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Deep learning 九 循环神经网络
目前见过的所有神经网络 比如密集连接网络和卷积神经网络 都有一个主要特点 那就是它们都没有记忆 它们单独处理每个输人 在输人与输人之间没有保存任何状态 对于这样的网络 要想处理数据点的序列或时间序列 需要向网络同时展示整个序列 即将序列转换
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软件测试/人工智能丨卷积神经网络,与普通的神经网络有何不同
卷积神经网络 Convolutional Neural Network CNN 是一种专门设计用于处理网格化数据 如图像和视频 的神经网络架构 与传统的全连接神经网络相比 CNN在结构和运算上有一些关键的不同之处 下面是卷积神经网络的概念以
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软件测试/人工智能丨神经网络的概念,它与深度学习是什么关系
神经网络是一种受到生物神经系统启发而设计的计算模型 用于机器学习任务 它是由神经元 或称为节点或单元 组成的网络 这些神经元通过连接权重相互连接 这些连接和权重的调整使得神经网络能够从输入数据中学习 并产生与任务相关的输出 神经网络的目标是
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机器学习笔记 - 什么是模型量化压缩技术?
一 简述 我们都知道现实世界是连续的状态 而计算机世界是离散的状态 这是什么意思呢 我们看一下下图 最右边的马力欧 高清 的状态 可以想象现实世界是连续的状态 而电脑世界在图像上呈现的是一格一格子的状态 左图 是离散的状态 所以在计算机世界
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基于GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多维回归预测(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 数据 文档讲解
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基于WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络多维分类预测研究(Matlab代码实现)
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基于GA-BP遗传算法优化BP神经网络多维回归预测研究(Matlab代码实现)
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卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处呢?
一 来源 1312 4400 Network In Network 如果1 1卷积核接在普通的卷积层后面 配合激活函数 即可实现network in network的结构 二 应用 GoogleNet中的Inception ResNet中的
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基于GA-BP遗传算法优化BP神经网络多维回归预测研究(Matlab代码实现)
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基于WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络多维时序预测研究(Matlab代码实现)
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如何将x和y利用torch转换成小批量数据,打乱数据、标准化或者归一化?
1 如何将x和y利用torch转换成小批量数据 打乱数据 标准化或者归一化 方法1 将数据转换为小批量数据可以使用PyTorch中的 DataLoader 类 该类可以自动将数据按照批次划分 并且支持对数据进行随机打乱 下面是一个示例 fr
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cuda 在 torch神经网络中哪些地方可以用?
简言之 3部分 1 数据data可以放在GPU上 2 网络net可以放在GPU上 3 损失函数loss可以放在GPU上 CUDA可以用于在torch神经网络中进行GPU加速计算 包括模型的训练和推理过程 具体来说 可以使用CUDA加速以下操
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