深度

深度学习-梯度下降MiniBatch、RMSprop、Adam等

目录 0、综述: SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述: 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法,例如:最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......
梯度 MiniBatch 深度 RMSprop Adam

Redis内存碎片:深度解析与优化策略

本文已收录至GitHub,推荐阅读 👉 Java随想录 微信公众号:Java随想录 原创不易,注重版权。转载请注明原作者和原文链接 目录内存碎片如何产生的内存分配器怎么看是否有内存碎片碎片率的意义清理内存碎片低于4.0-RC3版本的Redis高于4.0-RC3版本的Redis 在我们探究和优化Re ......
碎片 深度 内存 策略 Redis

基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统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 步态识别作为生物特征识别领域的一个重要分支,在人体运动分析、身份验证、健康监测等方面具有广泛的应用前景。步态能量图(Gait Energy Image,简称GEI)是一种有效的步态表示方法,通过将多帧步态图像的信 ......
步态 学习网络 Vgg 深度 matlab

深度学习原理概述

1.1 深度学习原理概述 深度学习是机器学习的一个分支,机器学习是人工智能的一个分支。三者的关系如图: 人工智能、机器学习和深度学习的关系 通常,对于一个问题的求解,是先给定输入数据,然后将输入数据代入对应的计算规则,利用计算规则求解出对应问题的计算结果。 而对于机器学习而言,是先给定输入数据和真实 ......
深度 原理

基于对数谱图的深度学习心音分类

这是一篇很有意思的论文,他基于心音信号的对数谱图,提出了两种心率音分类模型,我们都知道:频谱图在语音识别上是广泛应用的,这篇论文将心音信号作为语音信号处理,并且得到了很好的效果。 对心音信号进行一致长度的分帧,提取其对数谱图特征,论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模 ......
心音 对数 深度

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

《动手学深度学习 Pytorch版》 7.7 稠密连接网络

7.7.1 从 ResNet 到 DenseNet DenseNet 可以视为 ResNet 的逻辑扩展。 ResNet 将函数展开为 \(f(\boldsymbol{x})=x+g(\boldsymbol{x})\),即一个简单的线性项和一个复杂的非线性项。 若将 \(f\) 拓展成超过两部分,则 ......
深度 Pytorch 网络 7.7

基于Yolov2深度学习网络的车辆检测算法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 车辆检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。它在自动驾驶、智能交通系统、交通监控以及车辆计数等应用场景中起着至关重要的作用。近年来,深度学习在图像识别领域取得了显著的成果,其中基于卷积神经网络(CNN)的车辆检测方 ......
学习网络 算法 深度 车辆 Yolov2

《动手学深度学习 Pytorch版》 7.6 残差网络(ResNet)

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.6.1 函数类 如果把模型看作一个函数,我们设计的更强大的模型则可以看作范围更大的函数。为了使函 ......
残差 深度 Pytorch ResNet 网络

《动手学深度学习 Pytorch版》 7.5 批量规范化

7.5.1 训练深层网络 训练神经网络的实际问题: 数据预处理的方式会对最终结果产生巨大影响。 训练时,多层感知机的中间层变量可能具有更广的变化范围。 更深层的网络很复杂容易过拟合。 批量规范化对小批量的大小有要求,只有批量大小足够大时批量规范化才是有效的。 用 \(\boldsymbol{x}\i ......
深度 Pytorch 7.5

【Python深度学习】深度学习中框架和模型的区别

深度学习是人工智能领域的一股强大力量,它的快速发展离不开深度学习框架和模型的进步。本文将介绍深度学习框架和模型的基本概念、它们之间的联系与区别,以及如何根据项目需求选择合适的框架和模型。 ......
深度 框架 模型 Python

2023版:深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异

引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库,包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml,我们将对这些库进行性能测评,以便为开发人员提供实际的性能指标和数据。 下表将功能/特点、开源/许可证这两列分开,以满足需求: 功能 / 特点 EP ......
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基于Java面向对象思想对个人项目的深度分析

基于Java面向对象思想对个人项目的深度分析 一、摘要 本文站在java面向对象思想的角度,深入研究了GJH同学Java中小学数学卷子自动生成程序的工程代码。通过对核心类、继承与多态、封装与解耦等面向对象思想和生成题目算法进行了深度分析,全面探讨了系统的优缺点与改进空间。 关键字:java面向对象思 ......
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代码随想录算法训练营day16 | ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数

104.二叉树的最大深度 后序遍历法 class Solution { public: int getdepth(TreeNode* node){ if(node == NULL) return 0; int leftdepth = getdepth(node->left); int rightde ......
深度 随想录 训练营 节点 随想

《动手学深度学习 Pytorch版》 7.4 含并行连接的网络(GoogLeNet)

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.4.1 Inception块 GoogLNet 中的基本卷积块叫做 Inception 块(大概 ......
GoogLeNet 深度 Pytorch 网络 7.4

基于FasterRCNN深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览 Tttttttttttttt123 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向,它在交通管理、智能驾驶和安防等领域具有广泛的应用。Faster R-CNN是一种常用的目标检测算法,结合了深度学习和区域建议技 ......
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【Python深度学习】深度学习框架Tensorflow、Pytorch介绍

