速率 网路learning神经
Pytorch神经网络构建与训练测试全流程入门
最基本的简单神经网络有三种构建方式： from torch import nn # 第1种构建方法，最灵活 class Network(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # Inputs to hidden layer linear ......
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26562 最近我们被客户要求撰写关于循环神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。 该项目包括： 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow ......
影视必修课——像素比_制式_场_帧速率
像素比 像素不一定是方形的   ![imag ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection(1)
MonoCon的网络结构和MonoDLE几乎一样,只是添加了辅助学习(Auxiliary Learning, AL)模块. 网络结构如上图所示,对于3D目标检测来说,预测2D框是没有必要的,但是MonoCon在训练阶段仍然计算了2D框的损失函数,但是在推理的时候,并不会预测2D框,这就是所谓的辅助学 ......
基于异构图神经网络的电影预测
[TOC] > 本文根据传入的用户对电影的评分以及电影的类型数据，首先电影和用户作为图的点，根据电影的类型作为电影的特征，用户则通过embedding映射成向量作为特征，用户对电影的评分作为边，再通过torch_geometric把单向边转换为双向边，也就是异构图（点的类型多种，边的类型多种）。最后 ......
画面速率调整——Twixtor插件的使用
安装Twixtor   **发表时间：**2015（Deep Reinforcement Learning Workshop, NIPS ......
【深度学习入门向】使用简单的卷积神经网络对 CIFAR10 数据集进行分类
## Shallow CNN 从最简单的卷积神经网络（CNN）开始。卷积神经网络是神经网络的一种（子集），其结构主要包括以卷积层、池化层为主的特征提取部分和全连接层为主的分类部分。 - 卷积层使用卷积核对输入进行卷积操作。卷积操作的目的是对图像进行扫描以找到最接近卷积核所代表的特征。其输出称为特征图 ......
基于图神经网络的电商购买预测
[TOC] > 本文把每一件商品看做一个点，session_id表示用户，每个用户的浏览购买物品形成一张图。把每个点都embedding成128维的向量,构建网络结构（其中利用TopKPooling对图做下采样），一个图做一个分类结果，判断买没买（0/1）。 ### 1.查看数据 #### (1)数 ......
CF1184A3 Heidi Learns Hashing (Hard)
令 $c_i={w_1}_i-{w_2}_i$，相当于找到 $(r,P)$，满足： $$\sum\limits_{i=0}^nc_ir^i\equiv 0 \pmod P$$ 把这个东西写成多项式形式，令 $f(x)=\sum\limits_{i=0}^nc_ix^i$，即找到一个 $(r,P)$， ......
Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video(CVPR2017)论文阅读
深度估计问题 从输入的单目或双目图像，计算图像物体与摄像头之间距离（输出距离图），双目的距离估计应该是比较成熟和完善，但往单目上考虑主要还是成本的问题，所以做好单目的深度估计有一定的意义。单目的意思是只有一个摄像头，同一个时间点只有一张图片。就象你闭上一只眼睛，只用一只眼睛看这个世界的事物一样，距离 ......
Selective Experience Replay for Lifelong Learning
 **发表时间：**2018（AAAI 2018） **文章要点：**这篇文章想解决强化学习在学多个任务时候的遗忘 ......
通过docker安装的jira提示We've detected a potential problem with JIRA's Dashboard configuration that your administrator can correct. Click here to learn more
正常通过docker安装jira后,访问是不会出问题的 但是如果使用nginx代理后,就是在nginx里配置了proxy_pass http://localhost:2800 再访问后,就会报错We've detected a potential problem with JIRA's Dashbo ......
R语言气象模型集成预报：神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨降水数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31664 我们被客户要求撰写关于气象集成预报技术的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着天气预报技术的发展，数值预报产品日益丰富，预报方法多种多样 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 在实际应用中，对每个具体的问题，各 ......
仪酷LabVIEW AI视觉工具包及开放神经网络交互工具包常见问题解答
## 前言 哈喽，各位朋友，好久不见~ 之前给大家分享了基于LabVIEW开发的AI视觉工具包及开放神经网络交互工具包，不少朋友私信说在安装和使用过程中会遇到一些问题，今天我们就集中回复一下大家问到最多的问题。如果大家在使用过程中还有其他问题，可以补充到评论区，我们这篇博文会持续补充更新大家遇到问题 ......
