lstm神经网络

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

MPL也被称为（普通）前馈神经网络，有时也简称为神经网络。MLP可以被视为广义的线性模型，执行多层处理后得到的结论。将线性模型的公式可视化：importmglearnimportmatplotl
zhangbin_237·2024-01-12 14:01

BP神经网络（公式推导+举例应用）

文章目录引言M-P神经元模型激活函数多层前馈神经网络误差逆传播算法缓解过拟合化结论实验分析引言人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs）作为一种模拟生物神经系统的计算模型
Nie同学·2024-01-12 14:00

LLM大模型显存计算

训练需要的显存大模型输入长度与显存的关系大模型推理多线程与显存的关系参考：https://blog.csdn.net/Johntill/article/details/132629075二、实现模型参数单位“10b”、“13b”、"70b"等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量
云帆@·2024-01-12 14:02

完整的模型训练套路（一、二、三）

搭建神经网络modelimporttorchfromtorchimportnn#搭建神经网络classTudui(nn.Module):def__init__(self):super(Tudui,self
Cupid_BB·2024-01-12 13:52

原来ReLU这么好用！一文带你深度了解ReLU激活函数！

花了29980买的从入门到精通课程，分享给大家在神经网络中，激活函数负责将来自节点的加权输入转换为该输入的节点或输出的激活。ReLU是一个分段线性函数，如果输入为正，它将直接输出，否则，它将输出为零。
狂徒_张三·2024-01-12 13:18

4.3 TensorFlow实战三（3）：MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型

一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题，提高了识别性能。
大白猿学习笔记·2024-01-12 13:36

计划1

1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集
JLcucumber·2024-01-12 11:54

基于动态空间滤波的受损EEG信号的鲁棒性学习

无论是传统的机器学习模型还是对EEG进行端对端训练的深度神经网络，通常不会设计或测试对破坏的鲁棒性，尤其是对随机丢失的通道。虽然一些研究提出了使用丢失通道
茗创科技·2024-01-12 11:38

AI芯片：神经网络研发加速器、神经网络压缩简化、通用芯片 CPU 加速、专用芯片 GPU 加速

AI芯片：神经网络研发加速器、神经网络压缩简化、通用芯片CPU加速、专用芯片GPU加速神经网络研发加速器神经网络编译器各自实现的神经网络编译器神经网络加速与压缩（算法层面）知识蒸馏低秩分解轻量化网络剪枝量化通用芯片
Debroon·2024-01-12 11:24

回归预测 | Matlab基于SO-BiLSTM蛇群算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-01-12 10:47

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

 在神经网络中，数据集通常被划分为三个主要类别：训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）、和测试集（TestSet）。这个划分的目的是为了评估和优化模型的性能。
郡执·2024-01-12 10:16

PINN物理信息网络 | 物理信息神经网络PINN实例及其Python实现

基本介绍物理信息神经网络是一种基于物理系统的神经网络模型。它的设计灵感来自于神经科学和量子力学，旨在利用物理系统的特性来处理和存储信息。传统的神经网络使用数字或模拟电子组件作为基本单元进行计算和存储。
算法如诗·2024-01-12 10:16

OpenAI发现人工智能已开始学会情绪判断能力

OpenAI的研究人员意外发现，一个训练用来预测亚马逊网站（Amazon）评论文章下一个字符的神经网络，竟然自行学会情绪的判断。这种非监督式学习是机器学习领域追求的目标。
chituo5344·2024-01-12 09:46

基于RNN的模型

之前的深度学习中常见的前馈神经网络主要包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，由于没有内在的时序结构和记忆能力，建模这种序列数据具有很大的局限性。因此，研究
Algorithm_Engineer_·2024-01-12 09:56

李沐之经典卷积神经网络

目录1.LeNet2.代码实现1.LeNet输入是32*32图片，放到一个5*5的卷积层里面，卷积层的输出通道数是6，高宽都是28（32-5+1=28）。再经过2*2的池化层，把28*28变成14*14（28-2+2）/2=14，这里的步幅和窗口的大小一样。再经过5*5的卷积层，输出就变成10*10的（14-5+1=10）。通道数增加了从6变到16。再经过一个池化层，也是16个通道（用了16个卷积
sendmeasong_ying·2024-01-12 09:24

