图学习中的链路预测任务(持续更新ing...)

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 本文将对图学习中的链路预测任务进行系统性的介绍。 最近更新时间:2022.11.24 最早更新时间:2022.10.31 1. 问题定义 早期论文,证明链路预测任务的重要性:(2003 CIKM) The Link-Prediction Problem for Social Networks1 2. 研究方法 2.1 基于相似性的链路预测 2.1.1 基于局部信息的相似性指标 2.1.2 基于路径的相似性指标 2.1.3 基于随机游走的节点相似性指标 2.2 基于似...

机器学习 8节 神经网络

机器学习 8-1 非线性假设 8-2 神经元与大脑 神经网络 能很好的解决各种机器学习的问题 模拟人体的大脑的一种算法 计算机量较大,现如今的计算机体系已经可以支撑这么大计算体系 8-3 模型展示一 生物学中的神经元: 细胞体、树突(输入通道,接受信息)、轴突(输出通道、传送信息) 神经元将接收到的信息进行计算并传递给其他神经元。 网络中人工神经元:一个带有sigmoid或者logistic激活函数的人工神经元。 而神经网络就是一堆神经元连接在一起的集合。 其中,x0=1被称为偏置单元或者偏置神...

从0开始实现深度估计

目录 1.数据加载以及数据增强 2.网络模型 3.训练网络 1.数据加载以及数据增强 以室内数据NYU为例,txt文件可以在BTS的GitHub上下载,老版本的是csv文件,需用用pandas读取,过程类似 image_file = []depth_file = []data_file = rF:\Datasets\nyu_depth_v2\offical_splits\train.txtwith open(data_file, 'r') as f: listInTXT = [line.strip...

windows10下whisper的安装使用和CUDA的配置

发布时间:2022-11-30 神经网络 FFMPEG
 whisper是OpenAI 发布的一个的神经网络,主要用于语音识别,一时兴起就想玩一玩,下面是它的github链接(安装时需要全局代理才比较快)GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak SupervisionRobust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision - GitHub - openai/whisper: Robust Speec...

Matlab深度学习入门实例:从0搭建卷积神经网络CNN(附完整代码)

发布时间:2022-11-25 CNN 深度学习 人工智能 MATLAB 神经网络
网上已具有大量卷积神经网络的讲解,故本文不在对此赘述,这篇文章针对已了解CNN基础结构和原理者,以一个例子搭建一个简单的卷积神经网络,作为正式迈入深度学习的第一步。 我们以深度学习最经典的案例——手写数字的识别,和一种经典的CNN——LeNet进行本次学习。 Matlab的功能十分强大,其自带的深度学习工具箱可以使我们免于编写底层算法,迅速地搭建出一个卷积神经网络,同时,其自带手写数字图片以供学习,地址如下,笔者使用的是Matlab2022a。 我们将DigitDataset拷贝到当前编写代码的文件夹下...

MindSpore 炼丹问题汇总(更新中)

Q1:无法在def construck() 中打断点进行调试。 在MindSpore 中,动态图和静态图是可以切换的,因此其有两个模式,Graph模式(静态图)和PyNative模式(动态图),关于什么是静态图和动态图的基础知识,大家可以参考很多博客,在此不详细介绍。MindSpore默认使用的是静态图模式,因此不方便调试,为了方便我们调试,我们需要改为PyNative模式。 网络调试 — MindSpore master documentation mindspore.set_context(mode=...

读论文-NN-symbolic做判决预测

链接:https://kunkuang.github.io/papers/AAAI21-Law_Reasoning.pdf Judgment Prediction via Injecting Legal Knowledge into Neural Networks 通过将法律知识变成FOL规则注入神经网络提高性能 关键思想: 将声明性法律知识编译为FOL规则,然后使用映射函数将符号规则转换为连续的实际值,重新加权之前网络的输出y,以便当文本中的事实满足法律知识中的前提条件时,y的相关值增加,否则,y的值将...

