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nn-meter meter cnn nn

浅谈在Q-learning中加入nn网络

现在想实现一个基础的强化学习CartPole。我要使用c语言完成整个项目，方便后续部署到开发板(也许方便吧)。 现在已经完成： 模拟cart(车)和pole(杆)的运动部分，根据位置,速度,角度,角速度四个特征量来动态更新，使用静态结构体变量在程序中全局的共享和访问这些值。 可视化部分，选用2D游戏 ......
Q-learning learning 网络

pytorch torch.nn.BatchNorm1d

pytorch torch.nn.BatchNorm1d nn.BatchNorm1d本身不是给定输入矩阵，输出归一化结果的函数，而是定义了一个方法，再用这个方法去做归一化。下面是一个例子。BN = nn.BatchNorm1d(100)input = torch.randn(20, 100)out ......
BatchNorm1d BatchNorm1 BatchNorm pytorch torch

15 构建CNN（二）

import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) plt.rcParams['image.inte ......
CNN 15

<class 'torch.nn.modules.conv.Conv1d'> torch.nn.Conv1d

1、Conv1d 定义class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 自然语言处理中一个句子序列，一维的，所以使用C ......
Conv1d Conv1 torch Conv modules

14 构建CNN（一）

import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) plt.rcParams['image.inte ......
CNN 14

Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解

Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解 原文：Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解_iioSnail的博客-CSDN博客 nn.Linear的基本定义 nn.Linear定义一个神经网络的线性层，方法签名如下： torch.nn.Linear(in_features ......
原理 Pytorch Linear nn

CNN -- Simple Residual Network

Smiling & Weeping 我爱你，从这里一直到月亮，再绕回来 说明： 1.要解决的问题：梯度消失 2. 跳连接，H(x) = F(x)+x,张量维度必须一致，加完后再激活。不要做pooling，张量的维度会发生变化 1 # 先是1个卷积层(conv, maxpooling, relu)，然 ......
Residual Network Simple CNN

CNN --Inception Module

Smiling & Weeping 祝你想我 在平静的湖面 不止在失控的雪山之前 说明：Inception Module 1. 卷积核超参数选择困难，自动找到卷积的最佳组合 2. 1x1卷积核，不同通道的信息融合。使用1x1卷积核可以调节通道数量，可以显著降低计算量 3. Inception Mod ......
Inception Module CNN

CNN --入门MNIST识别

Smiling & Weeping 下次你撑伞低头看水洼， 就会想起我说雨是神的烟花。 简介：主要是看刘二大人的视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 题目 ......
MNIST CNN

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🍭🍭� ......
卷积 神经网络 实战 深度 神经

【目标检测】Fast R-CNN算法实现

一、前言 2014年，Ross Girshick提出RCNN，成为目标检测领域的开山之作。一年后，借鉴空间金字塔池化思想，Ross Girshick推出设计更为巧妙的Fast RCNN（https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn），极大地提高了检测速度。Fast ......
算法 目标 R-CNN Fast CNN

基于CNN卷积神经网络的调制信号识别算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 在无线通信系统中，调制信号的识别是一项重要的任务。通过识别接收到的信号的调制方式，可以对信号进行解调和解码，从而实现正确的数据传输和通信。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，C ......
卷积 神经网络 算法 信号 神经

WSL 炼丹报错：Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8. Error: libcuda.so: cannot open shared object file: No such file or directory

确认驱动没问题（nvidia-smi 可以正常使用） 解决办法参照：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/85773#issuecomment-1288033297 内容如下： ......
libcudnn_cnn_infer file directory libcudnn library

CN0+CN1+CN2+…＋CNN = 2的N次方 如何理解？

关于标题所示的经典公式的理解 数学角度讲是二项式定理，证明过程不记得了 但是这个回答里看到一个非常有意思的思路，从程序员角度比较好接受 参考链接 知乎：CN0+CN1+CN2+…＋CNN如何得出等于2的N次方？ PS 疑问来源：《算法图解：第8章 贪婪算法》 8.3 集合覆盖问题一节中提到，要找出覆 ......
CN CN0 CN1 CN2 CNN

m基于Faster R-CNN网络的烟雾检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

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 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，propo ......
检测系统 烟雾 界面 Faster matlab

m基于CNN卷积神经网络的口罩识别系统matlab仿真,带GUI操作界面,可以检测图片和视频,统计人数

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 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成。 Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。 （1 ......
卷积 神经网络 口罩 界面 神经

