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卷积 神经cnn

07.类神经网络训练--局部最小值与鞍点

局部最小值于鞍点 训练模型的参数时，随着参数不断地更新，loss函数不会再继续下降，但是仍然对这个loss不满意 ，或者有时候发现一开始model就训练不起来，不论怎么更新参数loss函数都不会掉下去。我们认为在某个地方参数对loss的微分是0，于是梯度下降就失去了作用，这个时候训练就停止了，这个现 ......
神经网络 局部 神经 网络 07

神经网络 精灵 正太分布 AI画图 diffusion model 扩散模型

DLAI - Learning Platform Beta https://learn.deeplearning.ai/diffusion-models/lesson/2/intuition 翻译 搜索 复制 ......
神经网络 diffusion 模型 神经 精灵

一个有趣的问题：卷积和池化能否相互代替？

​ 本文来自公众号“AI大道理” 卷积和池化层在神经网络中非常常见。 正因为习以为常，所以容易让人误以为是必不可少的。 那么卷积能代替池化吗？ 池化又能否代替卷积呢？ 要想回答这个问题，必须深究其本质，才能看清楚他们是否不可获取，以及缺了会怎么样。 ​编辑 1、卷积的本质 卷积是一种运算，特征图与卷 ......
卷积 问题

目标检测：RPN — Faster R-CNN 的主干

动动发财的小手，点个赞吧！ 在使用 R-CNN 的目标检测中，RPN 是真正的主干，并且到目前为止已被证明非常有效。它的目的是提出在特定图像中可识别的多个对象。 这种方法是由 Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick 和 Jian Sun 在一篇非常受欢迎的论文“F ......
主干 目标 Faster R-CNN RPN

DHVT：小数据集也能轻松训练！缩小VIT与CNN鸿沟，解决从零开始的训练难题

前言 VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新 ......
鸿沟 难题 数据 DHVT CNN

神经网络与深度学习

# 神经网络与深度学习（邱锡鹏） ## 第一部分 机器学习基础 ### 第1章 绪论 深度学习是机器学习的一个分支，指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上。 一种可以比较好解决贡献度分配问题的模型是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN ......
神经网络 深度 神经 网络

在树莓派上实现numpy的LSTM长短期记忆神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy ......
树莓 神经网络 长短 模型 图像

DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题

VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。 在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。 在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的 ......
卷积 神经网络 差距 神经 之间

动手学深度学习P3.1-线性神经网络-线性回归

# 3.1 线性回归 回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 ## 3.1.1 线性回归的基本元素 这一部分主要是各种原理及公式，还是需要直接去阅读全文~ 总结部分要点如下： 1. 线性回归 ......
线性 神经网络 深度 神经 网络

FFT——快速处理卷积

## 前置知识 ### 卷积 符号为 $*$。 设多项式 $A(x) = a_0 + a_1x + a_2x^2 + \cdots + a_nx^n, B(x) = b_0 + b_1x_1 + b_2x^2 + \cdots + b_nx^n$，则有 $$ (A * B)[n] = \sum_{i ......
卷积 FFT

在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别，并使用多进程加速

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
卷积 树莓 神经网络 模型 进程

在树莓派上使用numpy实现简单的神经网络推理，pytorch在服务器或PC上训练好模型保存成numpy格式的数据，推理在树莓派上加载模型

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......
树莓 模型 神经网络 numpy 神经

ps 2023版本更新？支持M1、神经滤镜，最新版 Photoshop 2023 (ps 2023) for Mac v24.5/24.6beta

Photoshop 2023是一款功能强大、易于操作的图像处理软件，可以帮助用户实现对图像的全方位处理，提高工作效率和图像质量。它拥有丰富的工具和素材、高质量的输出、简单易用的操作界面、对AI和3D的支持以及云端集成等特点... Mac版详情：Photoshop 2023 Photoshop 202 ......
2023 最新版 Photoshop 神经 版本

神经网络

训练集给出如下数据： 测试集提供其中的部分列： 要求预测以下列的数据： ['Tdewpoint', 'Visibility', 'Windspeed', 'RH_out', 'Press_mm_hg', 'RH_9', 'T_out', 'RH_4'] 使用神经网络进行预测： import pand ......
神经网络 神经 网络

使用卷积神经网络实现影评数据的分类

一、实验目的 熟悉循环神经网络在文本分析和分类上的应用 二、实验原理或实验内容 从keras的数据集中加载影评数据，注意需要填充（截断）数据，并转成数组的形式。 构建一个神经网络模型，要求使用词嵌入和循环层，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用划分好的测试集的数据验证模型，训练迭代20次。 获取训 ......
卷积 神经网络 影评 神经 数据

使用 CNN 提取内容和风格进行风格迁移（PyTorch 实现）

## 使用 CNN 提取内容和风格进行迁移 [TOC] 本文演示了使用 CNN 进行风格迁移（style transfer）的深度学习 PyTorch 实现。 完整实现代码位于 https://github.com/VioleshnvQuetsall/neural-transfer 的 cnn-tr ......
风格 PyTorch 内容 CNN

