批次normalization网路 神经
批标准化 (Batch Normalization)
2015年深度学习领域非常棒的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，这个算法目前已经被大量的应用，最新的文献算法很多都会引用这个算法，进行 ......
iris数据集-训练神经网络
#第一步，import import tensorflow as tf #导入模块 from sklearn import datasets #从sklearn中导入数据集 import numpy as np #导入科学计算模块 #import keras from tensorflow impo ......
使用人工神经网络训练手写数字识别模型
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 下载数据集（共四个） http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 目录结构 整体流程图 dataloader.py import numpy as np import struct imp ......
pytorch(8-1) 循环神经网络 序列模型
https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/sequence.html #%matplotlib inline import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l f ......
深度学习算法原理实现——自写神经网络和训练模型
代码来自：https://weread.qq.com/web/reader/33f32c90813ab71c6g018fffkd3d322001ad3d9446802347 《python深度学习》 from tensorflow.keras.datasets import mnist from t ......
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=8522 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试 在本文中，鉴于银行客户的某些 ......
【高级学校算法】5.神经网络训练
TensorFlow实现 TensorFlow框架 神经网络训练的过程 准备数据集 定义模型 训练模型 评估模型 使用模型 实现详情 定义模型Dense：指定输入、输出和参数模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(1, input ......
【高级学习算法】4.神经网络基础
神经网络概述 神经元模型 每个神经元可以被看作是一个处理单元/神经核，主要包括 输入部分：多个输入/树突 处理部分：神经核 输出部分：单个输出/轴突 神经网络是大量神经元相互链接并通过电脉冲来交流的一个网络 神经网络 在线性回归中，我们通过将输入和输出之间的关系建模为线性函数来预测输出。这个线性函数 ......
16 使用TF构建卷积神经网络
import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorf ......
神经网络训练时，为什么loss值不稳定，测试集准确率上下浮动？
神经网络训练时，为什么loss值不稳定，测试集准确率上下浮动？ https://www.zhihu.com/question/600770126/answer/3027268624 神经网络训练时，loss值 不稳定往往是由于以下几个原因： 1. 数据集的噪声和不确定性会导致训练时的随机性 ，从而导 ......
神经网络量化
神经网络量化是将神经网络中的参数表示为低精度的数据类型，例如8位整数或浮点数。 好处： 减少存储需求：将参数从 32位 浮点数量化为 8位 整数，可以将存储需求减少为原来的 1/4。 加速计算速度：低精度的数据类型可以在硬件上更快地进行计算。相比于32位浮点数，8位整数的计算速度可以提高数倍，因为低 ......
基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践
基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别领域取得了显著的成果。本文旨在探讨基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践。 一、卷积神经网络概述 卷积神经网络是一种深度学习模型，它通过卷积运算对图像进行特征提取，然后使用全连接层进行分类。卷积神经网络 ......
Numpy手撸神经网络实现线性回归
Numpy手撸神经网络实现线性回归 简介 在深度学习理论学习之后，我们常常会直接使用深度学习框架（如PaddlePaddle、PyTorch或TensorFlow）来构建模型，而忽略了底层各种层结构的实现。但对于深度学习的学习者来说，是否能够亲手编写一个简单的模型呢？本文将介绍如何使用NumPy手动 ......
UE5 blend normal map的四种方式
前言 很多情况下玩家靠近物体想看看物体的细节纹理，如果仅仅使用base normal maps不会给予玩家好的观感，此时就需要用到detail normal maps。也就是说，当玩家靠近物体的，物体的法线将更偏向于detail normal maps，更准确地说是detail normal map ......
UE5 substrate flake normal map 亚克力
前言 本篇将运用UE5的substrate系统制作一个亚克力圆盘 效果如下 Flake Normal Map 上图中圆盘内的彩色小点是通过噪声函数flake(个人翻译为薄片) normal map生成的，该函数基于[Cellular Noise]https://www.cnblogs.com/che ......
PS2023神经滤镜下载
新版本PS中的 Neural Filters神经网络滤镜新增一种效果，照片恢复，这一项近800MB大小，让 Neural Filters神经网络滤镜达到了3.53G。 2,需要安装Adobe Creative Cloud,并登录。 注意;毕竟是在线远程服务器处理后返回数据，官方服务器又在国外，有时候 ......
神经网络组成方式
神经网络组成方式 人工组成： 搭建网络，结构可能不合理。 自动生长出神经元： 类似人类成长的过程， ？？约束条件。--》激活程度？？ 生长凋谢的过程 原始形态-》训练100-》测试-》效果不理想 找出性能不足的地方“ 如何计算性能不足-》 公公式 依据是什么”-》生长出神经元 再次进行训练 ......
3. 线性神经网络
回归问题 回归是一种是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。 当达到一定预测精度后，就可以用该拟合曲线来代表该自变量与因变量之间的关系，并且可以用他来处理更多的输入。 回归可以分为线性回归和逻辑回归。线性回 ......
Unity绘制调用（Draw Call）、批次（Batch）
要将游戏中的物体显示到屏幕上，就需要绘制它们。绘制之前，会先由CPU计算出它们的位置、颜色等信息，然后发送绘制指令给GPU。GPU接受到CPU发过来的绘制指令，就会按照要求绘制东西在屏幕上。 Draw Call是指CPU向GPU发送绘制指令的过程，一个Draw Call就是CPU向GPU发送的一组绘 ......
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 ......
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！ ......
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 ......
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 原文出处：拓端数据部落公众号 概述： 众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习 ......
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🍭🍭� ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 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。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR（Value at Risk）和回测分析花旗公司股票|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24492 原文出处：拓端数据部落公众号 介绍 此分析的目的是帮助客户构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分 ......
16 圆角边框，阴影，狂神经验分享
狂神经验分享：不要重复造轮子，抄别人的！，比如模板之家，然后再修修改改 圆角边框： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> div{ width: 100p ......
迷走神经：探索人体最神秘的神经
1. 简介 迷走神经，或称为Vagus Nerve，是人体中最长、最复杂的神经之一。它起源于大脑，经过颈部，延伸至胸腔和腹部，涉及众多生理功能，如心跳、呼吸、消化等。它不仅仅是一个关于应激的神经，更是关于我们如何与他人互动和建立联系的关键。 3. 迷走神经在治疗中的应用 由于迷走神经与我们的应激反应 ......
功能性神经症状障碍与躯体化障碍：深入解析两者的异同
在心理医学领域，功能性神经症状障碍 (Functional Neurological Symptom Disorder, FNSD) 和躯体化障碍 (Somatization Disorder) 都是备受关注的疾病。然而，它们之间的异同点是什么呢？本文将详细探讨这两种障碍，帮助读者深入理解它们的核心 ......