李宏毅机器学习作业6-使用GAN生成动漫人物脸

理论部分参考:​李宏毅机器学习——对抗生成网络(GAN)_iwill323的博客-CSDN博客 目录 任务和数据集 评价方法 FID AFD (Anime face detection) rate DCGAN和WGAN 代码 导包 建立数据集 显示一些图片 模型设置 生成器 判别器 权重初始化 训练函数 训练 读取数据 Set config 推断 GAN效果 任务和数据集 1. Input: 随机数,输入的维度是(batch size, 特征数) 2. Output: 动漫人物脸 3. Implem...

芒果改进YOLOv5系列:首发结合最新NIPS2022华为诺亚的GhostNetV2 架构:引入长距离注意力机制增强廉价操作,构建更强端侧轻量型骨干,打造高效轻量级检测器

💡该教程为改进进阶指南,包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容🚀 降低改进难度,改进多种结构演示 💡本篇文章基于 基于 YOLOv5网络首发结合最新NeurIPS2022华为诺亚针对端侧设备的GhostNetV2 架构:长距离注意力机制增强廉价操作,打造轻量级检测器。 重点:🔥🔥🔥有不少同学已经反应 专栏的教程 提供的网络结构 在数据集上有效涨点!!! 重点:🌟进阶专栏内容持续更新中🎈☁️🏅️,订阅了该专栏的读者务必·私信博主·加·全新创新点进阶交流群·群内不定时会发一些其他未公...

PyTorch搭建基于图神经网络(GCN)的天气推荐系统(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~ 一、背景 极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活。部分企业或者工种对极端天气的要求不同,但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户。这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选,降低用户的满意度,甚至导致用户的经济损失。我们计划开发一个基于图神经网络的天气靶向模型,根据用户的历史交互行为,判断不同天气对他的利害程度。如果有必要,则将该极端天气情况推送给该用户,让其有时间做好应对准备。该模型能够减少不必要的信息传递,提高用户的体验感...

【Pytorch with fastai】第 17 章 :基础神经网络

🔎大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流🔎 📝个人主页-Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝​ 📣系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】  深度学习【DL】 ​  🖍foreword ✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等内容。 如果你对这个系列感兴趣的话,可以关注订阅哟👋 文章目录 从头开始构建神经网络层...

pytorch 完整搭建一个模型的套路

目录 1、导入必要的模块  2、加载数据集  3、搭建模型 计算卷积层padding的方法  4、定义模型运行的设备 5、创建网络模型、损失函数、优化器 6、训练/测试模型 以CIFAR10为数据集,搭建如下结构的神经网络模型 1、导入必要的模块 # 导入必要的模块import torchfrom torch import nnfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torchvisionfrom torch.utils.tensorboard imp...

Ubuntu使用nohup命令训练神经网络

发布时间:2022-12-02 PYTHON 神经网络 UBUNTU
简介 为了防止在使用终端训练模型时因为网络原因造成终端连接中断而导致训练终止 方法/步骤: 运行命令 nohup 自己要运行的命令 &,例如: nohup python train.py & 注意:一定要有&符号的,nohup &的意思是已经后台运行了,且打印的log文件不会显示在命令行了,默认放在运行命令文件夹下的nohup.out 查看运行结果 cat nohup.out # 或者 tail -f nohup.out 终止运行 kill -9 [PID] 这...

论文代码-PointNet

PointNet代码解读 引用说明 文章中的代码全部来自于Github仓库: Pointnet_Pointnet2_pytorch 本文更关注语义分割以及零件分割部分代码 PointNet 完整的PointNet结构代码 来自于models文件夹下的pointnet_utils.py文件 class PointNetEncoder(nn.Module): def __init__(self, global_feat=True, feature_transform=False, channel=...

