卷积 深度
尝试用ColabPro训练深度学习模型
Colab中使用.ipynb文件，即我们平时使用的Jupyter Notebook文件来完成相关代码的执行。如果要训练模型，需要将模型封装成可以经过ipynb文件执行的形式。 在具体的运行时类型中，可以选择不同的运行时，其中包含了可选的GPU和CPU。GPU中有V100、A100、T4这几种可以选择 ......
深度学习 学习与训练中遇到的问题 记录
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 61 and 60 in dimension 2 错误产生原因：在模型中有以下操作：torch.cat(x, y) 当x, y的尺寸不一致时，就会出现以上错误。 ......
动手学深度学习_3 线性神经网络
summer pocket_久岛鸥 我将会跨越七大洋，将我的爱意带到你的身边 线性回归基本概念 这里的price泛化后就是我们的y，即标签label 这里的area,age泛化后就是我们的X，即特征features 当L（W，b）能够通过直接求导得到W与b,那么我们称之W与b有解析解（因为L（W,b ......
深度学习|如何确定 CUDA+PyTorch 版本
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。 CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。C ......
水果识别系统Python+TensorFlow+卷积神经网络算法【图像识别】
引言 随着科技的发展，我们生活中的各种便利工具日益增加。例如，你有没有想过，当你在超市里看到一个陌生的水果，却不知道它是什么名字时，有一个工具可以帮你识别出来？今天，我要为大家介绍一种基于Python的水果识别系统。这个系统不仅识别准确，还具有友好的用户界面。下面，让我们一起探索这个神奇的系统吧！ ......
深度学习-梯度下降MiniBatch、RMSprop、Adam等
目录 0、综述： SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述： 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法，例如：最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......
卷积神经网络的感受野(receptive field)
感受野 Receptive Field 卷积核输出的 feature map 特征图中某个节点对应其输入图像的区域大小即为该位置的感受野。 感受野相关的性质： 感受野越大，说明其接触的原始图像的范围越大，意味着其包含着更加全局、语义信息更丰富的特征； 感受野越小，说明其包含的特征更关注局部细节； 感 ......
Redis内存碎片：深度解析与优化策略
本文已收录至GitHub，推荐阅读 👉 Java随想录 微信公众号：Java随想录 原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接 目录内存碎片如何产生的内存分配器怎么看是否有内存碎片碎片率的意义清理内存碎片低于4.0-RC3版本的Redis高于4.0-RC3版本的Redis 在我们探究和优化Re ......
math---多维随机变量函数的求法(截至目前已知的方法) 以及 卷积公式原理
前言： 感觉这里的知识有点小乱，遂浅浅整理一下 零、卷积公式法原理 https://www.bilibili.com/video/BV1mz4y1D7cW/?spm_id_from=333.788.top_right_bar_window_custom_collection.content.clic ......
基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 步态识别作为生物特征识别领域的一个重要分支，在人体运动分析、身份验证、健康监测等方面具有广泛的应用前景。步态能量图（Gait Energy Image，简称GEI）是一种有效的步态表示方法，通过将多帧步态图像的信 ......
深度学习原理概述
1.1 深度学习原理概述 深度学习是机器学习的一个分支，机器学习是人工智能的一个分支。三者的关系如图： 人工智能、机器学习和深度学习的关系 通常，对于一个问题的求解，是先给定输入数据，然后将输入数据代入对应的计算规则，利用计算规则求解出对应问题的计算结果。 而对于机器学习而言，是先给定输入数据和真实 ......
基于对数谱图的深度学习心音分类
这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。 对心音信号进行一致长度的分帧，提取其对数谱图特征，论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模 ......
深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战
beginning今天给小伙伴们介绍一个高级的分类方法——卷积神经网络CNN，并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础，CNN可太重要了呐，在图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等领域随处可见它的身影。废话不多说啦，如果你也对CNN感兴趣的话，赶紧跟我一起愉快的看下去叭🍭🍭� ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.7 稠密连接网络
7.7.1 从 ResNet 到 DenseNet DenseNet 可以视为 ResNet 的逻辑扩展。 ResNet 将函数展开为 \(f(\boldsymbol{x})=x+g(\boldsymbol{x})\)，即一个简单的线性项和一个复杂的非线性项。 若将 \(f\) 拓展成超过两部分，则 ......
