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本文提出了一种基于空间注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络（CNN-BiLSTM-SAM-attention）的数据分类模型。该模型利用卷积神经网络提取图像的局部特征，并使用双向长短记忆神经网络对图像的全局特征进行建模。此外，该模型还利用空间注意力机制对图像的局部特征进行加权，以突出图像中重要的区域。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的分类性能。卷积神经网络（CNN）是一种强
本文主要内容构建一个深度学习应用，可以根据数据预测围棋的下一步动作。介绍Keras深度学习框架。了解卷积神经网络。构建能够分析围棋空间数据的神经网络。在第5章中，我们已经初步了解了神经网络的基本原理，并从零开始实现了一个前馈神经网络。在本章中，我们将把注意力转回围棋游戏，并解决如何使用深度学习技术来预测围棋游戏中任意给定棋局的下一步动作的问题。特别地，我们将使用第4章开发的树搜索技术来生成围棋游戏
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神经网络实现PCA，图像压缩与解压
【GiantPandaCV导语】本文是笔者出于兴趣搞了一个小的库，主要是用于定位红外小目标。由于其具有尺度很小的特点，所以可以尝试用点的方式代表其位置。本文主要采用了回归和heatmap两种方式来回归关键点，是一个很简单基础的项目，代码量很小，可供新手学习。1. 数据来源数据集：数据来源自小武，经过小武的授权使用，但不会公开。本项目只用了其中很少一部分共108张图片。标注工具：https://gi
通过对本系列的学习，你可以全面的了解softmax的来龙去脉。如果你尚不了解神经网络，通过本系列的学习，你也可以学到神经网络反向传播的基本原理。学完本系列，基本神经网络原理就算式入门了，毕竟神经网络基本的网络类型就那几种，很多变种，有一通百通的特点。
类似乐高搭积木的方式，通过数学模型，提取不同的清晰人声和各个环境噪声的特征量，形成人声特征集和噪声特征集，最后使用卷积循环网络拓展等技术，实现实时对各个环境噪声的模型搭接，最终实现人声增强，环境噪声抑制，最终得出清晰的人声。...
这一篇论文是12年的论文可是，他是计算机视觉工作的基石小窗口称之为感受页池化层池化、下采样可以防止过拟合为什么神经网络要用激活函数呢？因为激活函数是非线性的，正是因为非线性的激活函数才为神经网络这个模型引入了非线性，他才能解决非线性的分类问题然而传统的像Sigmoid和tanh这种饱和函数，不饱和的激活函数可以解决梯度消失的问题。softmax归一化在这篇论文中有个有趣的地方局部响应归...
通过学习RNN、LSTM神经网络，对数据的处理方法有了更多的选择，也认识到算法的美妙之处。
本文提出了一种基于长短时记忆神经网络（LSTM）和多头注意力机制相结合的LSTM-Multihead-Attention模型，用于数据分类任务。该模型充分利用了LSTM在处理序列数据方面的优势，以及多头注意力机制在捕获数据中不同特征的能力。实验结果表明，LSTM-Multihead-Attention模型在多个数据集上取得了优异的分类性能，证明了其在数据分类任务中的有效性。1. 引言数据分类是机器
参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域。但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部。卷积神经网络（cnn）能够使那些通过网络馈送的图像在进行仿射变换时具有不变性。 这个特点提供了识别偏移图案、识别倾斜或轻微扭曲的图像的能力。仿射不变性的这些特征是由于CNN架构的三个主要属性而引入的。局部感受领域权值共享（参数共享）空间子采样在本文中，我们将探索权值共享，并了解它们的用途以及
两分钟了解深度神经网络中的池化层、全连接层
前言前几天一个朋友跟我说想要用python自己从头到尾写一个神经网络，并向我推荐了一本书 塔里克的《python神经网络编程》，主要分为三部分，分别是基础理论介绍，python 编程，基础数学知识和树莓派上使用。基础理论前向传播理论部分其实就是分为前向传播和反向传播部分，对于前向传播部分其实很简单。假设我有三层网络，分别是输入层、隐藏层、输出层，每层有三个节点。前向传播就是输入层和权重相乘得到隐藏
pytorch笔记
关于元宇宙，我们首先要明确这么一点，那就是元宇宙并不是真实存在的世界，而是一个虚拟的数字世界。元宇宙的创造者，就是我们人类。那么元宇宙是哪来的呢？其实元宇宙的这个概念来源于1992年的科幻小说《雪崩》。《雪崩》当中描述的，就是一个人类操控自己的意识分身，完成各种任务的世界。这个世界当中，人类的沉浸体验感极强，甚至于无法分辨真实世界与虚拟世界的区别。现在我们说的元宇宙，就是在这个基础之上，我们对这一
基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短记忆CNN-LSTM混合神经网络实现交通流数据预测算法流程随着城市化进程的加速和交通工具的普及，交通拥堵问题日益突出。因此，交通流数据预测成为了一个备受关注的研究领域。为了解决这一问题，研究人员提出了各种各样的交通流数据预测算法。其中，基于贝叶斯优化的卷积神经网络（CNN）结合长短记忆网络（LSTM）的混合神经网络引起了广泛的关注。本文将详细介绍基于贝叶斯优化的卷