神经网络学习笔记6——生成式AI绘画背后的的GAN与Diffusion初解

系列文章目录 AI绘画 AI绘画,目前AI领域里最有话题性的技术,上一个这么火的话题是swin transformer网络,而2022年8月Jason Allen凭借AI绘画作品《太空歌剧院》拿下科罗拉多州博览会美术竞赛一等奖,瞬间引爆社会争论。后来10月19日,Jasper.ai 宣布完成了 1.25 亿美元的A 轮融资,估值达到了 15 亿美金,而 Jasper AI 从产品上线到现在也就 18 个月时间。 但是这里就不谈论它的社会层面与资本层面,而是从技术层面出发,了解一下他背后的技术变化...

线性神经网络——线性回归

发布时间:2022-11-26 线性回归 神经网络
 3.1线性回归 回归是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。在机器学习领域中,大多数任务与预测有关。预测一个数值时,与回归有关。 3.1.1线性回归的基本元素 数据集:训练数据集或训练集 每行数据:样本,数据点,样本数据 预测的目标:标签或目标 自变量:特征   3.1.1.1线性模型 权重w:决定每个特征对预测值的影响 偏置b:所有的特征取值为0,预测值是多少 给定一个数据集,线性回归的目标是寻找模型的最佳的权重w和偏置b使损失函数最小. 使模型做出的预测准确寻找最好的模型参数w和b,需...

3.TransposedConv2d实现 (含dilation)

[C++ 基于Eigen库实现CRN前向推理] 第三部分:TransposedConv2d实现 (含dilation) 前言:(Eigen库使用记录)第一部分:WavFile.class (实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分:Conv2d实现第三部分:TransposedConv2d实现 (mimo,padding,stride,dilation,kernel,outpadding)第四部分:NonLinearity (Sigmoid,Tanh,ReLU,ELU,Softplus)第五部分:L...

DDANet: Dual Decoder Attention Network for Automatic Polyp Segmentation论文加代码

双decoder用于息肉分割。文章的创新点在与使用了双分支的decoder,单encoder的结构。decoder的第二个分支会产生注意力map,在代码中体现为输出通道为1。这个和之前看的confidence map很像。 看一下文章的结构图: 在decoder中,第二个分支生成注意力图,其实shared encoder的跳连接上下两个是一样的,在代码中可以看到,稍后分析。 encoder,decoder的构成: 他这里使用的encoder不是原始的resnet,但是使用了resnet的思想,且在两个...

【12】卷积神经网络之GoogLeNet和Inception

发布时间:2022-11-26 深度学习 网络 TENSORFLOW2.0 神经网络
Inception 网络是 CNN 分类器发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前,大部分流行 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多,使网络越来越深,以此希望能够得到更好的性能。例如第一个得到广泛关注的 AlexNet,它本质上就是扩展 LeNet 的深度,并应用一些 ReLU、Dropout 等技巧。AlexNet 有 5 个卷积层和 3 个最大池化层,它可分为上下两个完全相同的分支,这两个分支在第三个卷积层和全连接层上可以相互交换信息。与 Inception 同年提出的优秀网络还有 ...

【机器学习】numpy实现NAG(Nesterov accelerated gradient)优化器

⚡本系列历史文章⚡ 【Momentum优化器】 【Nesterov accelerated gradient优化器】 【RMSprop优化器】 【Adagrad优化器】 【Adadelta优化器】 【Adam优化器】 NAG(Nesterov accelerated gradient)优化原理 Momentum是基于动量原理的,就是每次更新参数时,梯度的方向都会和上一次迭代的方向有关,当一个球向山下滚的时候,它会越滚越快,能够加快收敛,但是这样也会存在一个问题,每次梯度都是本次和上次之和,如果是同向,那...

卷积神经网络基本概念

发布时间:2022-12-02 深度学习 神经网络 CNN
数字1处:一个圈表示一个神经元数字2处:一个圈表示一个神经元,圈的大小表示感受野的大小 1. 感受野 感受野:表示扫描图片的范围大小感受野越大,图片扫描的范围越大,感受野越小,图片扫描的范围越小感受野的大小与卷积核的大小一致 2. 卷积核 卷积核的大小与感受野的大小一致卷积核是需要求的参数w卷积核的大小通常为3*3,5*5,7*7卷积核个数根据自己的需求设置 3. 特征图【feature map】 特征图的值相当于从不同的角度观看图片 输出特征图的大小与卷积核的大小一致 image5*5,相...

