dnn

一袋米扛几楼983 天前
人工智能·机器学习·dnn
【机器学习】什么是DNN / MLP(全连接深度神经网络, Deep Neural Network / Multilayer Perceptron)?一句话:MLP 就是由多层“线性加权求和 + 非线性激活”堆起来的网络;层与层之间全连接,没有卷积、注意力或递归结构。
人工智能培训网3 天前
人工智能·神经网络·dnn
对于深度神经网络,为了使得训练过程更少遇到极小点,应该采用何种权重初始化策略?在深度神经网络中,权重初始化策略的核心目标是打破对称性、维持信号(前向传播)和梯度(反向传播)的稳定方差,从而避免训练陷入不良的局部极小点(更常见的是鞍点)并加速收敛。以下是为减少陷入不良极小点/鞍点风险而推荐的关键策略:
旧时光巷13 天前
人工智能·pytorch·深度学习·dnn·模型训练·手写数字识别·深度神经网络
【深度学习②】| DNN篇本文将系统介绍基于PyTorch的深度神经网络(DNN)相关知识,包括张量的基础操作、DNN的工作原理、实现流程,以及批量梯度下降、小批量梯度下降方法和手写数字识别案例。通过学习,你将掌握DNN的核心概念、PyTorch实操技能,理解从数据处理到模型训练、测试的完整流程,具备搭建和应用简单DNN模型的能力。
喵王叭22 天前
神经网络·cnn·dnn
【神经网络概述】从感知机到深度神经网络(CNN & RNN)输入矩阵边缘处理:填充 0 -> 宽卷积 v.s. 窄卷积序列到序列模型 (Seq2Seq)词嵌入是自然语言处理(NLP)中用于将文本中的 “词” 转换为低维稠密向量的技术,核心目标是用数值向量表示词的语义信息。在神经网络中,嵌入层(Embedding Layer)的功能就是通过嵌入矩阵将词的索引转换为嵌入向量
jndingxin1 个月前
人工智能·opencv·dnn
OpenCV中超分辨率(Super Resolution)模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImplOpenCV中超分辨率(Super Resolution)模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块,用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。
2201_754918413 个月前
人工智能·opencv·dnn
深入理解 OpenCV 的 DNN 模块:从基础到实践在计算机视觉领域蓬勃发展的当下,深度学习模型的广泛应用推动着技术的不断革新。OpenCV 作为一款强大且开源的计算机视觉库,其 DNN(Deep Neural Network)模块为深度学习模型的落地应用提供了高效便捷的解决方案。本文将以理论为核心,结合少量关键代码示例,深入解析 OpenCV 的 DNN 模块,助力开发者掌握这一实用工具的精髓。
缘友一世3 个月前
pytorch·cnn·dnn
PyTorch深度神经网络(前馈、卷积神经网络)z ( l ) = W ( l ) ⋅ a ( l − 1 ) + b ( l ) a ( l ) = f l ( z ( l ) ) \begin{aligned} z^{(l)} &= W^{(l)} \cdot a^{(l-1)} + b^{(l)} \\ a^{(l)} &= f_l(z^{(l)}) \end{aligned} z(l)a(l)=W(l)⋅a(l−1)+b(l)=fl(z(l))
蹦蹦跳跳真可爱5893 个月前
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·dnn
Python----神经网络(基于DNN的风电功率预测)在全球能源转型的浪潮中,风力发电因其清洁和可再生的特性而日益重要。然而,风力发电功率的波动性给电网的稳定运行和能源调度带来了挑战。准确预测风力发电机的功率输出,对于优化能源管理、提高电网可靠性以及促进风能的高效利用至关重要。传统的预测方法在应对风力发电固有的复杂性和非线性时存在局限,因此,利用深度学习等先进人工智能技术,从历史运行数据中学习并预测风功率,已成为一个重要的研究方向。
秣厉科技3 个月前
opencv·labview·dnn·cuda·秣厉
【秣厉科技】LabVIEW工具包——OpenCV 教程(21):CUDA 加速方案安装配置 CUDA + cuDNN 环境 参考教程:【番外】01:Windows 安装配置 CUDA 和 cuDNN 教程
