resnet lstm rnn
了解基于模型的元学习：Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM
摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》，作者：汀丶 。 1. ......
从实验中学习ResNet模型：在视频处理任务中取得显著进展
[toc] 40. "从实验中学习ResNet模型：在视频处理任务中取得显著进展" 在视频处理任务中，ResNet模型已经取得了显著进展。ResNet模型是一种深度残差块神经网络，它是由ResNet系列模型发展而来的，被广泛用于图像和视频处理领域。在本文中，我们将介绍ResNet模型的基本概念、实现 ......
ResNet:RevolutionizingDeepLearningforImageRecognition
[toc] 1. ResNet: Revolutionizing Deep Learning for Image Recognition 在深度学习领域，ResNet一直是研究的热点之一。它由两个卷积层和两个全连接层组成，被证明在图像分类任务中具有出色的性能。ResNet的出现，彻底改变了传统的卷积 ......
ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习
[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......
深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM
# 深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM # 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了 ......
RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据
在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能 本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者 ......
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 ......
时间序列的lstm的输入输出
lstm的官网  总共有七个参数，其中只有前三个是必须的。由于大家普遍使用PyTorch的DataLoa ......
lstm中训练的时候点到点，改成点到图的，通常怎么改
如果您希望将LSTM的点到点训练转换为点到图的训练，可以采取以下步骤进行修改： 1. 调整输入数据的形状：点到点的训练输入是一个时间序列的点，而点到图的训练需要将时间序列转换为图结构。您可以使用时间窗口滑动的方式，将多个连续时间步的点作为一个图的节点，从而形成图的结构。每个时间步的点作为节点特征，节 ......
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 ......
机器学习-头饰20类-图像分类，头饰图像分类-Resnet50
(一).选题背景： 什么是图像分类？它有哪些应用场合？图像分类任务是计算机视觉中的核心任务，其目标是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来。从已知的类别标签集合中为给定的输入图片选定一个类别标签。 它的难点在于：跨越“语义鸿沟”建立像素到语义的映射。还有就是视角、光照、尺度、遮挡、 ......
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 ......
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 ......
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 ......
yolotv5和resnet152模型预测
我已经训练完成了yolov5检测和resnet152分类的模型，下面开始对一张图片进行检测分类。 首先用yolo算法对猫和狗进行检测，然后将检测到的目标进行裁剪，然后用resnet152对裁剪的图片进行分类。 首先我有以下这些训练好的模型 猫狗检测的，猫的分类，狗的分类 我的预测文件my_detec ......
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 ......
在树莓派上实现numpy的LSTM长短期记忆神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy ......
基于ResNet18深度学习网络的mnist手写数字数据库识别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 ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网 ......
深度学习算法预测（LSTM）
深度学习算法预测（LSTM） LSTM在时间序列预测领域有着不错的表现，在进行时间序列预测时，既可以对单变量序列进行预测，也可以对多变量序列进行有效地输出。 LSTM搭建将使用tensorflow的keras模块搭建，已高度封装，可直接取用。 共封装了3个主要的函数： fit用于模型训练； eval ......
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 ......
深度学习分类网络---ResNet
### 一、为什么引入ResNet 通过上一篇分类网络的介绍，我们知道网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，但训练一个很深的网络是非常困难的，一方面是网络越深越容易出现**梯度消失和梯度爆炸**问题， 然而这个问题通过BN层和ReLU激活函数等方法在很大程度上已 ......
RNN-T语音模型记录
RNN-T 模型最后一层的输出是一个 4-D 的 tensor，维度是 (N, T, U, C), 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 ......
macbook苹果m1芯片训练机器学习、深度学习模型,resnet101在mnist手写数字识别上做加速，torch.device("mps")
apple的m1芯片比以往cpu芯片在机器学习加速上听说有15倍的提升，也就是可以使用apple mac训练深度学习pytorch模型！！！惊呆了 安装apple m1芯片版本的pytorch 然后使用chatGPT生成一个resnet101的训练代码，这里注意，如果网络特别轻的话是没有加速效果的， ......
基于LSTM网络的时间序列数据预测matlab性能仿真
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 ......
PyTorch+LSTM实现新闻分类
[TOC] > RNN（递归神经网络）：前一时刻的特征会对后一时刻产生影响（前一次得到的结果保留，与后一层一起输入）。LSTM网络是RNN的一种变种，相较于RNN他可以过滤掉中间没必要的特征，可以有效地解决RNN的梯度爆炸或者消失问题。 **步骤：** - 本文通过LSTM网络实现对新闻标题进行10 ......
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 ......
PaddlePaddle 飞桨复现 ResNet34
import paddle.nn as nn class ResidualBlock(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride = 1, downsample = None): super(ResidualBloc ......
[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 ......