概述目的：最大程度的减小模型复杂度，减少模型存储需要的空间，也致力于加速模型的训练和推理 主要方法前端压缩(可逆)：知识蒸馏：通过采用预先训练好的复杂模型（teacher model）的输出作为监督信号去训练另外一个简单的网络（student model）紧凑网络设计（compact network design）：挤压设计与扩张设计滤波器级别的剪枝（pruning）：在训练时使用稀疏约束（加入权
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2024-08-16 07:38:27
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前言前边几篇有关卷积网络的博客中介绍了最经典的LeNet网络和AlexNet网络，其主要是将其作为经典的网络模型进行介绍，同时对二者进行了对比。对比发现后者比前者的卷积层多三层，且在卷积核、通道数和构造的顺序上存在很大的不同，但上述二种模型其内部并没有过多的说明如何去构造卷积神经网络，本章以后的几篇分别来写一下使用重复元素的网络（VGG）、网络中的网络（NiN）、含并行连接的网络（GoogLeNe
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2024-04-14 22:13:23
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? Author ：Horizon John✨ 编程技巧篇：各种操作小结? 机器视觉篇：会变魔术 OpenCV? 深度学习篇：简单入门 PyTorch? 神经网络篇：经典网络模型? 算法篇：再忙也别忘了 LeetCode [ 轻量级网络 ] 经典网络模型2——MobileNet 详解与复现? MobileNet? MobileNet 详解? MobileNet 网络结构? 背景介绍? Depth
摘要广义线性模型和非线性特征变换的组合广泛用于输入稀疏的大规模回归和分类问题。特征的交叉非常有效并且可解释性也很好，但是为了提高模型泛化能力，需要大量的特征工程工作。深度神经网络可以更好的通过稀疏特征的低纬稠密向量泛化到非显性的特征组合。但是当用户物品的交互数据比较稀疏的时候，深度神经网络可能会过拟合。本文我们提出wide & deep 学习，同时训练线性模型和深度模型，结合了记忆与泛化的
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2024-01-21 00:31:12
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绘制基本网络图用matplotlib绘制网络图 基本流程： 1. 导入networkx，matplotlib包 2. 建立网络 3. 绘制网络 nx.draw() 4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用 最基本画图程序import import networkx as nx #导入networkx包
import matplotlib.pypl
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2024-01-10 15:31:41
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网络流基本知识就不在这里阐述了。实现题 8-1 飞行员配对方案问题 问题描述： 第二次世界大战时期，英国皇家空军从沦陷国征募了大量外籍飞行员。由皇家空军派出 的每一架飞机都需要配备在航行技能和语言上能互相配合的 2 名飞行员， 其中 1 名是英国飞 行员，另 1 名是外籍飞行员。在众多的飞行员中，每一名外籍飞行员都可以与其他若干名英 国飞行员很好地配合。如何选
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2024-09-23 07:59:35
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开放式系统互联通信参考模型（英语：Open System Interconnection Reference Model，缩写为 OSI），简称为OSI模型（OSI model），一种概念模型，由国际标准化组织提出，一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架。定义于ISO/IEC 7498-1。各层协议
一、网络图五点网络图绘制步骤 将 X，Y 拉至 列与行，点击 分析 - 取消 聚合度量（由单个点变为多个点）将 标记栏 - 自动调整为线，并将 关联 拉至 标记栏 - 路径 按 Ctrl 将 行 Y 拉至 右侧，并将点 拉至 标记栏 - 产生的第二个图 的标签，并将 自动调整为 形状，左击 标签 - 勾选 允许标签覆盖其他标记，右键 刚产生的第二个图 - 选择双轴 （目的：将图形对应的
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2024-08-14 16:42:02
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背景知识本教程使用方法将251NetworkXuRui.zip解压至自己喜欢的目录即可（脚本部分修改成对应的工作目录）。本文件夹包含的子文件夹路径、名字不建议修改，脚本容易报错。部分脚本可取消#注释，供有需求时使用默认脚本与案例介绍均采用“微生物OTU丰度-环境理化Ev”的网络关系，可自行调整为“OTU-OTU”模式重要术语节点（node/）：基因、物种OTU、环境因子等对象。若为有向网络，则可细
食为政首，地为粮本——耕地是粮食安全的生命线，耕地也因此成为我国最重要的土地利用类型，准确掌握耕地的数量、分布、质量及变化态势对服务于国家决策与管理具有战略指导意义。随着遥感成像技术的提升以及耕地数据提取精度的提高，高精度、高质量、长时序、大范围耕地影像的获得愈加便捷，为耕地资源的可持续管理提供了丰厚的数据储备，然而，如何将庞大的耕地影像管理和应用起来，是自然资源和农业等部门面临的难题。01 探寻
