简介本文用一个普适的关系网络RNs（Relation Networks）来解决“关系推理”(relational reasoning)问题。其使用的模型结构简单，效果远胜已有算法，甚至超出人类表现。关系推理问题关系推理问题由三部分组成。一系列事实，即推理的素材。可以是：一张图片：红色的球，黄色的圆柱，蓝色的立方体。一组场景信息：每个物体的类别，颜色，尺寸，位置。几个句子：Mike拿着足球。Mike
这里写目录标题MobileNet v1（2017）摘要模型结构depthwise convolution:pointwise convolution:引入超参数模型训练MobileNet v2（2018）ShuffleNet v1（2017）创新点示意图网络结构ShuffleNet v2（2018） MobileNet v1（2017）论文：MobileNets: Efficient Convo
经过了十几年的发展，推荐系统在互联网行业已经变得越来越流行。从早年没有一个合适的产品形态，到如今在今日头条和抖音等商业产品中发挥重要作用，推荐系统已经越来越受到互联网公司和研究界学者的重视。早年的推荐算法主要是各种单模型，例如逻辑回归、协同过滤、矩阵分解等等。后来推荐算法演化成了混合模型，例如 GBDT + LR , GBDT + FM 等。而随着深度学习的崛起，深度神经网络越来越深刻地影响了推荐
主要分类网络性能和参数比较 文章目录主要分类网络性能和参数比较前言1.resnetimagenetCIFAR-10 and Analysis2.densenet在CIFAR和SVHN上的分类结果:ImageNet分类结果3. MobileNetMobileNetV1（数据集用ImageNet）MobileNetV2Linear BottlenecksInverted residualsImageN
深度学习（Deep Learning）1. 什么是深度学习？深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。2. 深度学习什么时间段发展起来的？其概念由著名科学家Geoffrey Hinton等人在2006年和2007年在《Sciences》等上发表的文章被提出和兴起。3. 深度学
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2023-12-15 15:39:36
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1、有一个水池，A排水口打开，需要4小时放完水，B排水口打开，需要6小时放完水，问两个排水口同时打开，多长时间放完水？2、下面的图形中一共有多少个正方形？3、两根绳子粗细不均匀，燃烧时间均为1个小时，燃烧速度不均匀，现给你一个打火机，如何准确度量15分钟的时间？4、有四个人借钱的数目分别是这样的：A向B借了10美元；B向C借了20美元；C向D借了30美元；D又向A借了40美元。碰巧四个人都在场，决
在过去的两周的实习时间里，公司有使用TensorRT对UNet进行推理加速的需求，目前我这边已经取得了一些进展，所以在这里稍微总结一下。1. UNet网络 网络有很多对UNet算法的说明，因为该部分并不是本文的重点，就不详细进行介绍了。为了更好的使用TensorRT的API搭建U
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2023-11-12 12:02:36
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作者：livan模型汇总简介前面描述了如此多的深度模型，如图：貌似都可以用来做推荐系统排序和CTR预估，那么，这些模型有什么相同点和不同点呢？我们对其中一部分做一些分析，后续会添加全量模型比较和模型选择方法～FM与FFM的区别 1）FM是在LR的基础上添加了二次项，用来表示特征交叉对模型的影响； 2）FFM是在FM的基础上添加了场域的概念，用于表示各个特征之间的关系，各个特
文章目录1.深度学习是什么2.基础知识2.1 为什么要使用神经网络2.2 为什么更深的网络好2.3 更多的数据是否有利于更深的神经网络？2.4 不平衡数据是否会摧毁神经网络？2.5 无监督降维提供的是帮助还是摧毁？2.6 批大小如何影响测试正确率？2.7 初始化如何影响训练?2.8 不同层的权重是否以不同的速度收敛？2.9 正则化如何影响权重？2.10 神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸2.11
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2023-10-12 22:35:44
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# 提升深度学习网络运算速度至 52FPS 的方法
在深度学习中，运算速度是一个关键因素，尤其是在实时应用中。本文将教你如何将深度学习模型的运算速度提升至 52FPS。我们将通过几个如下步骤实现这一目标。
## 流程概述
以下是实现过程的概览表：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-10-04 07:06:46
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很多人拍摄照片是拿起相机，就迫不及待地按下快门记录，照片效果一般都很难达到预期效果。那么，该如何拍摄出简单而有深度的照片呢？作为从业8年的专业摄影师，我有以下5个建议，有效提升摄影作品的美感和深度，希望能帮到大家。 一、懂得取舍，取景不要太“贪婪”摄影人常听到：“摄影是一门减法的艺术”，用镜头在繁杂的世界中寻找简单而有朴实的美，一草一木都能成为令人惊叹的摄影作品。摄影的减法，是对画面元
