论文地址：https://www.zhuanzhi.ai/paper/e5998092a5230ac12f4ee9e134e57020谷歌大脑首席科学家、AutoML 鼻祖 Quoc Le 研究团队将 gMLP 用于图像分类任务，并在 ImageNet 数据集上取得了非常不错的结果。在类似的训练设置下，gMLP 实现了与 DeiT（一种改进了正则化的 ViT 模型）相当的性能。不仅如此，在参数减少
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2024-08-12 11:54:25
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1、相关知识 从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括convolution layer 或是 LSTM 单元。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。2
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2024-03-18 15:27:45
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文章目录MP入门（主要实现BaseMapper）MP的基础接口分页查询（主要定义MP拦截器）按条件查询常规格式链式编程lambda格式（推荐）查询投影（只显示某字段、 支持部分聚合函数（MP不支持的使用Mybatis）、分组）查询条件eq、le、gt、between、like等MP字段映射与表名映射@TableField@TableName增删改id生成策略 @TableId设置全局Id生成策略
一、YOLO11、目标检测主要思想与RCNN系列不同，YOLO把目标检测看作一个回归问题，直接用一个网络进行分类和框回归。具体做法是：将image划分为S*S个网格，每个网格预测B个bbox的位置（x、y、w、h）、置信度（confidence为交并比）、类别概率。输出维度为S*S*（B*5+C），C为类别数。无论网格中包含多少个boxes，每个网格只预测一组类概率。测试时，将条件类概
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2024-06-07 14:12:38
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2017-09-02 20:06:00
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导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。但是，“它”是谁？“它”是怎样做到的？已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通
学习目标1.学习CNN基础和原理 2.使用pytorch框架构建CNN模型，并完成训练。CNN介绍卷积神经网络（CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支，CNN在多数领域表现优异，精度和速度比传统的计算学习算法高很多。CNN进行权值共享，在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类，图像检索，物体检测和语义分割的主流模型。 CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷
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2024-04-10 14:12:31
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这是一个了解CNN主流变化和特点的旅程。卷积神经网络：构建基块 卷积神经网络（或简称CNN）是提取“可学习特征”的常用
原创
2024-05-15 12:30:27
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这是一个了解CNN主流变化和特点的旅程。卷积神经网络：构建基块卷积神经网络（或简称CNN）是提取"可学习特征"的常用方法。 CNN在深度学习和神经网络的发展与普及中发挥了重要作用。但是，这篇博客中，我将重点放在完整的CNN架构上，而不是只关注单个内核。
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2020-06-19 08:09:41
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写在前面CNN(Convolution Neural Network) 和 RNN(Recurrent Neural Network)是当下 Deep Learning 应用领域中主流的两大结构。前篇文章中我们介绍了 CNN，本篇开始我们聊聊 RNN。RNN 跟 CNN 历史相似之处在于，都是上个世纪提出来的概念。但是由于当时计算量和数据量都比较匮乏，它们都被尘封，直到近几年开始大放异彩，可以说是
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2024-05-10 19:31:35
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简单学习BoTNet1.简单介绍 如今transformer热度较高，越来越多的人都来研究transformer，并将其用于CV领域，下图（出自BoTNet论文）就介绍了当前self-Attention在CV领域的应用，而本篇文章的主角BoTNet就是利用CNN+transformer的方式提出一种Bottleneck Transformer来代替ResNet Bottleneck。 2.大体结构
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2024-02-18 19:40:04
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参考文档：CS231n一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）与原始的fully connect neural network相似，由具有可训练的权重和偏差的神经元组成，每个神经元接受输入，执行点积，有选择性的用一个非线性函数处理它。整个网络仍表现为一个单一可微函数，并在最后一层具有损失函数。不同之处在于，CNN明确假定输
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2024-05-23 23:18:24
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Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation目录FCN和CNN的比较上采样方法双线性插值上采样卷积运算Same卷积（四周补0）Valid卷积(无padding) Full卷积（反卷积）反池化上采样FCN具体实现FCN结构 跳级(strip)结构损失函数LossFCN和CNN的比较CNN: 在传统的CNN网络中，在最
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2024-03-28 04:29:28
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最近在学习语音识别的知识，发现李宏毅老师今年也出了相应的视频，相应的课件可以从下面的位置获取：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.htmlYoutube视频：https://youtu.be/AIKu43goh-8https://youtu.be/BdUeBa6NbXAhttps://youtu.be/CGuLuBaLIeI 课件
一，前言本人是机械专业在读硕士，在完成暑假实践的时候接触到了人脸识别，对这一实现很感兴趣，所以花了大概十天时间做出了自己的人脸识别。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现人脸识别应该没什么问题。先说本博文的最终要达到的效果：通过一系列操作，在摄像头的视频流中识别特定人的人脸，并且予以标记。本人通过网上资料的查询发现这类人脸识别，大多参考了一位日本程序员小哥的文章。链接：https://github.
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2024-05-20 06:45:42
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深度学习无法进行因果推理，而图模型(GNN)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述GNN及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同GNN模型中传播步骤的统一表示。深度学习的最大软肋是什么？这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。对于这个问题，业界正在进行积极探索，而其中一个很有前景的方向就是图神经网络(Graph
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2024-06-03 10:28:03
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1. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线：selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练：给定一张图片，利用seletive search方法从中提取出200
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2024-09-24 19:23:20
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首先我们先将具体的数字图片转换为向量矩阵形式，存储在txt文件下，具体格式如下，其是数字0的矩阵向量形式： 整个项目文件夹下分一部分为训练集数据集另一部分为测试集数据集，文件格式如下： 那么直接开始上KNN算法的代码实现算法了：（附有详细讲解） # -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
文章目录一、分类算法—KNN/K-近邻二、简单分类三、改进分类1.归一化处理2.评估算法的正确率四、总结 机器学习是人工智能领域的一个核心分支，机器学习自身又可根据训练数据有无标签分为监督学习（supervised Learning）和无监督学习（unsupervised Learning），当然还有强化学习(Reinforcement Learning)，可能还有很多。 机器学习，也就是让机器
Abstract传统滤波器(如Gabor滤波器)的设计主要采用可调控的特性，并赋予特征处理空间变换的能力。然而，这些优秀的特性在目前流行的深度卷积神经网络(DCNNs)中还没有得到很好的探索。在本文中，我们提出了一种新的深度模型，称为Gabor卷积网络(GCNs或Gabor cnn)，该模型将Gabor滤波器集成到DCNN中，以增强深度学习特征对方向和尺度变化的抵抗力。通过基于Gabor滤波器操作