【2021-TITS】Deep Learning in Lane Marking Detection: A Survey

概述 回顾了针对路面标线的深度学习算法,主要分析了他们的网络架构及优化目标;此外还总结了现有车道标线相关的数据集,评价基准及常见的数据处理技术 PaperCode 总结 创新点: 1.总结深度学习网络架构、优化目标2.总结了相关现有数据集 不足:分析:结论:综述总结 1. 道路标线检测数据集 2. 代表性的目标函数 3. 车道标线检测网路 3.1 专注于车道标志结构的网络 传统基于CNN的方法:提取patch计算,耗费空间,冗余计算;patch大小不好确定;位置信息将在池化层丢弃 ...

【深度学习技巧】Ranger优化器的使用

发布时间:2022-11-26 深度学习 神经网络 人工智能
Ranger优化器的使用 0. 介绍 Ranger是RAdam + LookAhead结合,利用两者的优点。RAdam: 利用一个动态整流器来根据变化调整 Adam 的自适应动量,针对当前数据集,有效地提供了一个自动 warm-up,这使得训练能有一个好的开始。 LookAhead:减少了对大量超参数调优的需求,同时以最小的计算开销在不同深度学习任务之间实现更快的收敛。 细节:https://www.infoq.cn/article/q7gbmehnrd2rkjqv6cm3 1. 框架 2. ...

如何在GPU上训练模型

发布时间:2022-11-30 深度学习 CONDA 图像处理 PYTORCH 神经网络
GPU能够通过内部极多进程的并行运算,取得比CPU高一个数量级的运算速度。所以本文描述一下如何在GPU上训练模型。 要想在GPU上训练那么就必须要有NVIDIA独显。如果没有下面提供的代码也可以在CPU上运行。 GPU上训练模型和CPU上操作差不多,只需把驱动改为GPU即可 方法1:在 网络模型、数据(输入inputs,标注targets)、损失函数 三处后面加上 .cuda() flag = torch.cuda.is_available()# 网络模型model = Model()if fl...

神经网络训练不起来,怎么办?

Datawhale开源学习,机器学习课程,项目地址:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes Optimization Critical Point是Saddle Point还是Local Point? 现在我们要讲的是Optimization的部分,所以我们要讲的东西基本上跟Overfitting没有什么太大的关联,我们只讨论在做Optimization时,如何把gradient descent做得更好,那为什么Optimization会失败呢? ...

基于斑点鬣狗优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码

基于斑点鬣狗优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码 摘要:本文主要介绍如何用斑点鬣狗算法优化BP神经网络,利用鸢尾花数据,做一个简单的讲解。 1.鸢尾花iris数据介绍 本案例利用matlab公用的iris鸢尾花数据,作为测试数据,iris数据是特征为4维,类别为3个类别。数据格式如下: 特征1特征2特征3类别单组iris数据5.32.11.213种类别用1,2,3表示。 2.数据集整理 iris数据总共包含150组数据,将其分为训练集105组,测试集45组。如下表所示: 训练集(组)测试集(组)...

你给我解释解释,什么TMD叫TMD attention(持续更新ing...)

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 开宗明义:attention就是一个加权机制,但是权重需要经过训练得到。 本文介绍一些我自己整理的常见attention类型。 本文不关注别的博文里已经写烂了的attention机制的重要性和直觉解释(又不是写论文还要写introduction)。 multi-head attention也不在本文赘述。 最近更新时间:2022.11.29 最早更新时间:2022.11.23 1. attention基础概念讲解 2. attention结果计算方法 2.1 KQV...

