pythoncnn神经网络

神经网络量化

神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。
小厂程序猿·2024-03-19 06:45

神奇的微积分

•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向
科学的N次方·2024-03-19 05:14

看见光，追逐光，成为光~

从如何构建五级驾驶，到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造，注入人的干预分类，优化再到聚类，让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%，告警防护率达到90%，两者交叉防护有效率达到多少
默涵在当下·2024-03-18 17:28

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效
科学的N次方·2024-03-18 07:13

Pytorch nn.Module

一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。
霖大侠·2024-03-16 15:53

计算机设计大赛 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
iuerfee·2024-03-16 11:17

神经网络模型的保存和读取

保存神经网络的两种方法:(还是以我之前自建的神经网络模型Gu为例，保存这个神经网络)gu=Gu()1.torch.save(gu,"gu_module.pth")2.torch.save(gu.state_dict
tiny_PIkid·2024-03-15 18:51

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。
GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？
小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新
小羊头发长·2024-03-14 12:07

深度学习如何入门？

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。
nanshaws·2024-03-13 07:29

从零使用Python 实现对抗神经网络GAN

你好，我是郭震这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即costfunction如何定义。通俗来讲，两套网络结合的方法，就是G会从D的判分中不断提升生成能力，要知道G最开始的输入全部是噪点，这个思想也是文生图，文生视频的基石。下面
算法channel·2024-03-13 01:19

PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。
算法channel·2024-03-13 01:19

【深度学习模型】6_3 语言模型数据集

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式
RIKI_1·2024-03-12 23:46

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。
你好，工程师·2024-03-12 08:54

【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作
RIKI_1·2024-03-12 07:23

ENAS：首个权值共享的神经网络搜索方法，千倍加速 | ICML 2018

NAS是自动设计网络结构的重要方法，但需要耗费巨大的资源，导致不能广泛地应用，而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS)，在搜索时对子网的参数进行共享，相对于NAS有超过1000x倍加速，单卡搜索不到半天，而且性能并没有降低，十分值得参考 来源：【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia
VincentTeddy·2024-03-11 04:18

深度学习，人工智能总结

1，入门建议少看书，多看csdn上帖子总结（主要就是BP神经网络，CNN，rnn），建立宏观的概念和主要框架，书可以作为进阶补充作为工具书查阅。
qq_14827935·2024-03-10 17:17

【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递
RIKI_1·2024-03-10 11:07

Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像

基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。
AI technophile·2024-03-09 18:48

精读《深度学习 - 函数式之美》

2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支，通过模拟多层神经元的自编码神经网络，将特征逐步抽象
可口可乐Vip·2024-03-09 15:44

Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型

区别：架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。
Jiang_Immortals·2024-03-08 23:21

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤

选择模型架构：根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构，如卷积神经网络（
longerVR·2024-03-08 00:21

[Python人工智能] 四十二.命名实体识别 (3)基于Bert+BiLSTM-CRF的中文实体识别万字详解（异常解决中）

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究，构建BiGRU-CRF模型实现。
Eastmount·2024-03-06 13:07

MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN
电力程序小学童·2024-03-06 05:27

深度学习——第8章 深层神经网络（DNN）

第8章深层神经网络（DNN）目录8.1神经网络为什么要深？
曲入冥·2024-03-06 01:23

神经网络入门经典书籍,神经网络理论及应用

想要学习人工神经网络，需要什么样的基础知识？人工神经网络理论百度网盘下载：链接：提取码：rxlc简介：本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。
小浣熊的技术·2024-03-05 15:09

一张图读懂人工智能

大型语言模型是人工神经网络，可以处理任何类型的内容，如文本或图像。二、大型语言模型的训练过程和应用场景，包括文本到文本、图像到文本、语音转录等多个方面。同时也提到了不同模
UPUPUPEveryday·2024-03-05 09:01

pytorch 介绍以及常用工具包展示

1.引言1.1背景：神经网络和深度学习的崛起介绍神经网络和深度学习在计算机科学和人工智能中的重要性。1.2PyTorch简介：张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。
R0ot·2024-03-05 00:50

Pyotrch-卷积神经网络基础组件之全连接层

Pyotrch-卷积神经网络基础组件之全连接层关注B站查看更多手把手教学：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本原理介绍卷积神经网络（CNN）中的全连接层通常出现在网络的最后几层
肆十二·2024-03-04 16:10

