卷积神经网络 有哪些改进的地方卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，
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2024-01-02 20:23:55
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SuperGlueBackgroundSuperGlue是Magicleap团队在SuperPoint后的又一力作，其思路与方法之巧妙不输SuperPoint，完成的任务也是传统视觉问题中特征点提取和描述（SuperPoint）的后一步–特征点匹配。 说起匹配，最传统的就是直接根据上一步提取出的特征描述子，计算两者间的欧式距离来衡量匹配的概率，也就是俗称的最近邻搜索（NN Search）。最近几年
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2024-01-08 14:14:46
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与前两个模型(主题深度匹配模型与树深度匹配模型)不同，卷积网络深度匹配模型(DeepMatch_cnn)以词向量表示的句子作为输入，在此之上构建一个一维或二维的卷积神经网络，逐层地从局部到整体表达句子和句子之间的匹配关系。在这个模型中，有两个相互关联的架构—架构-1和架构-2。卷积神经网络句子表示：卷积神经网络一般用于图像或者音频等连续数据，而用于文本的卷积神经网络只是在近年才被提出，并且没有统一
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2024-01-14 16:19:48
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神经网络模型有很多种类，MATLAB都有现成的函数。我只学了最简单的一种bp网络，写个模板方便后来使用。以下引用了大神博客里的一篇文章：1. 数据预处理 在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。下面简要介绍归一化处理的原理与方法。(1) 什么是归一化？ 数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如(0.1,0.9
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2023-10-28 03:01:41
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模板匹配[1]是数字图像处理中用于查找与模板图像匹配的图像的小部分的技术。它可以作为质量控制的一部分用于制造，[2]一种导航移动机器人的方法，[3]或作为一种检测图像边缘的方法。[4]模板匹配任务的主要挑战是：遮挡，非刚性变换的检测，光照和背景变化，背景杂波和尺度变化。[5]内容• 1基于特征的方法• 2基于模板的方法• 3运动跟踪和遮挡处理• 4计算解剖学中的可变形模板• 5使用互相关或绝对差之
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2023-08-28 20:48:26
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神经网络的概念在此不做过多阐述，其应用领域包括：分类——即预测输入向量的类别；模式匹配——即产生与给定输入向量最佳关联的模式；模式完成——其目的是完成给定输入向量的缺失部分；优化——即找到优化问题中参数的最优值；控制——给定一个输入向量，得到建议的合适行为；函数拟合 / 时间序列模型——学习输入与输出之间的函数关系；数据挖掘——挖掘数据背后的模式（信息）一个神经完了实现的是一个从 到 非线性映
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2023-09-25 18:31:31
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1.什么是人工神经网络（ANN）？1.1ANN的由来 在人工智能中，有两个研究方向：1）先试图对人类或其他高等动物的自然智能建立一定的数学模型，然后借助这种方式来帮助理解智能活动的奥秘；2）通过数学手段，利用计算机建立具备一定智能的机器。回顾下前面学习的贝叶斯决策和线性的非线性的判别方法，可以发现，它们显然对应于第二种研究方向，都是直接从数学的角
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2024-01-01 13:13:41
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NEURAL NETWORKS 神经网络神经网络是由torch.nn包构造的.nn使用autograd定义模型和对模型做微分. 一个nn.module对象包含layers, 一个返回输出的forward(input)方法.例如, 看一个分类数字图片的网络:这是简单的前馈(feed-forward)网络. 它获取输入, 将它送给几个layer一层接一层的处理, 最后给出输出. 一个典型的神经网络训练
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2023-08-04 23:32:47
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神经网络1 人工神经元1.1 人工神经元模型1.2 激活函数类型2 人工神经元网络2.1 神经网络类型2.1.1 前馈型神经网络2.1.2 反馈型神经网络2.2人工神经元网络特点2.3 神经网络举例2.3.1 多层感知机网络2.3.2 BP网络2.3.3 深度神经网络2.3.3.1 深度信念网络2.3.3.1 卷积神经网络 1 人工神经元1.1 人工神经元模型1.2 激活函数类型2 人工神经元网
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2023-11-24 00:29:03
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首先对比图像分类的步骤机器学习领域 1特征提取(很考验使用者的经验) 2特征筛选 3输入分类器 简单来说就是基于机器学习深度学习领域 特征的提取，筛选，分类集成于一体 简单来说就是基于神经网络本篇论文遇到的问题与对应的解决方案 网络过拟合→使用数据增强+dropout tanth，sigmoid梯度消失与训练速度慢问题→使用relu gpu算力不足→使用多卡训练(alexnet是2012年提出的，
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2023-10-17 22:06:12