# 深度学习在线生成网络图指南
在当今的数据科学领域，深度学习模型的可视化变得越来越重要，它不仅有助于理解模型的结构，还有助于调试和改进模型。本文将引导你实现一个在线生成深度学习网络图的项目。
## 整体流程概览
下面是实现在线生成网络图的整体流程，包含必要的步骤及其简要说明。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 04:31:16
131阅读
Abstract本人能力有限，本篇文章只介绍图神经网络的结构，不涉及具体的训练过程和原理参考（侵权则删）1.简介针对图而言，信息有两大类，一类为节点，一类为边，为了结构分析简洁，我们这里只考虑无向图。图的节点包含了一个节点的状态，我们用x（i）表示节点i的特征信息，用l（i）表示每个节点的状态，用l（i，j）表示节点i和节点j连接的边的状态（如果有边）。节点的特征x，我们可以假设一个函数f，通过模
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2024-03-30 21:56:24
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网络图是一种由作业(箭线)、事件(节点)和路线三个因素组成的，用于表示某项工作流程的图解模型，因为其形状如同网络，故称为网络图。网络图常被应用于工程管理中，可以分为单目标网络模型和多目标网络模型。网络图的组成元素中，节点和箭线在不同的网络图形中有不同的含义，在单代号网络图中，节点表示工作，箭线表示关系。而在双代号网络图中，箭线表示工作及走向，节点表示工作的开始和结束。线路是指从起点到节点的一条通路
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2023-12-15 20:09:48
297阅读
一、摘要我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的深度估计系统，该系统通过对从双目图像对中预测的深度图进行体积融合，从而得到场景的三维重建。我们提出了一种深度改进架构，它可以计算可视图的视差并预测遮挡部分，进而帮助融合系统产生几何一致的重建。我们在提出的新的代价滤波网络中利用3D扩张卷积，与现有滤波架构相比，会产生更好的滤波效果，同时将计算量减少一半。对于特征提取，我们使用Vortex Pooli
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2024-10-15 09:00:09
50阅读
【火炉炼AI】深度学习003-构建并训练深度神经网络模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )前面我们讲解过单层神经网络模型，发现它结构简单，难以解决一些实际的比较复杂的问题，故而现在发展出了深度神经网络模型。深度神经网络的深度主要表现在隐含层的层数上，前面的单层神经网络只有一个
文章目录?0 简介?1 ResNet 介绍?2 深度网络的退化问题?3 残差学习?4 ResNet的网络结构?5 ResNet的TensorFlow实现?6 最后 ?0 简介 ? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时
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2024-05-30 09:50:17
115阅读
An answer for how to Going Deep effectively本文主题：深度卷积神经网络的设计实践理论概述在深度学习网络搭建中，going deep是提升网络表征能力的重要方向。但是，盲目增加网络层数可能会使网络性能下降。该论文提出两个设计的原则：第一，每一层保证其学习复杂特征的能力，即网络学习能力第二，最顶层保证其感受野小于图像区域（刚好小于，若过小无法学习复杂特征）采用
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2023-12-12 13:46:03
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深度学习网络设计流程
Step 1：定义问题收集数据
Step 2：选择衡量成功的指标
Step 3：确定评估方法
Step 4：准备数据
Step 5：开发比基准更好的模型
Step 6：扩大模型规模：开发过拟合的模型
Step 7：模型正则化与调节超参数
Step 1：定义问题收集数据
确定问题是什么：即输入与预测
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2024-05-16 00:01:28
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在信息技术的发展中，深度学习的应用越来越广泛，尤其是在图像处理、自然语言处理等领域。因此，在构建深度学习模型时，采用合适的工具进行可视化设计是至关重要的。Microsoft Visio 是其中一个常用的绘图工具，其专业图形和流程图能力可以有效帮助用户可视化深度学习网络结构。本文将详细记录如何使用 Visio 绘制深度学习网络图的过程，包括技术原理、架构解析等多个方面。
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文章目录一、网络架构二、网络设备三、网络策略四、处理网络安全事件五、实例学习：安全的网络设计结论 网络设计是网络安全的基础，一个好的网络设计可以有效的防止攻击者的入侵。在本篇文章中，我们将详细介绍如何设计一个安全的网络，包括网络架构，网络设备，网络策略，以及如何处理网络安全事件。 一、网络架构网络架构是网络设计的基础。一个好的网络架构可以隔离不同的网络区域，防止攻击者在网络内部移动。下面是一些
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2024-08-31 14:20:04
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