下内容：理解卷积神经网络（convnet）使用数据增强来降低过拟合使用预训练的卷积神经网络进行特征提取微调预训练的卷积神经网络将卷积神经网络学到的内容及其如何做出分类决策可视化本章将介绍卷积神经网络

weixin_42963026·2024-01-28 05:14

第3章-python深度学习——（波斯美女）

第3章神经网络入门本章包括以下内容：神经网络的核心组件Keras简介建立深度学习工作站使用神经网络解决基本的分类问题与回归问题本章的目的是让你开始用神经网络来解决实际问题。