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Pytorch使用相关
本文相比FBPINN更进一步，模仿传统DDM方法，通过多级域分解来实现更复杂的网络结构。感觉做法还是很好理解的，但可能是由于我对经典DDM不太熟悉，所以不太能理解作者的动机。而且这代码怎么这么抽象，看得我头疼，大概是我不熟悉jax的原因？
1 引言（1）环境Tensorflow 2.0Python 3.6（2）问题from tensorflow.keras import *from tensorflow.keras.layers import Bidirectional,LSTM在使用Bidirectional(LSTM )时，报错[Derived]Fail to find the dnn implementation.2 解决因为
✅博主简介：本人擅长数据处理、建模仿真、程序设计、论文写作与指导，项目与课题经验交流。项目合作可私信或扫描文章底部二维码。
参数初始化的读书笔记。参考图书：深度学习入门： 基于Python的实现，神经网络与深度学习（NNDL）。参数初始化主要分为：**随机初始化**和**预训练初始化**。随机初始化直接依赖先验分布来初始化网络参数，而预训练初始化则基于有监督或自监督训练来寻找较好的初始值（便于迁移）。
模型压缩可以有效地减少模型的存储和计算资源需求，提高模型的推理速度和效率，从而实现在移动设备、边缘设备等资源受限的场景中进行高效的机器学习应用。常用的模型压缩方法有4种：知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）、 轻量化模型架构、 剪枝（Pruning）、 量化（Quantization）。深度神经网络剪枝是其中一种神经网络压缩技术，深度学习模型中一般存在着大量冗余的参数，通
常言道，温故而知新，那有没有什么东西是每一次看到都像是接触了一种新的知识呢？或许机器学习相关技术发展太过迅速，或许是我之前每次接触都未深入，我总感觉机器学习相关的技术我并不能建立一个完整的概念，或者说并不深入研究的话，对于机器学习的概念都太过零碎了。几次想要开始整理，但是因为我对机器学习的某些方面还是欠缺了解，总感觉整理不下去，初步定下以下话题吧。卷积神经网络DNN和CNN循环神经网络RNN神经网
目录不确定度估计方法A.Single Deterministic MethodsB.Bayesian Neural NetworksC. Ensemble MethodsD. Test Time AugmentationE. Neural Network Uncertainty Quantification Approaches for Real Life Applications不确定度估计方法
https://www.bilibili.com/video/BV1d3411Y7Ms/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在模拟或仿效人类智能。深度神经网（DNN）是AI的一个子领域，因其在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的卓越表现而备受瞩目。本文将详细探讨深度神经网络的基本概念、结构、训练过程、应用领域及其面临的挑战，并结合现实示例进行分析。希望这些能对刚学习算法的同学们提供些帮助哦！
深度神经网络作为现代机器学习的核心技术，已经在多个领域展示了其强大的能力。本文从基本原理、常见架构、实际应用和案例分析等方面，详细解析了深度神经网络的各种技术细节。通过合理利用深度神经网络，我们可以解决许多复杂的实际问题，推动技术进步和应用创新。希望本文能为你提供一个全面的深度神经网络入门指南，助力你的学习和研究。
深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种人工神经网络，它通过多层神经元进行数据处理和学习。DNN 是深度学习的核心模型之一，其主要特点是具有多个隐藏层，使其能够对复杂的数据进行特征提取和模式识别。
本文我们将了如何使用基础的torch.hub.load进行pt/onnx模型的推理使用，并介绍了如何使用export.py进行pt->onnx模型转换，同时介绍了如何使用cv::dnn来加载YOLOV5onnx模型并进行推理和模型输出解析，并手动书写NMS进行后处理优化。
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