# 深度学习网络参数的实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你这位刚入行的小白理解如何实现深度学习网络的参数。在这篇文章中，我将向你展示整个流程，包括关键步骤、代码示例以及注释，以确保你能够顺利地实现深度学习网络参数。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览实现深度学习网络参数的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义网络结构 |
原创
2024-07-15 20:50:22
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# 实现深度学习网络框图的指南
在深度学习的世界中，建模和可视化是不可或缺的部分。通过用框图展示深度学习网络结构，我们能够直观了解网络各层之间的关系。本文将带领初学者一步步实现深度学习网络框图，并提供详细的代码和说明。
## 整体流程
实现深度学习网络框图的整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定网络结构，并准备网络参数
原创
2024-09-15 06:52:18
155阅读
## 深度学习网络压缩指南
深度学习模型通常非常庞大，消耗大量计算资源。这使得它们在边缘设备或移动设备上的应用受到了限制。因此，模型压缩技术被提出，以减少模型的大小，降低计算需求，提升预测速度。这篇文章将引导你了解深度学习网络压缩的全过程。
### 压缩流程概览
下面的表格展示了深度学习网络压缩的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准
# 深度学习网络权重的认识与应用
深度学习作为机器学习中的一种重要方法，以其强大的功能在图像识别、自然语言处理等领域获得了广泛的应用。深度学习的核心之一便是网络权重。在这篇文章中，我们将对深度学习网络的权重进行深入探讨，并提供一些简单的代码示例，以帮助读者理解这个概念。
## 什么是深度学习网络权重？
在神经网络中，权重是连接神经元的参数，它们决定了输入信号是如何通过网络进行传递的。简单来说
# MNIST深度学习网络
## 1. 简介
MNIST是一个常用的手写数字数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像，标记为0到9之间的数字。深度学习网络在MNIST数据集上的表现一直是评估模型性能的一个重要指标。
本文将介绍如何使用深度学习网络进行MNIST手写数字识别，包括数据预处理、模型构建、训练和评估。
## 2. 数据预处理
原创
2023-11-07 12:53:52
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# 深度学习网络串联指南
在深度学习的世界里，网络串联是一种常见的操作，旨在将多个神经网络模型组合在一起以实现更复杂的功能。在本教程中，我们将介绍如何实现神经网络的串联，适合刚入行的小白。我们会逐步讲解每一步所需做的事情，并提供对应的代码示例。
## 工作流程
下面是实现深度学习网络串联的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
软考深度学习网络架构：关键技术与应用前景
随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为了许多领域的重要工具。在软件工程师的考试中，深度学习网络架构也成为了考察的重点。本文将详细介绍软考深度学习网络架构的基本概念、常见类型、特点和应用前景，帮助读者更好地理解和掌握这一技术。
一、深度学习网络架构概述
深度学习网络架构是指由多个神经元组成的人工神经网络，通过学习数据中的模式和特征来实现分类、预测
原创
2023-10-30 16:08:14
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# 深度学习网络设计指南
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据准备
数据准备 --> 构建模型
构建模型 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
模型评估 --> 完成
```
## 整体流程
1. 数据准备
2. 构建模型
3. 模型训练
4. 模型评估
5. 完成
## 详细步骤和代码演示
原创
2024-03-06 03:41:45
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深度学习网络画图
## 1. 引言
在深度学习领域，神经网络的图结构是非常重要的。通过合理的网络结构设计，可以提高模型的准确性和性能。本文将介绍如何使用Python中的`matplotlib`库绘制深度学习网络图，并通过代码示例详细解释每个步骤。
## 2. 准备工作
在开始之前，我们需要安装`matplotlib`库，可以使用以下命令进行安装：
```
pip install matp
原创
2023-09-18 16:07:18
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