在本文中，我们主要关注模型的应用，而具体的网络设计并不是我们这里特别感兴趣的。社会影响的预测社会影响预测侧重于朋友之间行为的影响，尤其是在社交网络中。例如，如果一些社交网络上的朋友买了一件衣服，他/她会不会也买呢?以社交图作为输入，DeepInf为用户学习网络嵌入(一种潜在的社会表征)。结合下面(d)中手工制作的特征，对社会影响进行预测，比如v是否也会观看广告片段(步骤f)。在训练过程中，将预测结
本文采用pytorch进行天气预报预测，掌握神经网络模型训练的基本步骤文章目录前言一、预测思路分析二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：本文通过采集部分天气预报数据，采用神经网络对相关数据进行预测分析，通过模型训练，掌握采用pytorh框架进行网络训练提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、预测思路分析步骤：（1）功能函数导入import numpy as npimport p
/各层节点权重publicdouble[][][]layer_weight_delta;一、matlab版本必须支持java在command模式下面运行deploytool，如果支持该命令即可使用二、matlab中function的书写%定义一个函数operation(a,b),求a与b的加减乘除运算，并返回结果%函数定义function输出变量列表[s,m,...]函数名（输入变量列表）sum,
深度学习擅长捕捉欧几里得数据（图像、文本、视频）的隐藏模式。但是，如果是从非欧几里的域生成数据，对象之间具有复杂关系和相互依赖关系的图形就需要GNN和是多目标跟踪(MOT)系统的关键组成部分，对于目标检测来说，有很多种方法进行解决，有时候会应用GCN, 但GNN一般还是用来解决数据关联问题，数据关联问题的核心难点在于：1）遮挡给物体帧与帧之间的数据关联带来不小的挑战；2）长时间下的数据关联也会遇到
深度残差收缩神经网络由“”和“”两部分所组成的。”是“软阈值化”，它是很多的关键步骤。在深度残差收缩网络中，软阈值化所需要的阈值，实质上是借助设置的。
本文来源：新浪微博@李永乐老师https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404621504527597707#_0上一回为大家介绍了人工智能的基本概念和算法，讲到了梯度下降法、神经网络、机器学习的基本概念，还没看过的小伙伴可以点击这里。人工智能有一个重要领域就是图像识别。比如：有许多软件可以通过拍照的方法识别出不同的物体。我用它去拍摄我家的狗，发现它不仅
为什么要激活函数？原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。拟合效果的好坏取决于数据质量及模型的结构，像逻辑回归、感知机等线性模型的拟合能力是有限的，连xor函数都拟合不了，那神经网络模型结构中提升拟合能力的关键是什么呢？搬出神经网络的万能近似定理可知，“一个前馈神经网络如果具有线性输出层和至少一层具有任何一种‘‘挤压’’
文章目录1、Cost Function2、反向传播算法-Backward Algorithm3、反向传播在实践中的应用1、Cost Function\qquad对于逻辑回归来说，归一化之后的成本函数形式如下所示：\qquad神经网络的成本函数是上述逻辑回归成本函数的一般泛化，其形式如下所示：\qquad其中LLL表示神经网络的层数，sls_lsl表示第lll层中的神经元的个数，KKK表示输出层神
前言：并没有过strong baseline，public score和provate score为0.705。发现网上对hw2的讨论比较少，所以和大家分享一下。主要修改部分，1.将助教的样本代码中的segmiod改成了relu2.batch size改成了16，epoch改成503.采用了L2正则化4.学习率每5代变成原来的0.1倍# fix random seed for reproducib
本文用MATLAB建立一个短期电力负荷（或价格）预测系统。两个非线性回归模型（神经网络和袋式回归树）被校准，以预测给定温度预测、假日信息和历史负荷的每小时前日负荷。这些模型在数据上进行训练，并在2008年的样本外数据上进行测试。这些模型被证明能够产生高度准确的日前预测，平均误差在1-2%左右。能够通过MATLAB部署的DLL调用训练好的负荷预测模型。准确的负荷预测对于公用事业的短期运营和长期规划至
开源项目地址：d2l-ai/d2l-zh书及代码下载链接：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh/releases本笔记基于2021年7月26日发布的版本，下载地址在github网页的最下面ps. 本文只挑重点记录文章目录序言序言
https://torch.whuanle.cn电子书仓库：https://github.com/whuanle/cs_pytorchMaomi.Torch 项目仓库：https://github.com/whuanle/Maomi.Torch目录• 说明• 简介• 什么是 GAN• 什么是 DCGAN• 参数说明• 数据集处理• 权重初始化• 生成器• 判别器• 损失函数和优化器• 训练说明本文
1.背景介绍图像分类和聚类是计算机视觉领域中的重要任务，它们在许多应用中发挥着重要作用，例如图像识别、自动驾驶、人脸识别等。传统的图像分类和聚类方法主要包括：支持向量机(Support Vector Machines, SVM)、随机森林(Random Forests)、K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)等。然而，这些方法在处理大规模、高维度的图像数据时，存在一定的局限..
