一、准备深度学习环境 本人的笔记本电脑系统是：Windows10 YOLO系列最新版本的YOLOv8已经发布了，详细介绍可以参考我前面写的博客，目前ultralytics已经发布了部分代码以及说明，可以在github上下载...

目录 Introduction 导言数据集Python环境及安装相应依赖包Anaconda环境配置 源代码地址TextCNN模型说明 TextRNN模型说明 TextRNN_Att模型说明 FastText...

搭建CNN网络 本章我们来学习一下如何搭建网络，初始化方法，模型的保存，预训练模型的加载方法。本专栏需要搭建的是对分类性能的测试，所以这里我们只以VGG为例。 请注意，这里定义的只是一个简陋的版本，后续一些经典网络的学习，...

利用CNN处理图 本文旨在于应用卷积神经网络处理基于图的学习问题，考虑以下两个问题： 给出图，实现图的分类和回归问题。给出一个大型图，学习图的表征，用于预测点的类型和缺少的边 与CNN相似，首先规定一个感受野。将图像视作结点...

这个模块中的所有函数都是用来初始化神经网络参数的，所以它们都在torch.no_grad( 模式下运行，不会被autograd所考虑。 1 计算gain value 1.1 介绍 这个在后面的一些nn.init初始化中会用到...

全卷积网络是语义分割的开创性工作，然而，FCN的感受野有限，不能有效捕捉语义分割所需要的全局上下文信息，因此FCN被后来的方法打败，比如增加不同size的滤波器来获得多尺度感受野，然而这势必增加参数数量。不同于空洞卷积（扩大...

简述 ResNet是一种非常成功的深度卷积神经网络结构，其具有较强的特征表达能力和较浅的网络深度，使得其在图像分类等任务中表现出了出色的性能。因此，将ResNet作为encoder替换U-Net原始结构，可以使U-Net在...

一、图的特征 图点本身就具备的特征称为属性特征（如：连接权重、节点类型等），属性特征大部分时候都是多模态的。 图中一个节点和其他节点之间的连接关系称为连接特征(结构信息 人工...

目录 前面的话 正文 1、实验目的 2、背景知识 3、 示例代码 4、实验内容 题目答案 最后的话 前面的话 阅前必须看！~~~ 这个理解方式是石林老师教的，我觉得很通俗，若不是做课程设计的读者需要读完正文再去看题目，另外这...

【注】：本文所述的实验的完整实现代码包括数据集的仓库链接会在文末给出(建议读者自行配置GPU来加速TensorFlow的相关模型，运行起来会快非常多 目录 一、研究的背景和目的 二、文本数据集描述 1、数据集来源以及使用目...

文章目录 一、Mnist 分类任务简介二、Mnist 数据集的读取三、 Mnist 分类任务实现1. 标签和简单网络架构2. 具体代码实现 四、使用 TensorDataset 和 DataLoader 简化 本文参加...

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 一、目标检测的概念 目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重...

文章目录 一.2023-人工智能领域概览1. AIGC2. AGI3. GhatGPT4. 人工智能大模型 二.AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大模型必读书单01 《ChatGPT 驱动软件开发》02 《Ch...

目录 0 专栏介绍 1 基于价值的强化学习 2 深度Q网络与Q-learning 3 DQN原理分析 4 DQN训练实例0 专栏介绍 本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学...

文章目录 一、BP神经网络是什么？二、BP神经网络的原理？三、BP神经网络预测过程如下1.初始化参数：2.前向传播：3.反向传播：4.更新参数：5.重复上述过程，直到满足收敛条件或达到最大迭代轮次。 四、Python程...

目录 研究动机 CNN的缺陷 逆图形法 胶囊网络优点 胶囊网络缺点 研究内容 胶囊是什么 囊间动态路由算法 整体框架 编码器 损失函数 解码器 传统CNN存在着缺陷（下面会详细说明），如何解决CNN的不足，Hinton提出...