Transformer Fusion for Indoor RGB-D Semantic Segmentation

如何聚合多尺度特征这是一个问题,现有的方法大多通过卷积来实现,而很少在特征融合的地方使用长距离依赖,因此对于大物体的分割就会有挑战。本文提出基于transformer的融合策略,来更好的建模上下文。 TransD-Fusion包含①:一个自完善,②:交叉矫正和③:深度引导融合,还有一个④语义位置编码来将注意力限制到相邻的像素。 当前模型融合有三个挑战,分别为多模态融合,每个模态含噪声,特征对齐。 现在大多的融合方法还是逐像素融合,限制了情景化的线索(上下文信息),导致结果遇到了瓶颈。 transform...

2022亚太杯数学建模竞赛A\C题思路及相关代码

发布时间:2022-11-26 深度学习 数学建模 神经网络 MATLAB
深度学习,机器学习等方法可以点击博主主页,之前已经发过相关的代码,将自己的数据替换后即可使用。 详细版本已更新,包含A,C题详细代码! C题完整版代码已更新,带有完整数据、代码、结果运行图!!! A题主要分为三个问题,这三个问题层层相扣,经过简化可以将问题归结为: 1.图像分割与信息提取 2.相邻图像的动态监测 3.温度和结晶过程随时间的关系 首先是第一问,图像分割与信息提取,指的是自动提取每幅图像上的温度数据并进行精确的文字识别即可数字图像处理常用的图像分割算法有:1基于阀值的分割方法。2基于边缘的...

基于海鸥算法优化概率神经网络PNN的分类预测-附代码

基于海鸥算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 摘要:针对PNN神经网络的光滑因子选择问题,利用海鸥算法优化PNN神经网络的光滑因子的选择,并应用于变压器故障诊断。 1.PNN网络概述 概率神经网络( probabilistic neural networks , PNN )是 D. F. Specht 博士在 1 989 年首先提出的,是一种基于 Bayes 分类规则与 Parzen窗的概率密度面数估计方法发展而来的并行算 法。它是一类结胸简单、训练简洁、应用广泛的人工神经网络 。在实际应...

pytorch深度学习实战lesson26

第二十六课 GoogLeNet        这节课学习Googlenet , 虽然 nin 现在几乎没有被使用,但是 Googlenet 还是在大量的被使用。在比如说 Google 内部当然是用的挺多的,在外面也是被经常使用。这个网络当时候出来的时候也是吓了大家一跳。        如上图所示,它是第一次做一个几乎快到100层的卷积层。而且可以看到它的名字 L 是大写的,所以它是致敬了lenet。然后它在 IMAG net上拿了挺好的成绩,是老冠军。 目录 理论部分 实践部分 理论部分 有这么多个选...

隐私计算 FATE - 多分类神经网络算法测试

发布时间:2022-11-24 算法 神经网络 分类
一、说明 本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练,并使用该模型对数据进行 多分类预测。 二分类算法:是指待预测的 label 标签的取值只有两种;直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种 (0 或者 1),例如性别只有 男 或者 女;此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。多分类算法:是指待预测的 label 标签的取值可能有多种情况,例如个人爱好可能有 篮球、足球、电影 等等多种类型。常见算法:Softmax、SVM、KNN、...

G2SAT: Learning to Generate SAT Formulas论文精读

0. Abstract         SAT(布尔可满足)问题被证明是一个经典的np完全问题,作为一个计算机科学的基本问题,在决策、验证和理论证明等很多方面都有应用。目前的SAT求解器的开发和评估依赖于现有的有限的现实问题,且现有的手工制作的公式由于人类/专家的知识局限性,无法全面地捕获一个SAT实例所具有的广泛特征。这篇文章所提出的G2SAT框架以一组公式为输入,学习SAT公式的生成。文章使用二部图的表示形式对SAT公式进行建模,以图和SAT求解器两种度量展示了其生成的SAT公式的现实的SAT实例的相...

搭建一套神经网络的各层套路 - 搭建网络模型

        搭建网络模型基本上也有两种基本方法,一种是直接调用pyTorch里现成的经典训练模型,另一种方法是自己撰写网络模型。 1.利用现成网络模型         pyTorch为我们提供了很多经典的训练模型,本章主要写分类的神经网络,有 AlexNetConvNeXtDenseNetEfficientNetEfficientNetV2GoogLeNetInception V3MaxVitMNASNetMobileNet V2MobileNet V3RegNetResNetResNeXtShuff...