深度学习计算机视觉理论基础（PyTorch）1 神经网络与cv1.1 经典的人工神经元模型：M-P 模型1.2 感知机（Perceptron）的诞生1.3 计算机视觉2 深度神经网络基础2.1 监督学习和无监督学习2.1.1 监督学习（Supervised Learning）（1）回归问题（2）分类问题2.1.2 无监督学习（Unsupervised Learning）2.1.3 小结2.2 欠拟
图就是一组相互连接的对象。一个图有一组结点N和边E, n是顶点的数目，m是边的数目。连接的两个节点被定义为相邻(节点1相邻或邻接4)。当我们称网络的大小N时，通常指的是节点的数量(链路或边的数量通常称为L)。有向与无向图可以是无向图或有向图:无向图:边是无向的，关系是对称的。画边的顺序并不重要。有向图:边是有向的(也称为有向图)，顶点之间的边可以有方向，可以用箭头表示(也称为弧线)。
论文《Binary neural networks: A survey》对二进制神经网络(BNNs)的研究进行了全面的概述，本文将详细介绍这篇文章。
前言LeNet是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。自从1988年开始，这项由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。这个网络也是深度学习的入门要学的第一个网络。网络主要部分1、model.py ------ 模型的架构2、train.py ——加载数据集并训练，训练集计算loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数3、predict.py——得到
梯度下降1、什么是梯度1、变化率最快的方向对于一元函数来说（这里X0处左右极限存在且相等）对于多元函数来说关于梯度下降，相信很多小伙伴都知道，模型训练中梯度方向是函数变化率最快的方向，这是用于优化模型的一个重要原因。但是梯度方向为什么是函数变化率最快的方向？相信很多人不知道，这里是我参照B站上深度之眼的一篇文章给出自己的理解，也希望自己在深度学习这条路上走的更远。1、什么是梯度从微积分层面上来说梯
Dense层是神经网络的“万能工具”，适用于从特征组合到最终决策的多种任务，但需注意参数量与过拟合问题。使用全局平均池化（Global Average Pooling）替代全连接层（如NiN、SqueezeNet）。：卷积网络末尾用1-2个Dense层输出分类结果（例如：VGG、ResNet）。：参数量大，容易导致过拟合或计算成本高（尤其在输入维度高时）。：常用于神经网络的最后几层，输出预测结果（
本篇主要学习了如何进行多个GPU并行训练神经网络。
神经网络的典型结构就是__init__()和forward()forward是自动调用的model = Net()y = model(x)如上则调用网络模型定义的forward方法。即，当把定义的网络模型model当作函数调用的时候就自动调用定义的网络模型的forward方法。是通过nn.Module 的__call__方法调用的...
3.选择算法有三个，一般选择第一个即可，第二个贝叶斯正则化推荐和遗传算法联合使用，第三个是量化共轭运行时间长，结果比较满意。2.选择隐含层个数，一般选择10个或者5个，根据实际情况，可以多设置几个，寻找最小MSE（均方根误差）5.查看训练结果图，绿色圆圈代表电视迭代中MSE最小的点，那么就用该点下的w和b用来预测。第二步：打开神经网络工具箱，直接在命令行输入nttool/nftool。1.训练数据
戳我，查看GAN的系列专辑~！等你着陆！【GAN生成对抗网络】知识星球！前言计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型...
导读1：车牌识别 比一般的分类问题多了一个步骤，即将车牌的7个字符进行分割导读2：车牌识别 的类别 分为70个10个数字 0-926个英文字母 A-Z34个省份简称 如min闽、liao辽、gan赣等emm… 我怎么算的是70呢？教程中的类别数为65啊问题不大，大家使用的数据集类别是多少就改为多少，文中的类别数都为651.数据准备# 查看当前挂载的数据集目录!ls /home...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度学习(deep learning)的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant
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时间序列预测是数据挖掘和机器学习领域一个重要的研究方向，广泛应用于经济预测、气象预报、交通流量预测等诸多领域。传统的预测方法，例如ARIMA模型、指数平滑法等，在处理复杂的非线性时间序列数据时往往力不从心。近年来，深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN）及其变体，例如长短期记忆网络（LSTM），因其强大的非线性拟合能力和对长期依赖关系的捕捉能力，在时间序列预测任务中展现出显著优势。本文将深入探讨
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