1、softmax作用 softmax将输出的分类结果映射到（0-1）之间，将神经网络的分类结果转化成对应的概率。不同的概率，表示此样本属于对应类别的可能性大小，概率越大，样本属于该分类的可能性越大。概率的总和为1。 2、s...

目录 异构图介绍异构图神经网络简介异构图神经网络任务介绍Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN Relation-aware Graph Convolutional Netwo...

卷积神经网络 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）在提出之初被成功应用于手写字符图像识别，2012年的AlexNet网络在图像分类任务中取得成功，此后，卷积神经网络发展迅速，现在...

目录 一、创建新环境 二、导入Pytorch库 三、新建项目 四、测试 五、准备数据集 六、修改配置文件 七、训练 八、实例测试 九、结束语 默认大家都装好了Anaconda和Pycharm，且知晓基本操作 一、创建新环境...

*包含YOLOv5、YOLOv7、YOLOv7-Tiny 的 yaml 文件 轻量级卷积神经网络（CNN）是专门为在移动设备上具有更快推理速度的应用而设计的。卷积操作只能捕捉窗口区域内的局部信息，这防止了性能的进一步提高。将...

1.反向传播算法（BP）的概念及简单推导 反向传播（Backpropagation，BP）算法是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见算法。BP算法对网络中所有权重计算损失函数的梯度，并将梯度...

文章目录 一、前言1.1 编程助手的重要性和历史背景1.2 Copilot X 的背景和概览1.3 Copilot X 的核心技术 二、自然语言处理技术的发展和现状2.1 GPT-4 技术的基本原理和应用场景2.2 C...

1.首先搞清楚什么是感知机 如上图所示，输入为向量，经线性变换，再通过激活函数得到输出，这样一个完整的结构成为感知机。感知机是人工神经网络的最小单元，本质上由一个仿射变换接一个非线性变换组成。 ...

知识图谱 --˃ 知识补全 --˃ 长尾问题 --˃ 元关系学习 基于度量的方法（本文）基于优化的方法 文章目录 Abstract1 Introduction2 Related Work关系学习的嵌入模型小样本学习...

1、有哪些深度神经网络模型 目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN 、递归神经网络(RNN 、深信度网络(DBN 、深度自动编码器(AutoEncoder 和生成对抗网络(GAN 等。 递归神经网络...

文章目录 一、基础知识1.浅层神经网络介绍2.浅层神经网络的正向传播3.反向传播 二、浅层神经网络代码实例 一、基础知识 1.浅层神经网络介绍 此次构件浅层神经网络，相比于单神经元，浅层神经网络拥有多个神经元，因此又可...

MobileNet目录 前言研究背景研究成果论文结构摘要论文精读1. MobileNet Architecture1.1 卷积块特点1.2 深度可分离卷积1.3 两者对比 2. MobileNet超参数2.1 宽度超参...

简介 本文将要讨论这一课题的主要概念，诸如深度学习以及无复杂layman形式运算的深度网络。 真实数据的实验，赫兹量化软件通过定量和比较（无法定量和比较），证实（或证伪）深度神经网络的理论优势。当前的任务是分类。我们要基于深...

ASR神经网络实战 kaldi语音识别理论与实践课程学习。 之前学习了基于GMM-HMM的传统语音识别：GMM-HMM 其中也包含Kaldi架构的简介，语音数据的预处理，特征提取等过程。 今天学习基于神经网络的语音识别。 神...

1 概念 BP（Back Propagation）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。BP能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习...

目录 一、理论基础 二、核心程序 三、测试结果 一、理论基础 在神经网络模式识别系统中，用得最广泛的要算是BP网络，它是基于误差反向传播(Error Back Propagation，简称BP 算法的一种具有非...

最近写论文用到了很多神经网络和优化算法，算是废了不少精力收集起来的，还是整理出来分享给大家，以免浪费了。 本篇以最简单的 BP神经网络开始吧 详细的实现步骤如下： 1.环境准备...

