神经网络fashionmnist tensorflow实战
TensorFlow10.3 卷积神经网络-经典卷积网络(VGG,GoogLeNet)
![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230624091330618-1575295245.png) # LeNet-5 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog ......
Maven 入门实战(1)--简介及安装
Maven 是一种软件项目管理和理解工具;它基于项目对象模型(POM),从中央位置管理项目的构建、报告和文档,并帮助开发人员轻松管理依赖项并自动化构建过程。 1、简介 1.1、项目目录 Maven 使用约定优于配置的原则,提倡使用一个共同的标准目录结构。 目录说明 ${basedir} 项目根目录, ......
TensorFlow10.2 卷积神经网络-CIFAR100 实战
![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230623224947072-1200603742.png) ▪ Load datasets ▪ Build Network ▪ Train ▪ Test ![im ......
网络编程
网络通信 概念:两台设备之间通过网络实现数据传输。 java.net包下通过了一系列的类或者接口,供程序员使用,完成网络通信 网络分类(覆盖范围) 局域网:覆盖范围最小,仅仅是一个教室或一个机房。 城域网:覆盖范围较大,可以覆盖一个城市。 广域网:覆盖范围最大,可以覆盖全国,甚至全球,万维网是广域网 ......
TensorFlow10.2 卷积神经网络-卷积神经网络池化层与采样
▪ Pooling ▪ upsample ▪ ReLU 我们看一下这个Subsampling层就是这个:这一层起到Reduce Dim的作用。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-2023062322121 ......
Python与TensorFlow:如何高效地构建和训练机器学习模型
[toc] 标题:《Python 与 TensorFlow:如何高效地构建和训练机器学习模型》 一、引言 随着人工智能的快速发展,机器学习作为其中的一个重要分支,受到了越来越多的关注和应用。而Python作为一门广泛应用于机器学习领域的编程语言,其与TensorFlow的结合也变得越来越重要。本文将 ......
【神经网络】基于GAN的生成对抗网络
[toc] 27. 【神经网络】基于GAN的生成对抗网络 随着深度学习的快速发展,神经网络逐渐成为人工智能领域的热点话题。神经网络是一种模仿人脑计算方式的算法,其通过大量数据和复杂的计算模型,能够实现复杂的任务和预测。然而,传统神经网络的训练过程非常耗时费力,需要大量的计算资源和数据支持。因此,基于 ......
【神经网络】基于自注意力机制的深度学习
[toc] 标题:《59. 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习》 背景介绍: 近年来,深度学习在人工智能领域取得了长足的进步,并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一,被广泛应用于各种应用场景中。其中,基于自注意力机制的深度学习技术是近年 ......
深度学习中的循环神经网络”在Transformer中的应用
[toc] 深度学习中的“循环神经网络”在Transformer中的应用 背景介绍 深度学习在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功,尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。其中Transformer模型是近年来深度学习领域的一项重要研究成果,它是基于自注意力机制的深度神经网络模型,能够有效地提高模型 ......
【神经网络】基于迁移学习的强化学习
[toc] 文章标题:《67. 【神经网络】基于迁移学习的强化学习》 背景介绍: 深度学习是目前人工智能领域最流行的算法之一。神经网络是一种基于人工神经网络的深度学习模型,其基本结构由多层感知器组成,每一层感知器输入一组特征,经过反向传播算法计算得到输出结果。随着训练数据的增加,神经网络不断优化,最 ......
【深度学习】神经网络和优化器的关系
[toc] 20. 【深度学习】神经网络和优化器的关系 随着人工智能和机器学习的快速发展,神经网络已经成为深度学习中最重要的技术之一。神经网络是一种基于人工神经网络的模型,其可以自动地学习和适应复杂的数据分布。然而,神经网络的训练过程需要大量的计算资源和时间,因此需要优化器来加速训练过程。在本文中, ......
以上是一些神经网络领域的热门博客文章标题,希望能够帮助到您。
[toc] 神经网络是人工智能领域的核心技术之一,其通过将大量数据和算力输入到计算机的权重和偏置中,从而实现对数据的学习和预测。本文将介绍神经网络的基本概念、技术原理以及实现步骤,并对应用示例和代码实现进行详细讲解。 ## 1. 引言 神经网络是人工智能领域中的重要研究方向之一,其主要原理是基于人脑 ......
