cnn rnn
CAM, Grad-CAM, Grad-CAM++可视化CNN方式的代码实现和对比
当使用神经网络时，我们可以通过它的准确性来评估模型的性能，但是当涉及到计算机视觉问题时，不仅要有最好的准确性，还要有可解释性和对哪些特征/数据点有助于做出决策的理解。模型专注于正确的特征比模型的准确性更重要。 理解CNN的方法主要有类激活图(Class Activation Maps, CAM)、梯 ......
深度学习—Faster R-CNN系列目标检测算法
〇、目标检测 1、定义：既包括回归问题（外接框顶点坐标回归也包括分类问题（识别每个检测框中的物体种类） 在深度学习中，目标检测就是在图像中自动生成确定物体/目标位置（定位目标）， 及物体类别（目标识别）目标的位置的表示方法， 通常是目标的外边界的矩形框（或其他形式的框）的各项顶点。 2、基于深度学习 ......
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......
[cnn][julia]Flux实现卷积神经网络cnn预测手写MNIST
# julia_Flux ### 1.导入Flux.jl和其他所需工具包 ```julia using Flux, MLDatasets, Statistics using Flux: onehotbatch, onecold, logitcrossentropy, params using MLD ......
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测 ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型
# “AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型 # 1.气象海洋预测-模型建立之TCNN+RNN 本次任务我们将学习来自TOP选手“swg-lhl”的冠军建模方案，该方案中采用的模型是TCNN+RNN。 在T ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模 ......
【什么是CNN】入门学习随笔
什么是CNN？ https://www.bilibili.com/video/BV1zF411V7xu/?p=6&share_source=copy_web&vd_source=3a1ed9fe9b3eb506d95e8709e124a7ce CNN最基本的架构：卷积层、池化层、全连接层 带参数计算 ......
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 ......
RWKV – transformer 与 RNN 的强强联合
在 NLP (Natural Language Processing, 自然语言处理) 领域，ChatGPT 和其他的聊天机器人应用引起了极大的关注。每个社区为构建自己的应用，也都在持续地寻求强大、可靠的开源模型。自 Vaswani 等人于 2017 年首次提出 [Attention Is All ......
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 ......
李宏毅语音课程-RNN-T模型
rnn-t decoder：给一个输入h，输出多个字符 直到输出空字符Φ。接着输入下一个MCCC特征 实际会在输出字符的后面会 加一个 RNN(最上面的蓝色块)。把原来的RNN剔除(中间黄色块)。 原因：1. 增加的RNN相当于一个语言模型LM，可以提前从text中训练。2. 方便RNN-T的训练。 ......
RNN
Recurrent Neural Network（RNN） # 1.问题提出 想要对一个句子中的单词，对其语义进行标记，如下两个句子，相同单词`Taipei`，在第1句中的语义是目的地（dest），在第2个句子中的语义是出发地（place of departure） 对于句子输入问题，可以将单词转变 ......
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 ......
[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 ......
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 ......
[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** , 其中 N: batch size。数值大小: 一般是几十 T: encoder 的输出帧数。数值大小：一般是好几百 U: decoder 的输出帧数。数值大小：几十至上百 C: vocabulary ......
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 ......
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 # ......
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 ......
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 ......
基于LSTM-RNN的深度学习网络的训练对比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 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式 ......
基于CNN卷积神经网络的语音信号识别算法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 人工智能的应用中，语音识别在今年来取得显著进步，不管是英文、中文或者其他语种，机器的语音识别准确率在不断上升。其中，语音听写技术的发展最为迅速，目前已广泛在语音输入、语音搜索、语音助手等产品中得到应用并日臻成熟。但是， ......
[附课程学习笔记]CS231N assignment 3#1 _ RNN 学习笔记 & 解析
欢迎来到assignment3 从现在开始, 网上的博客数量就少了很多. 毕竟从现在, 我们开始了更具体网络的学习. 这里的组织形式可能会比较怪, 我会将RNN相关的课程内容和代码混在一起, 这样也可以同时作为学习笔记, 也是考虑到RNN之后没有官方讲义之后自己概括性的评说, 感觉比较好组织. 因为 ......
CNN/RNN
神经网络分为两种，前馈型神经网络与后馈型(递归型)神经网络 前馈型神经网络典型的有：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）；后馈型（递归型）神经网络的典型有：循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）；LSTM是一种改进之 ......
Faster R-CNN复现记录
实现细节 总共3个模型，第一个是以resnet50为backbone，并加上FPN结构的Faster R-CNN,一个是同样是使用resnet50为backbone，但没用fpn，最后一个是用mobilenetv3作为backbone，用fpn 1 # total param num 41,449, ......
rnn，lstm，convlstm的输入输出有啥不同
用于土壤湿度预测的，rnn，lstm，convlstm的输入输出有啥不同，做一个表格处理 下面是一个简单的表格，列出了在用于土壤湿度预测时，RNN、LSTM 和 ConvLSTM 的输入和输出的不同之处： | 模型 | 输入 | 输出 | | | | | | RNN | $(X_{1}, X_{2} ......