参考 EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 太阳花的小绿豆：EfficientNet网络详解 EfficientNe...

目录 前言基本思路测试人脸识别效果设计思路详细代码加载模型人脸预测主要逻辑 测试效果 总结所有代码face_predict_use_keras.pykeras_train.pyload_data.pyface_p...

💡本篇内容：YOLOv5、YOLOv8首发改进最新主干FasterNet系列：最新CVPR2023顶会录用Backbone，为更快的神经网络追求更高的 FLOPS，参数量计算量下降、FPS提高 实测：🚀🚀计算量、参数量下降、...

图异常检测初接触 Elliptic数据集综述静态图的异常检测动态图的异常检测 图注意力网络-Graph attention networks (GAT Elliptic数据集 Elliptic数据集是从真实的比特币交...

目录 1、引言 2、主要伦理问题讨论 参考文献 1、脑机接口技术介绍 脑机接口_百度百科 脑机接口（Brain Computer Interface，BCI [4] ），指在人或动物大脑与外部设备之间创...

目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 一、卷积神经网络 二、算法实现 三、实验结果与分析 四、总结 实现效果图样例 最后 前言 大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备...

李宏毅-食物图像分类器 1 实验目的 掌握使用Pytorch的使用方法： Pytorch的安装以及环境搭建Pytorch处理数据Pytorch计算梯度以及搭建神经网络Pytorch训练模型 并使用Pytorch来训练CNN模...

（１）R系数 回归值R代表预测输出和目标输出之间的相关性，R值越接近1表示预测和输出数据之间的关系越密切，R值越接近0表示预测和输出数据之间的关系随机性越大。 图中包括训练过后训练集、验证集、测试集和总体结果的数据相关性关系...

本例使用kaggle的“House Sales in King County, USA"数据集，共有21613笔房屋数据，每一笔数据有21个不同的信息，如图所示： 下载地址： ...

第一章（问答题） 1.神经网络是什么？深度学习是什么？ 神经网络：一种以（人工 ）神经元为基本单元的模型 深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题 2.常用的深度学习框架是什么？ PaddlePaddle、Tens...

一、背景 前文讲了RNN的基本原理，可以发现RNN是一个比较简单的神经网络结构，虽然为文本和时间序列的建模提供了一个很好的思路，但是也有一定的局限性。最直观的就是使用了Tanh函数造成梯度消失的问题。 根据Tanh的性质，...

目录 摘要： 1.随机森林： 2.随机森林的特征选取： 3.基于Matlab自带的随机森林函数进行特征选取具体步骤 （1）加载数据 （2）首先建立随机森林并使用全部特征进行车辆经济性预测 （3）使用随机森林进行特征选择 （4...

对于很多刚入门的小伙伴来说，神经网络可能比较陌生。神经网络其实是对人认知物体的一种仿真。比如幼儿园老师再教小朋友认动物的时候，会让记住一些特征：比如兔子有长长的耳朵，爱吃萝卜和青菜.........,神经网络也是这样通过构建...

过拟合即为模型对训练集样本学习的“过好”，没有尽可能学习出适用于所有潜在样本的“普遍规律”，从而导致在出现新样本时不能够做出正确的判断。 过拟合的具体表现即为：模型在训练集上的误差很小，在测试集上的误差很大，在训练集上的准...

**神经网络，是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。**它以对大脑的生理研究成果为基础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现一些特定的功能。神经网络是目前最火的研究方向深度学习的基础，本文将神经网络分成三个主要类...

即使我们可以利用反向传播来进行优化，但是训练过程中仍然会出现一系列的问题，比如鞍点、病态条件、梯度消失和梯度爆炸，对此我们首先提出了小批量随机梯度下降，并且基于批量随机梯度下降的不稳定的特点，继续对其做出方向和学习率上的优化...

BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？ BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？ BP神经网络样本数有什么影响学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有...