【神经网络】基于自编码器的神经网络
[toc] 标题:31. 【神经网络】基于自编码器的神经网络 在介绍神经网络之前,我想先简单介绍一下人工智能和机器学习的概念。人工智能是计算机程序和人类智能的集成,通过利用计算机处理数据、学习和决策,实现自主思考和行动。机器学习是人工智能的一个分支,通过对大量数据进行学习和分析,让计算机自动从数据中 ......
【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类
[toc] 54. 【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类 ## 1. 引言 近年来,深度学习在数据挖掘和分类领域的应用日益广泛。其核心思想是将传统机器学习算法中的数据输入到神经网络中进行多层计算和反向传播,从而得到更准确的预测结果。循环神经网络是深度学习中的一个重要分支,其主要的特点是能够处 ......
网络层
# 一,网络层概述 ## 1.1 分组转发和路由选择 网络层主要任务是:**将分组从源主机 经过多个网络和多段链路传输到目的主机**,可以将该任务划分为**分组转发**和**路由选择**两种重要的功能。 分组在多段网络中传输的图: ![image](https://img2023.cnblogs.c ......
垃圾识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法【完整代码系统】
## 一、介绍 垃圾识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![16837 ......
交通标志识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法实现【完整代码】
## 一、介绍 使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![1683898509301-2259 ......
【二】操作系统基础与网络通信基础
### 【二】操作系统基础 - 操作系统: - (Operating System,简称OS)是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序 - 是直接运行在“裸机”上的最基本的系统软件 - 任何其他软件都必须在操作系统的支持下才能运行。 > 注:计算机(硬件)->os->应用软件 ### 【三】网络 ......
【一】网络编程之CS与BS架构
## 网络编程 ### 【一】什么是BS结构,什么是CS结构? > C/S和B/S都是互联网中常见的网络结构模型。 #### 【1】什么是C/S模型? - C是英文单词“Client”的首字母,即客户端的意思 - C/S就是“Client/Server”的缩写,即“客户端/服务器”模式。 - 例如: ......
花朵识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法实现
## 一、背景 花朵识别系统,基于Python实现,深度学习卷积神经网络,通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件,并基于Django搭建可视化操作平台。 在当今信息化社会,图像识别技术在各种领域都展现出了重要的应用价值,包括医学影像分析、自动驾驶 ......
文本识别分类系统python,基于深度学习的CNN卷积神经网络算法
## 一、介绍 文本分类系统,使用Python作为主要开发语言,通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练,最后得到一个h5格式的本地模型文件,然后采用Django开发网页界面,实现用户在界面中输入一段文字,识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中,文 ......
简单示例说明什么是神经网络?
本文由gpt4辅助撰写(gptschools.cn) 神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型,用于实现机器学习和人工智能系统。它由一系列相互连接的神经元(也称为节点或单元)组成,这些神经元组织成不同的层。神经网络通常包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层。每个节点根据其输入数据和相应的权重计算 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]:表格型方法:Sarsa、Qlearning;蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战
强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]:表格型方法:Sarsa、Qlearning;蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]:表格型方法:Sarsa、Qlearning;蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]:表格型方法:Sarsa、Qlearning;蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战 ......
网络流题型总结
最近写了一段时间的网络流,现在应该总结一下了。 网络流就是将原问题抽象成包含顶点和边有容量限制的网络。 ### 1.最大流 最大流可以看作使用 `flow` 来做出一系列的限制,从而满足原题条件。 ##### 1.1 拆点 有时候某一个点还有额外的限制,这个时候就需要把一个点拆成两个点,用它们之间的 ......
RHEL 网络配置 --- IP转发
一、概要 1. 环境 Rocky Linux 9.1 CentOS 7.9 二、配置 1. sysctl服务 (1) 检查状态 systemctl status sysctl (2) 开启 sudo systemctl start sysctl sudo systemctl enable sysct ......
vMware-Centos7网络连接设置
# 原文链接:https://blog.csdn.net/zacry/article/details/124229889 VmWare 12.5.9 build-7535481[安装CentOS](https://so.csdn.net/so/search?q=安装CentOS&spm=1001.2 ......
神经网络第二周
Classic networks: LeNet-5,针对灰度图像训练的 AlexNet VGG(VGG-16,16表示的是包含16个卷积层和全连接层;卷积层后面跟着可以压缩图像大小的池化层,池化层缩小图像的高度和宽度) ResNet(残差网络) ResNetws是由残差块构建的 看过程 在残差网络中 ......