卷积 神经cnn

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from torch.nn import functional as F batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_ ......

论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络，利用Transformers捕获远程依赖关系，利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt，它在准确性和效率方面有更好的权衡。 CMT:体系结构 CMT块由一个局部感知单元(LPU)、一个轻量级多头自注意模块(LMHSA)和一个反向残差前馈网络(IRFFN ......

https://blog.csdn.net/u010858605/article/details/69857957 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566 原文出处：拓端数据部落公众号 生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 近年来，GAN一直是研究 ......

前言 本文研究了 Transformer 类模型结构（configration）设计（即模型深度和宽度）与训练目标之间的关系。结论是：token 级的训练目标（如 masked token prediction）相对更适合扩展更深层的模型，而 sequence 级的训练目标（如语句分类）则相对不适合 ......

import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.nn import functional as f from d2l import torch as d2l batch_ ......

| 图存储部分 | | | | | | | | paddle/fluid/framework/fleet/heter_ps | graph_gpu_wrapper.h | GPU图主入口 | | | graph_gpu_ps_table.h | GPU图的主要存储结构，neighbor采样等都在这里 ......

项目方案：将Python深度神经网络转换成C++项目概述本项目旨在将使用Python编写的深度神经网络模型转换为C代码，以便在C环境中部署和运行。通过将模型从Python转换为C++，可以提高模型的性能和效率，并扩展模型在不同平台和设备上的应用。 技术方案1. 选择转换工具我们可以使用以下两种常见的 ......

本篇使用的[符号说明](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17585260.html)，书接上回[《含卷积矩阵优化问题的闭式解》](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17664923.html)，那么为什么会有这篇呢。 主要是求导部分不 ......

## 定义 对于两个数论函数 $f, g$，存在运算 $* $，满足 $f * g = h$。其中 $* $ 读作“卷”。 计算式为： $$h(x) = \sum _ {k \times \lambda = x} f(k) \times g(\lambda).$$ ## 一些有意思的性质 然后我们再 ......

# 定义 单位函数$\epsilon(n)=[n=1]$ 幂函数$Id_k(n)=n^k$特别的$Id(n)=n$ 除数函数$\sigma_k(n)=\sum_{i\mid n}i^k$ 欧拉函数$\phi(n)=\sum_{i=1}^n[\gcd(i,n)=1]$ 莫比乌斯函数$\mu(n)=\b ......

VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新， ......

一.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络，BP算法，BP神经网络之间的关系。多层前馈[multilayer feed-forward]神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，后向传播（BP）算法在多层前馈神经网络上面进行学习，采用BP算法的（多层）前馈神经网络被称为BP神经网络 ......

虽然我是个学Java的，但是今天看到人工智能的图像识别系统，不得不让我感到震惊与好奇，我学编程有两大爱好，一就是搞出个自己的大的系统，二就是研究AI，但是两者不能并肩，不然学的东西太多了。但是作为了解我推荐下下面的关于图像分析类的论文阅读：[论文阅读]When Does Label Smoothin ......

import numpy as npimport h5pyimport matplotlib.pyplot as plt from testCases import *from dnn_utils import * %matplotlib inlineplt.rcParams['figure.fig ......

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt import sklearn import sklearn.datasetsimport sklearn.linear_model from planar_utils import plot_deci ......

本文将介绍如何使用卷积操作实现因子分解机器。卷积网络因其局部性和权值共享的归纳偏差而在计算机视觉领域获得了广泛的成功和应用。卷积网络可以用来捕获形状的堆叠分类特征(B, num_cat, embedding_size)和形状的堆叠特征(B, num_features, embedding_size) ......

> 本文深入探讨了前馈神经网络（FNN）的核心原理、结构、训练方法和先进变体。通过Python和PyTorch的实战演示，揭示了FNN的多样化应用。 > 作者TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师， ......

# 导入库 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras #定义和编译一个神经网络 model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, in ......

本篇使用的[符号说明](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17585260.html)，考虑优化问题 $$\min\limits_{K} \frac12\|A*K-B\|_F^2+\gamma\|K\|_F^2,\tag{1}$$ 其中$A,B\in M_{m,n}$ ......

全文下载链接：http://tecdat.cn?p=26519 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断 ......

BP神经网络模型：深入探究与应用 导言BP神经网络模型（Backpropagation Neural Network）是一种广泛应用于机器学习和人工智能领域的神经网络模型。它以其强大的非线性拟合能力和适应性而备受关注。1. BP神经网络模型原理1.1 神经网络基础在深入探讨BP神经网络模型之前，我们 ......

>在本文中，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）及其高级变体，包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和双向循环神经网络（Bi-RNN）。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景，同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。 > 作者 TechLea ......

## 膨胀卷积（空洞卷积）等效大小： $$ K_{等效大小}=(d-1)(K_{size}-1)+K_{size} $$ 其中$K_{size}$代表空洞卷积的kernel size，d代表dilation rate(普通卷积为1)，$K_{等效大小}$代表空洞卷积转换成同样感受野的普通卷积的ker ......

一、MLPClassifier&MLPRegressor参数和方法 参数说明（分类和回归参数一致）： hidden_layer_sizes :例如hidden_layer_sizes=(50, 50)，表示有两层隐藏层，第一层隐藏层有50个神经元，第二层也有50个神经元。activation :激活 ......

循环神经网络 from mxnet import nd x, w_xh = nd.random.normal(shape=(3, 1)), nd.random.normal(shape=(1, 4)) h, w_hh = nd.random.normal(shape=(3, 4)), nd.rand ......

python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码） 反向传播算法也称为BP神经网络，是一种带有反馈的神经网络反向学习方法，它可以对神经网络的各层上的各个神经元的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改，使神经网络将输入数据转换成期望的输出数据 BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分 ......

原文：What Are Transformer Models and How Do They Work? Transformer模型是机器学习中最令人兴奋的新发展之一。它们在论文Attention is All You Need中被介绍。Transformer可以用于写故事、文章、诗歌，回答问题，翻 ......

DETR是一个简洁的pipeline，但有一部分操作还是Dense的DETR提出了一套不同于Dense Prediction的pipeline，将检测视为一个Set Prediction问题，成功去掉了Anchor Generation和NMS但是在Decoder中，Object Query和Fea ......

基础 高斯核 权重归一化是只核中每一个元素的值都除以这个核中所有元素值的总和，我们将进行权重归一化的模板称为平滑模板。 也就是说对核中心的值归一化的时候，如果增大模板则分子不变分母变大，因此核中心的值归一化后变小，这会导致图像中中心像素的权值变小，因此中心像素越容易受到周围像素的影响，核的平滑效果越 ......