【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测(Matlab代码实现)

 👨‍🎓个人主页:研学社的博客  💥💥💞💞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 基于神经网络的负荷预测(Matlab实现) 2.1 部分代码 2.2 结果  2.3 回归树模型的进一步改进  3 基于神经网络的价格预测(Matlab代码实现)  4 Matlab代码及数据 1 概述 本文用MATLAB建...

双层神经网络实现非线性回归——机器学习

发布时间:2022-11-24 回归 机器学习 神经网络
目录 一、算法思想 二、算法原理 三、算法分析 四、源程序代码 五、运行结果及分析 一、算法思想         在两层神经网络之间,必须有激活函数连接,从而加入非线性因素,提高神经网络的能力。所以,我们先从激活函数学起,一类是挤压型的激活函数,常用于简单网络的学习;另一类是半线性的激活函数,常用于深度网络的学习。         万能近似定理,是深度学习最根本的理论依据。         万能近似定理声明了在给定网络具有足够多的隐藏单元的条件下,配备一个线性输出层和一个带有任何挤压性质的激活函数的...

深度学习神经网络的搭建

发布时间:2022-12-04 TENSORFLOW 神经网络 PYTHON COMPUTERVISION
1 神经网络的搭建 接下来我们来构建如下图所示的神经网络模型: tf.Keras中构建模有两种方式,一种是通过Sequential构建,一种是通过Model类构建。前者是按一定的顺序对层进行堆叠,而后者可以用来构建较复杂的网络模型。首先我们介绍下用来构建网络的全连接层: tf.keras.layers.Dense( units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initi...

第五章 神经网络(下)

发布时间:2022-11-24 算法 机器学习 神经网络 人工智能
5.3 误差逆传播算法 多层网络地学习能力比单层感知机强的多。欲训练多层网络,之前的简单感知机学习规则显然不够用了,需要更强大的学习算法。误差逆传播(error BackPropagation,简称BP)算法就是其中最杰出的代表。现实任务中使用神经网络时,大多使用的BP算法进行训练,其不仅可用于多层前馈神经网络,还可用于其他类型额神经网络。通常的,BP网络一般指用BP算法训练的多层前馈神经网络。 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)},输入示例由d个属性描述,输出l维实例向量...

DeeplabV3实战:基于tensorflow搭建DeeplabV3实现语义分割任务

 任务描述: 语义分割是一种典型的计算机视觉问题,其是将一些图像作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模,即图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别。如下图中左图所示,其语义是人骑自行车,语义分割的结果如右图所示,粉红色代表人,绿色代表自行车。 数据集:使用图像语义分割任务中常用的PASCAL VOC2012数据集,PASCAL VOC2012数据集可以从 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-...

卷积神经网络

发布时间:2022-11-24 深度学习 机器学习 神经网络 CNN
Datawhale开源学习,机器学习课程,项目地址:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes Convolutional Neural Network 本节内容学习了什么是CNN卷积神经网络,相比于全连接网络,它每次只提取部分内容作为整个网络的某些模块的运算,每个卷积可能负责图像上某个小模块的内容,比如某个卷积filter输出后得到的可能是某个该卷积想关注的图像纹理特征,我们一般是将多个卷积最终通过全连接,让局部信息和全局信息相互作用,通过全连接最终...

LSTM之父再次约战LeCun:你那5点「创新」都是抄我的!却惨遭「已读不回」

发布时间:2022-11-24 深度学习 人工智能 RNN 神经网络 LSTM
点击上方“视学算法”,选择加星标或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 来源丨新智元 编辑丨David 好困 导读  看起来,继Gary Marcus之后,LeCun的「一生之敌」可能又要多上一个了! 最近,LSTM之父Jürgen Schmidhuber一言不合又跟LeCun干上了! 其实之前稍微熟悉这位暴脾气大爷的同学都知道,特立独行的Jürgen Schmidhuber和机器学习社区的几位大佬级人物之间都有过不愉快。 尤其是当「那三个人」一起拿了个图灵奖,而Schmidhuber却没有之后,这位老爷...