神经网络算法：神经网络反向传播法代码

下面是一个使用Python实现的神经网络反向传播算法的代码示例：importnumpyasnpclassNeuralNetwork:def__init__(self,num_inputs,num_hidden
独木人生·2024-03-04 02:51

神经网络算法浅谈

神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，由大量的人工神经元相互连接形成复杂网络结构，用于解决各种机器学习和人工智能问题。
dami_king·2024-03-02 23:46

金融贷款风险预测：使用图神经网络模型进行违约概率评估

要使用PyTorch和GNN（图神经网络）来预测金融贷款风险，并加入注意力机制，我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后，我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。
从零开始学习人工智能·2024-02-29 13:52

42种锻炼大脑的方法

宇宙之光的种子19.制造快乐之所以你能感受到喜悦和愉快，是因为脑内分泌了一种名叫多巴胺的物质，这种物质还能增进神经脑细胞的发育、扩展神经网络。
541b272f45e6·2024-02-28 13:07

深度学习笔记１：神经网络端到端学习笔记

因此，传统的神经网络模型（DNN，CNN，RNN）不能直接以端到端的方式解决这类问题的建模和学习问题。解决变长序列的端到端学习，
撒哈拉土狼·2024-02-26 11:24

神经网络量化

最近在做神经网络的端侧部署，在做端侧部署的时候，为了减少内存压力和加快推理速度，会将单精度(fp32)模型量化成int8或者fp16。
掉毛学渣·2024-02-26 11:53

AI相关技能

AI相关掌握Python语言，了解基本的机器学习和深度学习神经网络算法，会使用PyTorch框架进行深度学习模型训练，例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频，文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台
liuhehe321·2024-02-26 05:46

人工智能与开源机器学习框架

它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集，能够帮助开发人员构建和训练各种机器学习模型。
偶然i·2024-02-25 19:30

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
CuiXg·2024-02-25 18:59

基于卷积神经网络的图像去噪

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数基于卷积神经网络的图像去噪完整代码：基于卷积神经网络的图像去噪.
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-25 07:16

torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」

它们通常与深度学习任务中的图神经网络（GNNs）相关联，这些网络涉及对图形结构的学习和推断。torch_scatter库提供了一组用于对稀疏张量执行聚合操作的函数。
源代码杀手·2024-02-25 01:08

ReLU和ReLU6

ReLU（RectifiedLinearUnit）优点非线性：ReLU是一个非线性函数，能够帮助神经网络学习复杂的模式和特征计算简单：ReLU函数的计算速度快，只需要判断输入是否大于零，因此在实践中被广泛采用解决梯度消失问题
chen_znn·2024-02-24 10:28

麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测，麻雀优化算法改进BP神经网络客流量预测

目录背影BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码麻雀算法优化
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-23 17:36

概率密度函数（PDF）与神经网络中的激活函数

原创:项道德(daode3056,daode1212)在量子力学中，许多现象都是统计的结果，基本上用的是正态分布，然而，从本质上思考，应该还存在低阶的分布，标准的正态分布是它的极限，这样一来，或许在某些状态，要多关注瞬间与低能的统计分布，这就要推出一些低阶的分布，些分布大多都要出现特殊函数，先看看Besselfunction:以下是作者应用“第二类虚宗量的贝塞尔函数”的积分：它也代表一类分布，它是
daode3056·2024-02-23 13:31

探索卷积神经网络的奇妙世界-JSP

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）是一种深度学习模型，被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
hkmaike·2024-02-23 10:28

【人工智能学习思维脉络导图】

人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络
AK@·2024-02-22 23:44

深度学习发展里程碑事件2006-2024

年深度信念网络（DBNs）：GeoffreyHinton与他的学生在《Science》杂志上发表文章介绍深度信念网络（DeepBeliefNetworks,DBNs），该方法利用无监督预训练来解决深层神经网络训练中的梯度消失问题
科学禅道·2024-02-22 17:06

TensorFlow 的基本概念和使用场景

用户可以使用TensorFlow构建各种机器学习模型，例如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。它能够让开发者更方便地构建和训练机器学习模型。它的名字中的"Tensor"指的是多维数组，而"
小麟School·2024-02-20 21:37

09基于粒子群优化BP神经网络数据回归预测算法PSO-BP【附Matlab源码】只讲代码不讲原理

文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59
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