卷积神经网络超详细介绍 文章目录1、卷积神经网络的概念2、 发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1 意义10.2 实现方法10.3 训练细节10.4 ...
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2021-03-16 13:45:49
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NVIDIA GPU自动调度神经网络 对特定设备和工作负载进行自动调整对于获得最佳性能至关重要。这是有关如何使用自动调度器为NVIDIA GPU调整整个神经网络。 为了自动调整神经网络，将网络划分为小的子图，并对其进行独立调整。每个子图被视为一个搜索任务。任务调度程序可以对时间进行分片，并为这些任务 ...
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2021-03-16 13:43:38
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卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及空间或时间上的次采样。这些特性使得卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和扭曲不变性. CNN由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入，对它们进行加权求和，将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。 循环神经网络可以记住先前时间步 ...
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2021-03-10 13:40:54
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一、ELM是什么 为解决前馈神经网络中出现的问题，黄广斌教授等提出了极限学习机（ELM） 算法。ELM 算法是在 SLFNs 算法基础上发展的，当 ELM 算法的激活函数无限可微，ELM 的隐藏层输出矩阵 H 可以不受迭代训练的影响，保持不变。选取合适的输入权重𝜔𝑖和隐含层的阈值𝑏𝑖，ELM ...
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2021-03-05 13:17:07
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#引入torch import torch #准备数据，用Tensor张量表示 x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data = torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) #将线性模型定义为一个类，nn的意思是神经网络n ...
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2021-03-04 13:04:13
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前向传播 Sequential 容器封装成一个网络大类对象，调用大类的前向计算函数一次即可完成所有层的前向计算。 # 导入常用网络层 layers from tensorflow.keras import layers,Sequential # 隐藏层 1 fc1 = layers.Dense(25 ...
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2021-03-01 13:15:59
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SENet详解及Keras复现代码 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet 1、通道间的特征关系 近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经 ...
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2021-03-01 13:05:57
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导言： 自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军，卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心。 在这几年，研究人员从提升特征提取能力，改进回传梯度更新效果，缩短训练时间，可视化内部结构，减少网络参数量，模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面，对卷积神经网络的结构有 ...
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2021-03-01 12:52:23
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=20434 本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 ，例如道路上的交通流量， > plot(T,X,type="l") > reg=lm(X~T) > abline(reg,col="red") 如果存在趋势，我们应该将其删除，然后处 ...
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2021-02-23 14:37:16
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TensorFlow： 深度学习框架——Caffe（卷积神经网络框架）：Caffe 是一个深度学习框架，由表达式，速度和模块化组成。 起源：开发于伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心； 软件类型：教学科研相关 |授权协议：BSD|开发语言：C/C++、Python； 特点：Caffe 完全开 ...
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2021-02-20 12:46:08
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