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神经网络控制系统的特点,神经网络控制的优点
什么是神经网络控制 神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术 一般应用在变频器的控制中 它是通过对系统的辨识 运算后对变频器进行控制的一种新技术 而且神经网络控制可以同时控制多个变频器 所以应用在多个变频器级联控制中比较合适 谷歌人工智能写
神经网络
cnn
卷积神经网络识别花卉并分类另保存
本篇博客转载自卷积神经网络训练花卉识别分类器 本篇博客的所有代码已上传至GitHub仓库 后续会更新各个文件夹及文件的详细说明 用者自取 由于卷积神经网络训练花卉识别分类器博客已将模型的训练 测试代码写好 且可以通过这篇博客获取到大神训练好
卷积神经网络
神经网络
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基于MATLAB手写体数字识别程序设计
基于MATLAB手写体数字识别程序设计 手写体识别由于其实用性 一直处于研究进步的阶段 本文主要针对的是对0 9十个手写数字体脱机识别 在Matlab中对样本部分为进行16特征的提取 分别采用最小距离法 最近邻法 KNN法以及BP神经网络算
算法
神经网络
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机器学习
人工智能
Tensorflow--------tf.nn库
1 tf nn 提供神经网络相关操作 包括卷积神经 conv 池化操作 pooling 归一化 loss 分类操作 embedding RNN Evaluation 2 tf layers 高层的神经网络 和卷积神经有关 3 tf cont
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其它
神经网络
卷积
卷积神经网络
双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)
在开始之前 首先区分下均命名为RNN 新手很容易混淆的两大神经网络 循环神经网络 Recurrent Neural Network RNN 和递归神经网络 Recurssion Neural Network RNN 递归神经网络 RNN 是
自然语言处理
深度学习
神经网络
机器学习
实际工作中的高级技术(训练加速、推理加速、深度学习自适应、对抗神经网络)
目录 一 训练加速 1 基于数据的并行 Model Average 模型平均 SSGD 同步随机梯度下降
机器学习
深度学习基础知识
Pytorch基础知识学习
深度学习
神经网络
第二篇 AlexNet——模型精讲
文章目录 摘要 1 创新点 2 模型结构 3 模型特点 4 Pytorch官方实现 摘要 AlexNet是由Alex Krizhevsky 提出的首个应用于图像分类的深层卷积神经网络 该网络在2012年ILSVRC ImageNet Lar
深度学习精讲与实战
深度学习
机器学习
神经网络
原力计划
【视频解读】AutoGluon背后的技术
1 资料来源 AutoGluon背后的技术 哔哩哔哩 bilibili 也是一种Automl框架 在尽量不需要人的帮助下 对输入进行特征提取 选取适合的机器学习模型对它进行训练 大部分基于超参数搜索技术 从数十或者数百个参数中选取一个合适的
autogluon
深度学习
人工智能
神经网络
【深度学习】从LeNet-5识别手写数字入门深度学习
活动地址 CSDN21天学习挑战赛 目录 LeNet模型 搭建环境 安装需要的包 创建工程 数据集 相关代码 可以设置GPU训练 默认CPU 通过TensorFlow下载数据集 对数据进行归一化处理 最值归一化 normalization
深度学习
cnn
神经网络
论文学习笔记(7):Teacher Guided Neural Architecture Search for Face Recognition
目录 摘要 一 介绍 二 相关工作 三 研究方法 3 1 知识蒸馏 3 2 教师网络指导下的神经网络架构搜索 3 2 1 搜索宽度 3 2 2 搜索深度 3 2 3 搜索目标 四 实验 4 1 数据集 来自AAAI2021 文章链接 htt
低分辨率人脸识别
深度学习
神经网络
Pytorch
数学建模系列-优化模型---(四)神经网络模型
神经网络在优化中的应用 万能的模型 误差修正函数 每次根据训练得到的结果与预想结果进行误差分析 进而修改权值和阈值 一步一步得到能输出和预想结果一致的模型 举一个例子 比如某厂商生产一种产品 投放到市场之后得到了消费者的反馈 根据消费者的反
数学建模系列算法系列
神经网络
深度学习
机器学习
Network Compression 网络压缩
网络压缩 Network Compression 就是把一个大的网络压缩成一个小的网络 现如今 手机设备 手表等都比较流行 但我们平常训练的网络都比较大 在一些 小 的设备或许很难存储和运行 所以这就需要把网络进行压缩 常用的方法 Netw
深度学习
网络
神经网络
解放原画师!Wav2Lip 用 AI 听音同步人物口型
By 超神经 内容提要 眼见为实 在 AI 技术面前已经失效了 换脸 对口型的技术层出不穷 效果越来越逼真 今天要介绍的 Wav2Lip 模型 只需一段原始视频与目标音频 就可将其合二为一 关键词 唇形同步 语音信号 近几年 好莱坞动画屡屡
人工智能
计算机视觉
深度学习
机器学习
神经网络
信息抽取(四)【NLP论文复现】Multi-head Selection和Deep Biaffine Attention在关系抽取中的实现和效果
Multi head Selection和Deep Biaffine Attention在关系抽取中的应用 前言 Multi head Selection 一 Joint entity recognition and relation ex
NLP
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神经网络
自然语言处理
tensorflow
利用celebA数据集训练MTCNN网络
利用celebA数据集训练MTCNN网络 celebA数据集简介 训练数据的处理 网络和训练 侦测部分 结果展示 有问题可以联系我的邮箱 2487429219 qq com 关于MTCNN网络可以看我上一篇博客 链接 人脸检测算法 mtcn
人脸
深度学习
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神经网络
机器学习
转置卷积(Transposed Convolution)
文章目录 前言 卷积操作 转置卷积操作 Pytorch中的转置卷积参数 Pytorch转置卷积实验 前言 转置卷积 Transposed Convolution 在语义分割或者对抗神经网络 GAN 中比较常见 其主要作用就是做上采样 UpS
Pytorch
深度学习
语义分割
神经网络
转置卷积
机器学习基础线性回归——预测网店的销售额
线性回归 步骤 明确定义所要解决的问题 网店销售额的预测 在数据的收集与预处理环节 分五个环节完成数据的预处理工作 分别如下 1 收集数据 需要提供的网店的相关记录 2 将收集到的数据可视化 显示出来看一看 3 做特征工程 使数据更容易被机
机器学习
python
神经网络
深度学习
人工智能
基于libtorch的LeNet-5卷积神经网络实现(2)--Cifar-10数据分类
上篇文章中我们使用libtorch实现了LeNet 5卷积神经网络 并对Minst数据集进行训练与分类 本文我们尝试使用该实现的网络对更加复杂的Cifar 10数据集进行训练 分类 基于libtorch的LeNet 5卷积神经网络实现 Le
深度学习
网络
神经网络
python
tensorflow
树莓派安装TensorFlow并使用[一步到位]
树莓派安装TensorFlow并使用 一步到位 安装TensorFlow并使用 树莓派3B 树莓派安装TensorFlow并使用 一步到位 换源并更新 安装TensorFlow依赖包 安装TensorFlow并使用 各种问题 换源并更新 安
树莓派
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深度学习
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神经网络
论文笔记:Continuous Trajectory Generation Based on Two-Stage GAN
2023 AAAI 1 intro 1 1 背景 建模人类个体移动模式并生成接近真实的轨迹在许多应用中至关重要 1 生成轨迹方法能够为城市规划 流行病传播分析和交通管控等城市假设分析场景提供仿仿真数据支撑 2 生成轨迹方法也是目前促进轨迹数
论文笔记
生成对抗网络
人工智能
神经网络
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