基于Yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。它在自动驾驶、智能交通系统、交通监控以及车辆计数等应用场景中起着至关重要的作用。近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著的成果，其中基于卷积神经网络（CNN）的车辆检测方 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.6 残差网络(ResNet)
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.6.1 函数类 如果把模型看作一个函数，我们设计的更强大的模型则可以看作范围更大的函数。为了使函 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.5 批量规范化
7.5.1 训练深层网络 训练神经网络的实际问题： 数据预处理的方式会对最终结果产生巨大影响。 训练时，多层感知机的中间层变量可能具有更广的变化范围。 更深层的网络很复杂容易过拟合。 批量规范化对小批量的大小有要求，只有批量大小足够大时批量规范化才是有效的。 用 \(\boldsymbol{x}\i ......
结构化剪枝 之 L1 剪卷积核 笔记
论文：https://arxiv.org/pdf/1608.08710.pdf 摘要 CNN 在各种应用中的成功伴随着计算和参数存储成本的显著增加。最近减少这些开销的努力包括在不损害原始精度的情况下修剪和压缩各个层的权重。然而，基于大小的权值修剪减少了完全连接层的大量参数，并且由于修剪后的网络中的不 ......
【Python深度学习】深度学习中框架和模型的区别
深度学习是人工智能领域的一股强大力量，它的快速发展离不开深度学习框架和模型的进步。本文将介绍深度学习框架和模型的基本概念、它们之间的联系与区别，以及如何根据项目需求选择合适的框架和模型。 ......
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异
引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能测评，以便为开发人员提供实际的性能指标和数据。 下表将功能/特点、开源/许可证这两列分开，以满足需求： 功能 / 特点 EP ......
基于Java面向对象思想对个人项目的深度分析
基于Java面向对象思想对个人项目的深度分析 一、摘要 本文站在java面向对象思想的角度，深入研究了GJH同学Java中小学数学卷子自动生成程序的工程代码。通过对核心类、继承与多态、封装与解耦等面向对象思想和生成题目算法进行了深度分析，全面探讨了系统的优缺点与改进空间。 关键字：java面向对象思 ......
代码随想录算法训练营day16 | ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数
104.二叉树的最大深度 后序遍历法 class Solution { public: int getdepth(TreeNode* node){ if(node == NULL) return 0; int leftdepth = getdepth(node->left); int rightde ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.4 含并行连接的网络(GoogLeNet)
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.4.1 Inception块 GoogLNet 中的基本卷积块叫做 Inception 块（大概 ......
基于FasterRCNN深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 Tttttttttttttt123 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向，它在交通管理、智能驾驶和安防等领域具有广泛的应用。Faster R-CNN是一种常用的目标检测算法，结合了深度学习和区域建议技 ......
循环卷积
P3321 [SDOI2015] 序列统计 问有多少个值域为 \([0,m-1]\) 的序列 \(A\) 满足 \(\prod_{i=1}^{n}A_i\equiv x(\operatorname{mod}m)\). 答案对 \(1004535809\) 取模。 \(1\le n\le 10^9\) ......
可分离卷积(Separable Convolution)等价转换为传统卷积(Ordinary convolution)的方法,(等价转换，即最终处理效果一致)
写在前面： 可分离卷积提出的原因 卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable ......
【Python深度学习】深度学习框架Tensorflow、Pytorch介绍
深度学习已经成为了人工智能领域的一股重要力量，而深度学习框架则是在这个领域中进行研究和应用的必备工具。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Theano和Caffe等，其中TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个框架。本文将着重介绍这两个框架的优缺点以及... ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.3 网络中的网络(NiN)
LeNet、AlexNet和VGG的设计模式都是先用卷积层与汇聚层提取特征，然后用全连接层对特征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于扩大和加深这两个模块。网络中的网络（NiN）则是在每个像素的通道上分别使用多层感知机。 import torch from torch impo ......
马毅教授新作：白盒ViT成功实现分割涌现，经验深度学习时代即将结束？
前言 CRATE 模型完全由理论指导设计，仅用自监督学习即可实现分割语义涌现。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......
情绪的深度探讨:_从隐形、失控到信息不对称
情绪一直在人类的行为和决策中起到核心作用。这篇文章旨在深入探讨情绪的复杂性、其与理性的关系以及信息不对称如何影响我们对情绪的解读。 1. 情绪的价值与挑战 情绪不仅仅是我们对内部和外部环境的反应，它们还为我们提供了有关这些环境的重要信息。但是，当情绪被压抑或不被认识到时，它们可能以不健康的方式表现出 ......