引言简介目前深度学习应用日趋广泛，而卷积神经网络（CNN）作为一种针对图像处理及其有效的网络框架在图像分类领域表现出了良好的性能与准确率。但是对于高光谱图像分类问题CNN也出现了一些问题。 它们主要包括：1.同一类别的像素可能具有不同的光谱特征，不同类别的像素又可能具有相同的光谱特征，因此仅利用光谱特征很难区分不同像素代表的类别。 2.不能利用高光谱图像当中充足的空间信息与光谱信息。 3.不能充分
RNN CNN等传统神经网络的局限在于：将固定大小的向量作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率）。不仅如此，CNN还按照固定的计算步骤（比如模型中层的数量）来实现这样的输入输出。这样的神经网络没有持久性：假设你希望对电影中每一帧的事件类型进行分类，传统的神经网络就没有办法使用电影中先前的事件推断后续的事件。 RNN 是包含循环的网络，可以把信息从上一步传递到下一步
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2024-03-18 13:31:56
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CNN、RNN、GAN网络一、CNN**1、结构****2、应用****3、CNN的类型综述**二、RNN**1、结构****2、应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用****3、GAN类型** 一、CNN1、结构卷积神经网络CNN（带有卷积的一类网络总称） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有
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2024-03-26 11:00:46
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介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现。深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手。尽可能多地参与项目，并尝试自己完成。这将帮助您更深入地掌握主题，并帮助您成为更好的深度学习实践者。在本文中，我们将看一个有趣的多模态主题，我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序，即图像字幕。图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作。例如：这
文本处理的前提 文本预处理:分词词语 -> id,将词语转化成id表示id矩阵: matrix -> [|V|, embed_size]词语A -> id(5)生成一个字典型的词表label -> id来表示 数据来源:搜狐新闻数据集 提取码 fech 训练集大概为23000条,一共13个分类若读文件头部出现\ufeff,则把编码改成 encoding='utf-8-sig
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2024-04-07 21:19:19
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文章目录实训目的实训原理MSTAR数据集CNN（卷积神经网络）LSTM（长短时记忆网络）CNN+LSTM实训操作步骤数据预处理网络模型构建CNNCNN+LSTM实训原始数据及处理结果CNN的准确率、召回率、精准率以及分类报告CNN+LSTM的准确率、召回率、精准率以及分类报告实训误差分析CNNCNN+LSTM思考题 实训目的本次实训的主要目的是通过基于CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短时记忆
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2024-08-08 22:11:43
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MCnet: Multiscale visible image and infrared image fusion network—（多尺度可见光图像和红外图像融合网络 ）2023在我看来本文的创新点如下：信息测量：将输入的源图像送入到VGG-Net去提取多尺度特征，通过测量不同尺度的信息量来得到源图像的信息量，根据源图像的信息量来确定该图像在损失函数中的权重信息。补充信息：在信息测量中，提取到的
目录ZoomNet：用于3D对象检测的部分感知自适应缩放神经网络ForecastNet：一种用于多步超前时间序列预测的时变深度前馈神经网络结构形变的LSTM基于消息传递的知识图谱复杂问答基于深度学习的手绘草图阴影着色ZoomNet：用于3D对象检测的部分感知自适应缩放神经网络论文名称：ZoomNet: Part-Aware Adaptive Zooming Neural Network for
我们就是傻狗天仙配啦~决赛排行榜：这次比赛感谢第一名的 baseline：我们的代码基于这个baseline，省去了自己编写数据读取、评分准则的麻烦。首先，我们将baseline的模型换成ResNet50、DenseNet201空模型效果不好；然后，我们选择了迁移学习，参考博客：，后来将其InceptionV3换成InceptionResNetV2： from keras.application
深度学习模型凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在诸多领域取得了重大突破，如何将深度学习应用到业务场景中，实现用户专属定制，达到精准营销的目的，量化团队进行了一系列学习和探索。基于两方面业务动机尝试构建某一品类购买用户预测模型：一方面，了解该类用品购买人群特征，挖掘潜在用户可能购买的商品，定向营销，实现用户专属定制，提高用户点击率和购买量，同时挖掘用户潜在喜好商品，增强用户体验。另一
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2024-02-27 21:09:54
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文章目录前言前期工作1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2. 导入数据3.归一化4.调整图片格式5. 可视化二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估 前言往期精彩内容：卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 卷积神经网络（CNN）多种图片分类的实现卷积神经网络（CNN）衣服图像分类的实现卷积神经网络（CNN）鲜花识别卷积神经网络（CNN