线性回归的神经网络法——机器学习

发布时间:2022-11-24 线性回归 机器学习 神经网络
一、算法思想         线性回归方程在神经网络深度学习中线性回归方程是需要掌握的最基础的式子,就是:y=wx+b,其中w,b是未知的。         神经网络就是可以通过收集大量的数据集,然后将这些数据集进行训练后得到几个较为准确的参数,训练数据集后会得到两个参数,当损失率越小,那么测试集得到的数据就越准确。   二、算法原理         在常规的神经网络中,神经网络结构中有多个层,非线性激活函数和每个节点上面的偏差单元。使用一个有一个或者多个权重w的层,在简单线性回归中,权重w和偏差单元一...

神经网络输出层的设计

发布时间:2022-11-25 深度学习 神经网络 PYTHON
一、神经网络的使用 分类问题 softmax函数回归问题 恒等函数 二、softmax函数 在python中我们把它定义为python中的函数 2.1存在一个问题 数据溢出的问题 2.2 函数特征 函数的输出总是0到1之间的实数输出值的总和是1我们把softmax函数的输出解释为概率 因为softmax函数的输出值中第二个元素的概率最高,所以答案是第2个类别 通过使用softmax函数,我们可以使用概率统计的方法解决问题 三、求解机器学习的步骤 3.1 步骤 学习推理 用学到的模型对未知的数据...

工程管理系统简介 工程管理系统源码 java工程管理系统定制化

发布时间:2022-11-25 大数据 架构 神经网络 分类
   一、立项管理 1、招标立项申请 功能点:招标类项目立项申请入口,用户可以保存为草稿,提交。 2、非招标立项申请 功能点:非招标立项申请入口、用户可以保存为草稿、提交。 3、采购立项列表 功能点:对草稿进行编辑,驳回的立项编辑,在途流程查看。 二、项目管理 1、采购计划管理 功能点:采购计划新增、编辑、删除 2、采购过程管理 功能点:查询、维护基准价、组建评审小组、项目答疑澄清、文件费保证金审核、供应商报价维护、查看评审明细。 3、招标代理机构抽取 功能点:招标代理机构抽取 4、造价机构抽取 功能点:...

RSE2021/云检测:基于小波变换和连续多尺度空间注意的上下块深度网络云检测

0.摘要 云检测不仅是一项具有挑战性的任务,而且在图像处理中起着重要作用。由于云的多样性和下垫面的复杂性,目前大多数云检测方法仍然面临着巨大的挑战,特别是在检测薄云方面。为此,我们提出了一种检测高分一号WFV图像中云像素的方法。该方法采用深度网络对多尺度全局特征进行学习,将特征学习过程中获得的高级语义信息与低级空间信息相结合,将图像划分为云区域和非云区域。此外,利用Haar小波变换设计Up和Down块,充分利用图像的结构信息,特别是云的纹理信息,可以有针对性地学习。我们关注图像的原始信息,以辅助网络的...

【神经网络】批处理的使用

发布时间:2022-11-25 深度学习 PYTHON 神经网络 NUMPY
0. 上一节的尾巴 在神经网络中的分类问题中 输出层中的神经元的数量设置为要分类的类别数 1. 批处理的神经网络 1.1 各个层的关系 输入层隐藏层输出层 每个层之间都有权重和参数 多维数组中对应维度的元素个数是一致的 1.1 输入层数据的写法 X10 只写了一个数据 表示这是一个一维数组 表示这是一个1*?的数组(行向量) 图片 2. batch的概念 2.1 捆的意思 我们更希望把时间用在计算上,而不是用在数据的输入上 批量处理一次性大型数组要比分开逐步计算效率更高,速度更快 ...