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神经网络与误差反向传播算法神经网络人工神经元激活函数前馈神经网络目标函数梯度的反向传播梯度下降的方法 神经网络模拟了大脑的结构，利用大量神经元按照一定的体系架构连接成网状的结构。简单地讲就是通过神经网络在输入和输出之间建立联系。人工神经元 接受前一层传来的数据，并将这些数据的加权和输入非线性作用函数中，最后将非线性作用函数的输出结果传递给后一层。输入向量 权重向量偏置标量 激活函数激活函数 非线
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2023-12-15 17:41:56
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选自arxiv作者：Yujia Li、Chenjie Gu、Thomas Dullien等机器之心编译参与：李诗萌、路雪近日，DeepMind 和谷歌联合进行了一项研究，该研究提出了一种执行相似性学习的新型强大模型——图匹配网络（GMN），性能优于 GNN 和 GCN 模型。该论文已被 ICML 2019 接收。DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性
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2024-01-20 06:28:56
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1.1神经网络的基本概念神经网络（neural network，NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。前馈神经网络基础卷积神经网络卷积神经网络的文本分类3 前馈神经网络基础3.1 神经元一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生
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2023-11-23 20:48:07
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标题：Learning Better Representations for Neural Information Retrieval with Graph Information动机神经网络排序模型近年来在信息检索领域得到了广泛的关注，并取得了良好的排名性能。然而，这些检索模型大多侧重于捕获查询和文档之间的文本匹配信号，而没有考虑可能有助于检索任务的用户行为信息。具体来说，用户的点击和查询重构
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2023-11-05 19:27:15
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大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下高维空间的神经网络，学习高维空间的神经网络就意味着我们已经跨入深度学习领域了。一、高维空间的神经网络概念高维空间的神经网络是一种特殊的深度学习模型，用于处理高维数据。它通过增加网络层数来处理高维数据，用于提取高维特征，解决复杂的机器学习问题，并且可以用于解决许多机器学习应用场景。高维空间的神经网络可以更好地捕捉数据的复杂性，从而更好地解决机器学习问题。&nb
记录一些神经网络结构，先占个坑。。。 文章目录1.resnet:Deep Residual Learning for Image Recognition2. resnext: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks3. Resnest:Split-Attention Networks 1.resnet:Deep Re
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2024-04-09 21:45:15
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1、AlexNet 模型简介由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩，但是并没有引起很多的关注。 知道2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。2、AlexNet 模型特点AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构，学习更丰富更高维的图像特征。AlexNet的特
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2024-03-08 22:08:29
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看不进去高深的理论，就下了个期刊小论文（基于Excel技术平台人工神经网络BP模型及应用_邹文安.pdf），配合下载的一个excel干什么的呢，我猜是输入给定的二进制数，输出给定的二进制数，找到这个函数关系。 1 Const N = 7, M = 5, L = 4, P = 10
2 'N为输入层节点个数, M为隐含层节点个数, L为输出层节点个数, P为训练样本
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2024-04-15 18:42:03
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GitHub做这个的初衷是源自自己的一个困惑，自己这一段时间学习deep learning and neural network这本书，基本原理也懂了一些，当找到源码的时候，就用python运行了一下，minst数据集是一整个文件，你看不到每个手写数字长什么样，也不知道他们的标签怎么样。这样就开始运行代码，看着眼前的黑框出现的准确率，除了第一次运行有些新奇，然后就没有什么感觉了，只能证明别人的代码
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2024-04-08 08:46:45
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一、基本概念基于Tensorflow的NN： 用张量表示数据 用计算图搭建神经网络 用会话执行计算图 &n
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2024-01-12 06:18:55
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