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2024-10-16 12:16:04
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论文复现：结合 CNN 和 LSTM 的滚动轴承剩余使用寿命预测方法一、简介针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命（remaining useful life，简称RUL）预测困难的问题，提出一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称 LSTM）神经网络的滚动
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2024-07-31 20:57:14
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一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有 LR（逻辑斯特回归） 或者 linear SVM ，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好，主要原因是你很难保证样本点的分布
我们知道在卷积神经网络不仅用于图像处理领域，在NLP领域也会有很好的使用效果，其中TextCNN是卷积神经网络在文本处理方面的一个知名的模型。在TextCNN模型中通过卷积技术实现对文本的分类功能。目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍，从新闻的分类、商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统，都用到了这种技术。下面我们主要了解这个模型的实战以及注意点。目录一、卷积神经网络1.1、一维卷积
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2024-04-16 10:07:10
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训练集在训练过程中，loss稳步下降，准确率上升，最后能达到97% 验证集准确率没有升高，一直维持在50%左右（二分类问题，随机概率） 测试集准确率57% 在网上搜索可能打的原因： 1.learning rate太小，陷入局部最优2.训练集和测试集数据没有规律3.数据噪声太大4.数据量太小（总共1440个样本，80%为训练集）5.训练集和测试集数据分布不同：如训练集正样本太少（如果训练集和测试集每
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2024-05-09 12:09:45
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LSTM简介 LSTM(Long Short Term Memory)是在标准RNN基础上改进而来的一种网络结构，其出现的主要作用是为了解决标准RNN训练过程中的梯度消失问题，LSTM的结构如下图所示。因此其可以处理时间间隔和延迟较长的序列问题，近年来在语音识别，机器翻译，OCR等领域得到了广泛的应用并取得了比较可观的效果。 相比于标准RNN模型，LSTM主要是增加了三个控制门单元：遗忘门，输入
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2024-04-24 15:26:14
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LSTM网络LSTM网络和传统MLP是不同的。像MLP，网络由神经元层组成。输入数据通过网络传播以进行预测。与RNN一样，LSTM具有递归连接，使得来自先前时间步的神经元的先前激活状态被用作形成输出的上下文。和其他的RNN不一样，LSTM具有一个独特的公式，使其避免防止出现阻止和缩放其他RNN的问题。这，以及令人影响深刻的结果是可以实现的，这也是这项技术得以普及的原因。RNNs一直以来所面临的一个
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2024-02-19 11:40:37
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“LSTM 能解决梯度消失/梯度爆炸”是对 LSTM 的经典误解。1、首先需要明确的是，RNN 中的梯度消失/梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/梯度爆炸的含义不一样。MLP/CNN 中不同的层有不同的参数，各是各的梯度；而 RNN 中同样的权重在各个时间步共享，最终的梯度 g = 各个时间步的梯度 g_t 的和。2、由 1 中所述的原因，RNN 中总的梯度是不会消失的。即便梯
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2024-05-14 14:00:20
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LSTM+CNN是一种常用的文本分类模型，它结合了LSTM和CNN两种神经网络模型的优点，可以有效地提取文本的特征，并对其进行分类。LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种能够捕捉序列信息的递归神经网络模型，其能够有效地解决传统RNN模型在处理长序列时遇到的梯度消失问题。CNN（Convolutional Neural Network）模型是一种能够捕捉局部特征的卷积神经
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2023-10-08 07:51:56
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问题背景一年前，我们开始利用.Net 4.0的TPL（Task Parallel Library）并行计算技术对复杂计算的功能节点进行性能优化，这些复杂计算往往会包含大量对数据库的操作。在应用TPL时我们发现，如果每个Task都开启独立事务（RequireNew）的话，那么一切工作正常。但是，如果每个Task需要与父线程工作于同一个事务中（Required），则多线程并行计算时会经常性地抛出“其他
