import torch.nn as nn layers = nn.Linear(10, 2) = nn.Sequential(a, b) img = img.view( , ) Pycharm中什么函数可以ctrl左键，，，， 一个模块中的方法为什么不行，因为没有导入文件夹，而是直接运行 argp ...
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2020-06-29 13:47:08
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Yolo-V4算法中对网络进行了改进，使用CSPDarknet53。网络结构如下: Yolo-V4与Yolo-V3上相比较: （1）对主干网络进行了修改，将原先的Darknet53改为CSPDarknet53，其中是将激活函数改为Mish激活函数，并且在网络中加入了CSP结构。 （2）对特征提取过程 ...
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2020-06-21 14:04:31
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C=conv2(A,B,'shape') A：输入矩阵/图像 B：卷积核 当shape=full时，返回全部二维卷积结果，即返回C的大小为（ma+mb-1）x（na+nb-1） shape=same时，返回与A同样大小的卷积中心部分 shape=valid时，不考虑边界补零，即只要有边界补出的零参与 ...
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2020-06-21 13:36:36
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 答：就范围而言：人工智能>机器学习>深度学习，并且它们三者也属于包含关系。 人工智能： 人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支 ...
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2020-06-07 19:47:44
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深度卷积生成对抗网络（DCGAN） 生成 MNIST 手写图片 1、基本原理 生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成： 生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器 判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出 ...
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2020-06-06 16:50:30
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。 搞清三者关系的最简单方法，就是把它们想象成一个同心圆，其中人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚； ...
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2020-06-03 20:32:34
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 全连接神经网络和卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。 在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网 ...
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2020-06-01 11:55:01
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能是目的，是结果。 深度学习、机器学习是方法、是工具。 机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以精准地被定义为：1任务T；2.训练过程E;3.模型表现P。 深度学习则是一种实现机器学习的技术；它适合处理大数据。 深度学习使得机器学 ...
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2020-06-01 11:45:00
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U-Net网络是典型的编解码网络，常用于图像分割 首先，准备数据 第一步，将nii格式医学图像转换为png格式，按给定窗位窗宽截断 1 import numpy as np 2 import cv2 as cv 3 import nibabel as nib 4 import os 5 from P ...
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2020-05-31 11:12:35
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# 导入所需要的包，请保证torchvision已经在你的环境中安装好 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim import torch.nn ...
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2020-05-15 09:21:51
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