多巴胺与内啡肽.3 个月前
人工智能·opencv·dnn
OpenCV进阶操作:风格迁移以及DNN模块解析风格迁移(Style Transfer)是计算机视觉领域的一项突破性技术,它通过算法将一幅图像的内容与另一幅图像的艺术风格相结合。这项技术自2015年Gatys等人提出神经网络风格迁移算法以来,在艺术创作、图像处理和移动应用开发等领域获得了广泛应用。
winner88813 个月前
pytorch·tensorflow·dnn
PyTorch 与 TensorFlow 中基于自定义层的 DNN 实现对比两种实现均满足用户对“直接继承核心类 + 使用基础组件”的要求,可根据具体任务选择框架。
xiaoniu6674 个月前
人工智能·语言模型·dnn
毕业设计-基于预训练语言模型与深度神经网络的Web入侵检测系统基于预训练语言模型与深度神经网络的Web入侵检测系统,通过预训练模型CodeBert分词,将分词输入给BiGRU的深度学习模型训练。通过sniff函数实时捕获http流量信息,将流量信息输入给模型进行检测,模型可以检测的类别有SQL注入、XSS、序列化攻击、命令执行攻击、目录遍历攻击五种攻击。当然你也可以替换数据集做更多的类别检测。
蹦蹦跳跳真可爱5894 个月前
python·深度学习·dnn
Python----深度学习(基于DNN的吃鸡预测)如何使用 PyTorch 实现一个简单的深度神经网络(DNN)模型,并用于回归任务。该模型通过训练数据集来预测玩家在游戏中的最终排名百分比。代码通过读取数据集、数据处理、模型训练和模型评估等步骤。
蹦蹦跳跳真可爱5894 个月前
人工智能·pytorch·python·深度学习·线性回归·dnn
Python----深度学习(基于DNN的PM2.5预测)如何使用 PyTorch 实现一个简单的深度神经网络(DNN)模型,并用于回归任务。该模型通过训练数据集来预测PM2.5。代码通过读取数据集、数据处理、模型训练和模型评估等步骤,详细展示了整个实现过程。
闭月之泪舞4 个月前
人工智能·学习·dnn
《深度神经网络之数据增强、模型保存、模型调用、学习率调整》在深度学习的探索之旅中,图像识别模型的训练与应用绝非一蹴而就,它需要一系列精细的技术手段保驾护航。数据增强作为扩充数据集的 “魔法”,通过多样化的变换策略,为模型提供更丰富的学习素材,有效缓解过拟合问题;模型保存与调用则像是搭建起知识传承的桥梁,让训练成果得以复用与迁移,极大提高开发效率;而学习率调整堪称训练过程的 “调速器”,精准把控模型参数的更新步长,决定着模型能否快速且稳定地收敛到最优解。本章将深入剖析这些关键技术,揭开它们如何协同发力,推动图像识别模型从训练走向实际应用的神秘面纱。
管二狗赶快去工作!4 个月前
人工智能·神经网络·dnn
体系结构论文(七十一):Quantifying the Impact of Data Encoding on DNN Fault ToleranceQuantifying the Impact of Data Encoding on DNN Fault Tolerance
管二狗赶快去工作!4 个月前
人工智能·dnn·体系结构
体系结构论文(六十七):A Machine-Learning-Guided Framework for Fault-Tolerant DNNsA Machine-Learning-Guided Framework for Fault-Tolerant DNNs DATE 2024
懒羊羊不进村4 个月前
python·深度学习·dnn
Python深度学习基础——深度神经网络(DNN)(PyTorch)PyTorch 作为当前首屈一指的深度学习库,其将 NumPy 数组的语法尽数吸收,作为自己处理张量的基本语法,且运算速度从使用 CPU 的数组进步到使用 GPU 的张量。 NumPy 和 PyTorch 的基础语法几乎一致,具体表现为:
aw3444 个月前
人工智能·算法·dnn
tiny_dnn_test250101改进版三版250305: 增加保存模型 下次提取模型以及参数,直接推理 选择Y(继续)训练…… 并再次 保存 训练模型以及参数的部分:
薛定谔的猫-菜鸟程序员4 个月前
人工智能·神经网络·dnn
零基础玩转深度神经网络大模型:从Hello World到AI炼金术-详解版(含:Conda 全面使用指南)在开始代码之前,我们先看一组震撼数据:这些看似魔法的技术背后,都藏着一个共同的核心——深度神经网络。让我们用Python揭开这层神秘面纱。