[cnn]FashionMINST训练+保存模型+调用模型判断给定图片

```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torch.utils.data as Data from torchvis ......
模型 FashionMINST 图片 cnn

卷积神经网络（CNN）进行特征提取

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。CNN通过卷积层、池化层、全连接层等组成，可以自动地从原始数据中提取特征。 卷积层是CNN的核心组成部分，它通过滑动卷积核对输入数据进行卷积操作，提取出图像的特征。卷积核的大小、步长、填充等参数可以根据任务需求进 ......
卷积 神经网络 特征 神经 网络

[cnn]cnn训练MINST数据集demo

# [cnn]cnn训练MINST数据集demo tips: 在文件路径进入conda 输入 ```jupyter nbconvert --to markdown test.ipynb``` 将ipynb文件转化成markdown文件 ```jupyter nbconvert --to html t ......
cnn 数据 MINST demo

cnn全连接层

## 作用 根据特征的组合进行分类 大大减少特征位置对分类带来的影响 ### 减少特征位置对分类带来的影响 **就是它把特征representation整合到一起，输出为一个值** **这样做,有一个什么好处？** **就是大大减少特征位置对分类带来的影响** ![image](https://im ......
全连 cnn

使用 TensorFlow 自动微分和神经网络功能估算线性回归的参数（Estimate parameters for linear regression using automatic differentiation or neural network functions of TensorFlow）

大多数的深度学习框架至少都会具备以下功能： （1）张量运算 （2）自动微分 （3）神经网络及各种神经层 TensorFlow 框架亦是如此。在《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书第3章 ......
TensorFlow 神经网络 微分 differentiation 线性

nn-meter——构建CNN推理预测器

## 1 nn-meter构建流程 ## 2 构建tflite预测器 ### 2.1 环境搭建 1. follow它的readme提示，准备nn-meter的安装 ```bash git clone https://github.com/microsoft/nn-Meter cd nn-Meter ......
nn-meter meter CNN nn

图像分类基于cnn的戴口罩和不戴口罩的分类任务-详细教程文档（视频同款）

# 图像分类基于cnn的戴口罩和不戴口罩的分类任务-详细教程文档（视频同款） **🔈说明：大约暑假会将发布文档，尽情期待....** [toc] ## 标题2 - xxx - xxx - xxx ## 标题2 - xxx - xxx - xxx ## 标题2 - xxx - xxx - xxx # ......
口罩 图像 任务 文档 教程

感知机（Perceptrons）—人工神经元

1957年科学家Frank Rosenblatt 开发了感知机这一人工神经元。感知机是二类分类的线性分类模型，属于判别模型。它由两层神经元组成，输入层接收样本的特征，输出层产生样本的二进制类别。虽然现在大家主要是应用sigmoid 神经元，仍然有必要对感知机的原理进行理解以明白sigmoid由来。 ......
神经元 Perceptrons 人工 神经

C++ 手搓 CNN 卷积神经网络

代码请自取 https://github.com/xoslh/CNN-MNIST-CPP- # 1 卷积神经网络-CNN 的基本原理 ​ 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一种深度学习算法，特别适用于图像处理和分析。其设计灵感来源于生物学中视觉皮 ......
卷积 神经网络 神经 网络 CNN

m基于GRNN广义回顾神经网络的车牌字符分割和识别算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是 ......
神经网络 广义 车牌 算法 字符

使用卷积神经网络实现猫和狗的预测

1、将图片数据分为训练集和验证集，训练集中猫和狗各300张图片，验证集中猫和狗各200张图片。 2、构建一个神经网络模型，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用验证集的数据验证模型，训练迭代30次，建议使用生成器。 3、获取训练过程中的训练精度、验证精度，并使用matplotlib来绘制精度变化曲线 ......
卷积 神经网络 神经 网络

深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算

# 深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 # 1.计算机视觉与卷积神经网络 ## 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目 ......
卷积 神经网络 CNN 深度 模型

跟姥爷深度学习6 卷积网络的数学计算

一、前言 前面简单用TensorFlow的全连接网络做了气温预测然后深入了解了一下全连接网络的数学计算，接着用CNN（卷积）网络做了手写数字识别，本篇就接着这个节奏来看卷积网络的数学计算。 二、卷积网络回顾 前面我们使用卷积网络时并没有说太明白，特别是一些参数的含义，这里先补一下功课。 从上面的图看 ......
卷积 姥爷 深度 数学 网络

CVPR 2023 | 神经网络超体？新国立LV lab提出全新网络克隆技术

前言 神经网络开发到 100% 会发生什么？神经网络的究极形态又是什么？何为网络超体？上述问题的答案可能可以在电影超体（Lucy）中找到。 本文转载自机器之心 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 ......
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