Vue 密码强度测试器(Password Strength Meter)

简介及使用教程 Vue 密码强度测试器(Password Strength Meter)是一个基于zxcvbn的交互式密码强度测试组件。 安装 Npm npm i vue-password-strength-meter zxcvbn 使用 基础用法 <template> <password v-mo ......
强度 Password Strength 密码 Meter

NN与SNN的工作方式

解释： 首先namenode接收客户端对命令，接收到的命令写入日志中，第一次日志写进行操作达到100次会将日志和快照一起发送到SNN中 在SNN中会将日志和快照进行合并，合并生成快照，生成快照并将其返回一份给namenode,namenode中会将创建一个新的日志文件用于接收用户发来的新请求 当日志 ......
方式 SNN

torch.nn基础学习教程 | PyTorch nn Basic Tutorial

> 基于`torch.nn`搭建神经网络的基础教程大纲： ## **1. 引言** 在我们开始深入探讨`torch.nn`之前，我们首先需要理解PyTorch及其神经网络库的基础知识。这一部分的内容将帮助你对PyTorch有一个整体的了解。 ### 1.1 **为什么选择PyTorch？** - * ......
学习教程 Tutorial PyTorch 基础 教程

pytorch nn.LSTM模块参数详解

nn.LSTM模块参数 input_size ：输入的维度 hidden_size：h的维度 num_layers：堆叠LSTM的层数，默认值为1 bias：偏置 ，默认值：True batch_first： 如果是True，则input为(batch, seq, input_size)。默认值为： ......
模块 参数 pytorch LSTM nn

Sparse R-CNN

DETR是一个简洁的pipeline，但有一部分操作还是Dense的DETR提出了一套不同于Dense Prediction的pipeline，将检测视为一个Set Prediction问题，成功去掉了Anchor Generation和NMS但是在Decoder中，Object Query和Fea ......
Sparse R-CNN CNN

nn.Sequential 、 nn.ModuleList 、 nn.ModuleDict区别

1、nn.Sequential 、 nn.ModuleList 、 nn.ModuleDict 类都继承自 Module 类。 2、各自用法 net = nn.Sequential(nn.Linear(128, 256), nn.ReLU())​net = nn.ModuleList([nn.Lin ......
Sequential ModuleList ModuleDict nn

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

> 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指 ......
卷积 神经网络 神经 结构 网络

OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例6：CNN模型预测性别与年龄

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
神经网络 实例 模块 深度 模型

论文解读（CBL）《CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification》

Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification论文作者：Rong Zeng, Hongzhan Liu , Sancheng ......
Classification Cross-Domain CNN-Based Learning Emotion

Convolutional neural network (CNN)–extreme learning machine (ELM)

1. 介绍 论文：(2020)Neural networks for facial age estimation: a survey on recent advances. 地址： http://link.springer.com/article/10.1007/s10462-019-09765-w ......
Convolutional learning network extreme machine

利用pytorch自定义CNN网络（五）：保存、加载自定义模型【转载】

**本文转载自：**[**PyTorch | 保存和加载模型**](https://zhuanlan.zhihu.com/p/82038049) ## 1. **简介** 本文主要介绍如何加载和保存 PyTorch 的模型。这里主要有三个核心函数： 1. torch.save ：把序列化的对象保存到 ......
模型 pytorch 网络 CNN

利用pytorch自定义CNN网络（四）：损失函数和优化器

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第四篇，主要介绍如何训练一个CNN网络，关于本系列的全文见这里。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + pytorch (1.13，CPU版) + jupyter； 训练模型是为了得到合适的参数权重，设计模型的训练时 ......
函数 损失 pytorch 网络 CNN

利用pytorch自定义CNN网络（三）：构建CNN模型

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第三篇，主要介绍如何构建一个CNN网络，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
CNN 模型 pytorch 网络

利用pytorch自定义CNN网络（二）：数据集的准备

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第二篇，主要介绍构建网络前数据集的准备，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
pytorch 数据 网络 CNN
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