深度学习已经成为了人工智能领域的一股重要力量,而深度学习框架则是在这个领域中进行研究和应用的必备工具。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Theano和Caffe等,其中TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个框架。本文将着重介绍这两个框架的优缺点以及... ......
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《动手学深度学习 Pytorch版》 7.3 网络中的网络(NiN)

LeNet、AlexNet和VGG的设计模式都是先用卷积层与汇聚层提取特征,然后用全连接层对特征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于扩大和加深这两个模块。网络中的网络(NiN)则是在每个像素的通道上分别使用多层感知机。 import torch from torch impo ......
网络 深度 Pytorch 7.3 NiN

马毅教授新作:白盒ViT成功实现分割涌现,经验深度学习时代即将结束?

前言 CRATE 模型完全由理论指导设计,仅用自监督学习即可实现分割语义涌现。 本文转载自新智元 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......
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情绪的深度探讨:_从隐形、失控到信息不对称

情绪一直在人类的行为和决策中起到核心作用。这篇文章旨在深入探讨情绪的复杂性、其与理性的关系以及信息不对称如何影响我们对情绪的解读。 1. 情绪的价值与挑战 情绪不仅仅是我们对内部和外部环境的反应,它们还为我们提供了有关这些环境的重要信息。但是,当情绪被压抑或不被认识到时,它们可能以不健康的方式表现出 ......
深度 情绪 信息

《动手学深度学习 Pytorch版》 7.2 使用块的网络(VGG)

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 7.2.1 VGG 块 AlexNet 没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络,如今研究人员转向了块的角度思考问题。通过使用循环和子程序,可以很容易地在任何现 ......
深度 Pytorch 网络 7.2 VGG

【Python深度学习】深度学习入门介绍

深度学习是人工智能领域中最受关注和研究的子领域之一,它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等各个领域都有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习的发展历史、不同类型、应用领域以及未来发展前景。 ......
深度 Python

万字长文深度解读Java线程池,硬核源码分析

前言 本文将深入分析Java线程池的源码,包括线程池的创建、任务提交、工作线程的执行和线程池的关闭等过程。通过对线程池源码的解析,我们能够更好地理解线程池的原理和机制,为我们在实际开发中合理使用线程池提供指导。 文章内容较长,建议找个安静的环境慢慢细读,由于线程池涉及的内容比较多,需要至少熟悉以下知 ......
长文 线程 源码 深度 Java

深度学习(MobileNetV1)

整体网络结构如下: 最关键的改进是使用了一个叫深度可分离卷积的结构,将原始的3*3卷积升通道的操作分解成了两部分: 第一部分是保持通道不变的情况下做3*3卷积。 第二部分是使用1*1的卷积做通道提升操作。 结果就是能够减少很多的运算量。 下面依然是一个猫狗大战的训练程序,并且增加了断点续练的部分处理 ......
MobileNetV1 MobileNetV 深度

基于可视化的可解释深度学习模型研究综述--草稿版

ps: 近期组会整理了一篇论文综述,先记录在案。 摘 要: 深度学习能目前广泛应用于各个领域内,比如:医疗、交通以及娱乐等领域。随着社会的计算机算力的迅速增长以及GPU 等硬件的支持,催生了一系列人工智能应用,例如医疗诊断、自动驾驶和个性化推荐等。得益于这一系列应用,人类社会生产力获得了极大的发展。 ......
草稿 深度 模型

深度比较常见库中序列化和反序列化性能的性能差异

背景和目的 本文介绍了几个常用的序列化和反序列化库,包括System.Text.Json、Newtonsoft.Json、 Protobuf-Net、MessagePack-Net,我们将对这些库进行性能测评 库名称 介绍 Github地址 System.Text.Json .NET Core 3. ......
序列 性能 深度 差异 常见

第六节:12306下单逻辑深度剖析优化

一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误,欢迎讨论,请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址,否则保留追究法律责任的权 ......
深度 逻辑 12306

基于DNN深度学习网络的OFDM+QPSK信号检测算法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 正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制技术,已经广泛应用于数字通信领域。OFDM信号检测是接收端的关键问题之一,目的是将接收到的OFDM信号恢复为原始数据。由于OFDM信号具有高带宽效率、抗多径衰落等特点,可以 ......
学习网络 算法 深度 信号 matlab

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.5 汇聚层

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.5.1 最大汇聚和平均汇聚 汇聚层和卷积层类似,区别在于汇聚层不带包含参数,汇聚操作是确定性的,通常计算汇聚窗口中所有元素的最大值或平均值,即最大汇聚和平均汇聚。 def ......
深度 Pytorch 6.5

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.6 卷积神经网络

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.6.1 LeNet LetNet-5 由两个部分组成: - 卷积编码器:由两个卷积核组成。 - 全连接层稠密块:由三个全连接层组成。 模型结构如下流程图(每个卷积块由一个 ......
卷积 神经网络 深度 神经 Pytorch