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深度网络架构的设计技巧(三)之ConvNeXt:打破Transformer垄断的纯CNN架构
单位 FAIR DenseNet共同一作 曾获CVPR2017 best paper UC伯克利 ArXiv https arxiv org abs 2201 03545 Github https github com facebookre
computer vision
Transformer
网络
cnn
ResNet50及其Keras实现
如果原理你已经了解 请直接到跳转ResNet50实现 卷积神经网络 第三周作业 Residual Networks v1 你或许看过这篇访问量过12万的博客ResNet解析 但该博客的第一小节ResNet和吴恩达的叙述完全不同 因此博主对这
深度学习与机器学习
cnn
resnet
ResNet50
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简单的 CNN 模型的代码实现(使用 Python 和 Keras 框架)
深度学习是当前机器学习领域最热门的研究方向之一 其中最常用的网络结构之一就是卷积神经网络 Convolutional Neural Network CNN CNN 在图像识别 自然语言处理等领域有着广泛的应用 CNN 的基本结构包含卷积层
cnn
python
Keras
【论文翻译】【剪枝】Filter Pruning via Geometric Medianfor Deep Convolutional Neural Networks Acceleration
目录 摘要 1 介绍 2 相关工作 3 方法 3 1 前置内容 3 2 基于规范的准则分析 3 3 真实场景中的Norm统计 3 4 通过几何中值进行过滤修剪 3 5 理论和现实加速 3 5 1理论加速 3 5 2 实际加速 4 实验 4
剪枝
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深度学习
cnn
深度学习------用NN、CNN、RNN神经网络实现mnist数据集处理
1 用NN神经网络完成MNIST数据集处理 用NN神经网络完成MNIST数据集处理 1 导包 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib pyplot as pl
深度学习
神经网络
cnn
时间序列预测--基于CNN的股价预测
最近应一位读金融学朋友的求助 正好最近任务不忙 决定花小半天的时间帮他写一份有关股价预测的代码 也当作给自己练练手了 于是想把这个过程记录下来 希望可以帮助到像我一样的小白 一 数据集 1 数据分析 首先 先看看数据集长什么样 这是最简单的
cnn
深度学习
神经网络
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Pytorch
使用Python,Keras和TensorFlow训练第一个CNN
使用Python Keras和TensorFlow训练第一个CNN 这篇博客将介绍如何使用Python和Keras训练第一个卷积神经网络架构 ShallowNet 并在动物和CIFAR 10数据集上对其进行了训练 ShallowNet对动物
深度学习
tensorflow
Python OpenCV
cnn
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从CNN到Transformer:基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类
更多资讯 请关注 Ai尚研修科研技术动态 公众号 我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动 高空间 高光谱 高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成 将成为保障国家安全的基础性和战略性资源 随着小卫星星座的普
遥感
cnn
Transformer
Pytorch
NNDL 作业7:第五章课后题(1×1 卷积核
习题一 证明卷积具有交换性 即证明公式 首先 宽卷积定义为 其中 表示宽卷积运算 我们不妨先设一个二维图像和一个二维卷积核 然后对该二维图像X进行零填充 两端各补U 1 和V 1 个零 得到全填充的图像 现有 根据宽卷积定义 为了让x的下标
cnn
人工智能
神经网络
对全连接层的理解
1 1概述 全连接层 Fully Connected Layer 一般位于整个卷积神经网络的最后 负责将卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量 由此实现了端到端的学习过程 即 输入一张图像或一段语音 输出一个向量或信息 全连接层的每一个结
科研日常
笔记
学习生活
深度学习
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fpga卷积神经网络加速器,FPGA卷积神经网络综述
如何使用FPGA加速机器学习算法 如何使用FPGA加速机器学习算法 当前 AI因为其CNN 卷积神经网络 算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位 基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用 非常适合使用FPGA来实现 上个月 Ralp
fpga开发
cnn
人工智能
神经网络
基于mnist数据库的CNN卷积神经网络手写数字识别MATLAB仿真
目录 一 理论基础 二 核心程序 三 仿真结论 一 理论基础 手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要问题 它在很多应用中都有广泛的应用 如自动化识别 自然语言处理 人机交互等 基于MNIST数据库的CNN卷积神经网络手写数字识别是其中一种常
MATLAB
板块3AI神经网络深度学习
cnn
人工智能
mnist数据库
【扫盲】机器学习图像处理中的深层/浅层、局部/全局特征
浅层网络与深层网络浅层网络更注重于细节信息 深层网络更注重于语义信息 浅层网络 一般感受野较小 能够利用更多的细粒度特征信息 而且此时特征图每个像素点对应的感受野重叠区域还很小 这就保证了网络能够捕获更多细节 深层网络 随着下采样或卷积次数
文献阅读
数字图像处理
计算机视觉
深度学习
cnn
【神经网络】(5) 卷积神经网络(ResNet50),案例:艺术画作10分类,附数据集
各位同学好 今天和大家分享一下TensorFlow2 0中如何构建卷积神经网络ResNet 50 案例内容 现在收集了10位艺术大师的画作 采用卷积神经网络判断某一幅画是哪位大师画的 数据集 百度网盘 请输入提取码 提取码 2h5x 1 数
TensorFlow神经网络
神经网络
cnn
深度学习
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【图像分类】基于卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客 博主优势 博客内容尽量做到思维缜密 逻辑清晰 为了方便读者 座右铭 行百里者 半于九十 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述 文献来源 深度神经网络最近已广泛应用于高光
分类
cnn
学习
华南技术栈CNN+Bilstm+Attention
我的目标适用于文本分类 这里有一个 技术栈完全一样但是目标不一样的应该可以参考 现在的情况 2022年7月6日21 16 04已解决 换成了CPU 因为电脑太破旧了 cuda跟不上pytorch官网 已安装 cuda cudnn anaco
python
教育技术
人生感悟
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自然语言处理
使用LeNet实现图像分类任务
本篇的主要内容是解析一下使用MindSpore深度学习框架训练LeNet网络对Mnist数据集进行分类 首先我给大家展示出本篇内容的一个示意图 帮助大家更直观的看到训练过程的一个重要步骤 如图所示 其中1 2 3 表示训练过程中的次序 下面
分类
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深度学习
[Python人工智能] 十.Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例及与机器学习KNN图像分类算法对比
从本专栏开始 作者正式开始研究Python深度学习 神经网络及人工智能相关知识 前一篇详细讲解了gensim词向量Word2Vec安装 基础用法 并实现 庆余年 中文短文本相似度计算及多个案例 很幸运被CSDN推荐至封面 本篇文章主要通过T
Python人工智能(TFKeras)
神经网络
Python人工智能
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李宏毅 深度学习作业3 CNN
通过CNN卷积神经网络对食物图片进行分类 训练集与验证集中图片格式为 类别 编号 jpg Import 需要的套件 import os import numpy as np import cv2 import torch import to
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深度学习------神经网络迁移学习
迁移学习 import tensorflow as tf import IPython display as display import numpy as np import matplotlib pyplot as plt import
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