1.1.2 神经网络介绍
1. 概念：模拟生物的神经系统，对函数进行估计或者近似 2. 神经元：神经网络中的基础单元，相互连接，组成神经网络 3. 单层神经网络：最简单的神经网络的形式 4. 感知机 a. 两层的神经网络 b. 简单的二分类的模型，给定阈值，判断数据属于哪一部分 5. 多层神经网络 6. 激活函数 a. 作用 ......
ArmNN神经网络技术分析
ArmNN神经网络技术分析 ArmNN 使用介绍 一. 概述 将带领各位如何在 ArmNN 的框架上，使用不同的硬件处理器( CPU 或 NPU 的切换 )。如下图，文章架构图所示 !! 此架构图隶属于 i.MX8M Plus 的方案中，并属于机器学习内的推理引擎(Inference Engine) ......
Paper Reading: Exploratory Undersampling for Class-Imbalance Learning
本文是不平衡分类问题的经典论文，文中提出了 2 种不平衡集成学习模型都是简单而有效的 baseline 方法。 EasyEnsemble 方法直接对多数类样本进行采样得到几个子集，并使用这些子集分别训练基分类器。BalanceCascade 是使用训练好的分类器来指导后续分类器的采样过程，即在上一个... ......
Meta Learning（元学习）
Meta Learning（元学习） 元学习：学习如何学习：也是找一个函数，这个函数是学习算法，输出训练好的模型 假如教机器做了训练影像分类、影像识别等任务的模型，再去教机器训练语音识别的模型时，他可能学的更好，虽然语音和影像没有什么关系，但机器在多次的学习训练其他模型过程中，可能学到了如何去学习 ......
Life Long Learning（机器终身学习）
Life Long Learning（机器终身学习） Selective Synaptic plasticity（选择性突触可塑性） 只让类神经网路中，某一些神经元或某些神经元间的连接具有可塑性（只有部分的连接是有可塑性的，有些连接必须被固化，不能改变或移动他的数值） 为什么会灾难性遗忘： 假设模型 ......
Ai-8循环神经网络
本章的循环神经网络（recurrent neural network，RNN）可以更好地处理序列信息。 循环神经网络通过引入状态变量存储过去的信息和当前的输入，从而可以确定当前的输出。许多使用循环网络的例子都是基于文本数据的，因此我们将在本章中重点介绍语言模型。 8.1. 序列模型 为了实现对下一时 ......
神经网络压缩
Network Compression（神经网络收缩） 把硕大的模型缩小，因为很多时候需要把这些模型运用在有资源约束的环境下（例如：智能手表、无人机、自驾车） 把资料传在云端，在云端做运算，最后再把结果回传：这种方法的局限性就是传输会有时间差，如果需要做非常及时的回应，中间的时间差可能无法接收，并且 ......
概述增强式学习（Reinforcement Learning）
概述增强式学习（Reinforcement Learning） Supervised Learning（自监督学习）：告诉机器输入和输出，用有标注的训练资料训练出的Network Reinforcement Learning（增强式学习）：给机器一个输入，我们不知道最佳输出是什么（适用于标注困难或者 ......
基于CNN卷积神经网络的目标识别算法matlab仿真,测试mnist数据库
1.算法理论概述 我们将介绍CNN卷积神经网络的基本原理和数学模型，并解释其在图像分类中的优势。然后，我们将详细介绍如何使用matlab实现CNN卷积神经网络，并在mnist数据库上进行测试。 1.1、CNN卷积神经网络的基本原理 CNN卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的人工神经 ......
深度学习（九）——神经网络：最大池化的作用
# 一、 torch.nn中Pool layers的介绍 > 官网链接： > > https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#pooling-layers ## 1. nn.MaxPool2d介绍 nn.MaxPool2d是在进行图像处理时，Pool layers ......
R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 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。 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 多元时间序列预测的一个基本 ......
【第2周】卷积神经网络
## 一、代码练习 ``` import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transfo ......
脉冲神经网络理论基础（1）
##神经元的基本结构（高中生物x）  图源wiki。 接收区（recep ......