卷积神经网络的搭建

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下
Fjourney·2024-01-12 09:52

深度学习目标跟踪简述

这通常是通过卷积神经网络（CNN）来实现的。特征提取：提取目标的特征，这样算法就能在后续的帧中识别它。这些特征可能包括颜色、形状、纹理等。
LittroInno·2024-01-12 09:20

水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算法

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、项目含义背景二、数据集三、读取数据——预处理1：读取数据2.检查数据3.配置数据集四.网络结构五.模型的训练六.成品展示总结前言提示面对水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算
猿戴科·2024-01-12 09:44

【MATLAB】EWT_LSTM神经网络时序预测算法

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EWT-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了经验小波变换（EmpiricalWaveletTransform，EWT）和长短期记忆神经网络
Lwcah·2024-01-12 08:23

卷积神经网络CNN-猫狗预测

卷积：轮廓特征池化：保留核心信息，实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)trainning_set=train_datagen.flow_from_directory("datas/dataset/training
y_7539·2024-01-12 08:45

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

背景深度学习神经网络中，卷积神经网络在图像处理中独放异彩，现在主流的框架中对卷积神经网络的封装已经非常完善了，但是，对初学者来说，使用这些高层的API，不利于我们深入理解卷积神经网络的原理和思想，所以，
精英的英·2024-01-12 08:26

【pytorch】使用pytorch构建线性回归模型-了解计算图和自动梯度

使用pytorch构建线性回归模型线性方程的一般形式衡量线性损失的一般形式-均方误差pytorch中计算图的作用和优势在PyTorch中，计算图（ComputationalGraph）是一种用于表示神经网络运算的数据结构
精英的英·2024-01-12 08:49

机器学习框架PyTorch

PyTorch数据集和数据加载器PyTorch转换TensorBoardPyTorch自动求导（Autograd）torchvision数据集PyTorch模型构建PyTorch模型优化PyTorch构建神经网络
hixiaoyang·2024-01-12 06:33

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

我们使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络模型，该模型可识别T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包或短靴等图像。在开始构建模型之前，我们将介绍
冰雪storm·2024-01-12 06:28

机器学习激活函数

激活函数激活函数是人工神经网络中的一个重要组成部分。它们用于向神经网络中添加非线性因素，使得网络能够解决复杂问题，如图像识别、语言处理等。
Persistence is gold·2024-01-12 06:54

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络
小艳加油·2024-01-12 06:37

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络
WangYan2022·2024-01-12 06:02

大语言模型面试问题

求和的意思就是残差层求和，原本的等式为y=H(x)转化为y=x+H(x)，这样做的目的是防止网络层数的加深而造成的梯度消失，无法对前面网络的权重进行有效调整，导致神经网络模型退化（这种退化不是由过拟合造成的
抓个马尾女孩·2024-01-12 05:23

2024年1月10日最热CV论文：CoordGate: Efficiently Computing Spatially-Varying Convolutions in Convolutional...

牛津大学研发CoordGate，革新卷积神经网络，图像去模糊效率大幅提升！
夕小瑶·2024-01-12 05:44

烟火自动识别预警和监管系统 烟火检测识别系统---豌豆云

能化视频剖析和深度神经网络神经元网络技术性烟雾、火焰即时鉴别预警信息，告警信号可展现在
豌豆云·2024-01-12 05:10

01.大型语言模型背后的基本概念的高级解释 （LLMs）

像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）是过去几年开发的深度神经网络模型。他们开创了自然语言处理（NLP）的新时代。
这就是编程·2024-01-12 05:04

图神经网络预训练 (4) - 节点属性预测 Attribute Prediction + 监督学习 代码

我们继续剖析StrategiesforPre-trainingGraphNeuralNetworks一文。上一文中介绍了子结构预测的预训练方法（ContextPrediction）。对于一个多层的深度学习模型，在分子图上训练主模型，在子图上训练层数较少的子模型，限制（损失是）主模型上与子模型的嵌入向量相似，保证子结构环境相似的节点在随着模型的层数增加时仍能保持相似的嵌入向量，意味着化学环境相似的结
wufeil·2024-01-12 04:57

Deepchem的分子特征化方法之图神经网络特征化 （ConvMolFeaturizer / WeaveFeaturizer）解析

bywufeil在Deepchem提供的分子特征化方法中，有两个方法是适用于图神经网络的，分别为：ConvMolFeaturizer和WeaveFeaturizer。
wufeil·2024-01-12 04:55

使用Deepchem构建化学分子的神经网络和图神经网络模型示例

使用Deepchem构建化学分子的神经网络和图神经网络模型示例bywufeilDeepchem包含了很多的化学分子的数据集，同时也有将分子结构转换为机器学习能够识别的矩阵（序列）数据的方法，下面就来简单举几个例子
wufeil·2024-01-12 04:25

【论文笔记】ZOO: Zeroth Order Optimization

ZerothOrderOptimizationBasedBlack-boxAttackstoDeepNeuralNetworkswithoutTrainingSubstituteModels》Abstract深度神经网络
xhyu61·2024-01-12 02:34

深度学习入门——深层神经网络模型的模块搭建

深层神经网络模型的搭建学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-masterL层神经网络模型概览该模型可以总结为：[LINEAR->RELU]×(L-1)->LINEAR->SIGMOID
yasNing·2024-01-12 00:03

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器
AutoFerry·2024-01-12 00:03

深度学习课程实验二深层神经网络搭建及优化

一、实验目的1、学会训练和搭建深层神经网络；2、掌握超参数调试正则化及优化。
叶绿体不忘呼吸·2024-01-12 00:32

[23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU

前言：本文解决《神经网络与深度学习》-邱锡鹏第二章课后题。对于习题2-1，平方损失函数在机器学习课程中学习过，但是惭愧的讲，在完成这篇博客前我对均方误差和平方损失函数的概念还有些混淆。
洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:53

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

人工智能、机器学习、深度学习之间的关系神经网络与深度学习的关系“深度学习”和“传统浅层学习”的区别和联系神经元、人工神经元MP模型单层感知机SLP异或问题XOR多层感知机MLP前馈神经网络FNN激活函数
HBU_David·2024-01-12 00:23

神经网络与深度学习day01-基础知识

今天开始新学期，然后就是每周要在这里发这周的实验报告，CSDN对不起了，你可能不情愿，但是必须要稍微容纳一下我(这个菜比)在这里吹了。第一周的基础知识训练：1、导入numpy库importnumpy2、建立一个一维数组a=[4,5,6]。输出：(1)a的类型；(2)a的各维度的大小；(3)a的第一个元素a=[4,5,6]print(type(a))print(numpy.shape(a))prin
小鬼缠身、·2024-01-12 00:23

HBU_神经网络与深度学习 实验10 卷积神经网络：基于ResNet18网络完成图像分类任务

基于ResNet18网络完成图像分类任务1.数据处理(1)数据集介绍(2)数据读取(3)构造Dataset类2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、实验Q&A写在前面的一些内容本文为HBU_神经网络与深度学习实验
ZodiAc7·2024-01-12 00:52

深度学习 常考简答题--[HBU]期末复习

9.解释步长、零填充、感受野10.LSTM与GRU的区
洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:22

区间预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测

区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测目录区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-01-11 22:40

回归预测 | Matlab基于CPO-BP基于冠豪猪算法优化BP神经网络的数据多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab基于CPO-BP基于冠豪猪算法优化BP神经网络的数据多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab基于CPO-BP基于冠豪猪算法优化BP神经网络的数据多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-01-11 22:39

合工大苍穹战队视觉组培训Day5——机器学习，图像识别项目

现在手里做了三个项目不过大多差不多，一个是FPGA的图像增强，主要是做去雾处理；一个做视觉引导机械臂；一个是FPGA的神经网络搭建。
工大电科小趴菜·2024-01-11 21:40

Pytorch 基于Minst手写字的自编码去噪

自编码器由编码器模型和解码器模型两个相互连接的人工神经网络组成。自动编码器的目标是找到一种将输入图像编码为压缩格式(也称为潜在空间)的方
奶奶滴,为什么不学java·2024-01-11 21:26

RT-Thread：基于STM32F407 读取SD卡、TF卡的JPG解码并LCD显示

/elm-chan.org/fsw/tjpgd/00index.html网友应用文档：TJpgDec使用说明：https://www.cnblogs.com/oloroso/p/5852235.htmlSTM32
yutian0606·2024-01-11 20:27

matlab的BP神经网络例子程序

1.BP神经网络的设计实例例1.采用动量梯度下降算法训练BP网络。
bluesky140·2024-01-11 20:30

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。
胡伟成·2024-01-11 19:53
上一页 40 41 42 43 44 45 46 47 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他