需求背景使用流行的NCNN, DNN， MNN， SNPE， torch_c++ 等框架将主流的Yolo，Nanodet， MobileSSD等模型部署到Android设备上。代码实践百度云：Android APK版本 （备用地址： https://pan.baidu.com/s/1ZZrF9CuJ2YQ0cwuWmtTMCA?pwd=sbpt）涉及内容NanoDetPlus 模型模型训练Nano
转载
2024-06-03 10:15:39
233阅读
DNN 其实就是多层感知机，并没有什么特殊的地方。DNN 按不同层的位置划分，其内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,如下图示例，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。 层与层之间是全连接的，也就是说，第 $i$ 层的任意一个神经元一定与第 $i+1$ 层的任意一个神经元相连。虽然 DNN 看起来很复杂，但是从小的局部
转载
2023-09-07 21:41:11
259阅读
1. BN层的作用优势： （1）BN使得网络中每层输入数据的分布相对稳定，加速模型学习速度 （2）BN使得模型对网络中的参数不那么敏感，简化调参过程，使得网络学习更加稳定 （3）BN允许网络使用饱和性激活函数（例如sigmoid，tanh等），缓解梯度消失问题 （4）BN具有一定的正则化效果劣势： （1）batch_size较小的时候，效果差 （2）RNN中效果差 （3）测试阶段 训练和测试详细内
DNN(Deep Neural Network)神经网络模型又叫全连接神经网络，是基本的深度学习框架。与RNN循环神经网络、CNN卷积神经网络的区别就是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。1、梳理一下DNN的发展历程神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层
转载
2024-03-05 13:04:42
257阅读
# Python构建深度神经网络（DNN）的指南
在当今机器学习和深度学习的浪潮中，构建一个深度神经网络是一个非常重要的技能。对于刚入行的小白来说，虽然这个过程可能看起来有些复杂，但只要掌握了基本的流程和代码示例，就能顺利完成。下面，我将向你展示如何在Python中构建一个简单的DNN网络。
## 流程概览
首先，我们来看构建DNN网络的基本步骤。以下是整个流程的概览：
| 步骤
# 深度神经网络（DNN）科普
深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种由多个神经网络层组成的人工神经网络，通常用于解决复杂的模式识别和分类问题。DNN的出现和发展使得机器学习在许多领域取得了突破性进展，如计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。
## DNN的基本结构
DNN由多个神经网络层组成，每一层由多个神经元组成。每个神经元接收来自上一层神经元的输入并输出一
原创
2024-03-02 04:49:57
97阅读
? 内容介绍随着风电行业的快速发展，风电功率的准确预测对于提高风电场的运行效率和经济效益至关重要。近年来，基于深度学习的方法在风电功率预测中取得了显著的成果。本文将介绍一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Adaboost模型，用于风电功率回归预测。首先，我们将介绍卷积神经网络（CNN）在风电功率预测中的应用。CNN能够有效地提取时间序列数据中的时空特征，对于风速、风向
常见的CNN网络主要包含下面几个网络结构：卷积层、激活函数、池化层和全连接层。下面对这几个结构在卷积神经网络中的作用进行介绍。 一、卷积层 1.1 卷积操作和卷积层的作用 在介绍卷积层的作用之前，自己先介绍一下卷积操作的概念。以下图为例，较大网格表示一幅图片，有颜色填充的网格表示一个卷积核，卷积核的大小为3*3。假设我们做步长为1的卷积操作，表示卷积核每次向右移动一个像素（当移动到边
转载
2024-01-10 19:56:20
514阅读
摘要对于DNN，大多数时间我们都只需要利用成熟的第三方库配置网络结构和超参就能实现我们想要的模型。底层的求导、梯度下降永远是一个黑盒，我们不知道发生了什么，只知道使用optimizer使loss函数收敛，得到好的模型表现能力。本文从零开始，实现DNN网络中需要的各种操作，拼凑出一个简单的模型在iris数据集上验证效果。梯度什么是梯度梯度是一个向量，指向函数值下降最快的方向如果将函数图像视为一个实体
转载
2023-10-24 14:58:23
0阅读
DNN-----Deep Neural Networks------深度神经网络代码实现class MyDNN(fluid.dygraph.Layer):
def __init__(self):
super(MyDNN,self).__init__()
self.hidden1 = Linear(100,65,act='relu')
self.hidden2 = Linear(65,65,act=
转载
2023-09-09 15:21:43
283阅读
深度神经网络的高效处理：教程和综述摘要深度神经网络(DNN)目前广泛应用于计算机视觉、语音识别和机器人等人工智能(AI)领域。虽然DNN在许多AI任务上提供了最先进的精确度，但它以高计算复杂度为代价。因此，对于DNN在AI系统中的广泛部署而言，实现DNN的有效处理以提高能源效率和吞吐量而又不牺牲应用精度或增加硬件成本的技术至关重要。本文旨在提供一个有关实现DNN高效处理目标的最新进展的综合教程和综
转载
2023-12-18 20:53:31
88阅读
最近一直在研究用opencv的dnn模块调用已训练好的tensorflow .pb模型。先声名一下，最终还是没有调用成功，但是中间趟过了好多的坑，觉得有必要记录一下，并且最终没有调用成功的主要原因是我想要加载的模型中的一部分确实是和opencv调用tensorflow模型存在冲突。 首先，我想要调用的模型是keras训练出来的OCR模型，因此，需要先把已有的.hdf5模型文件转换成.pb文件，这里
转载
2024-05-13 13:19:23
116阅读
## DNN深度神经网络实现指南
### 总览
在本文中，我将向你介绍如何实现DNN（深度神经网络）。DNN是一种强大的机器学习模型，用于处理复杂的非线性问题。它由多个隐藏层组成，每个隐藏层都包含多个神经元。
我们将按照以下步骤进行实现：
1. 导入所需的库和模块
2. 准备数据集
3. 构建DNN模型
4. 训练模型
5. 评估模型的性能
6. 使用模型进行预测
### 导入所需的库和模
原创
2023-08-27 06:01:55
207阅读
OneNET平台设备接入在OneNET平台上创建产品在产品中创建设备，为设备新增数据流。设备端编写终端接入代码，主要完成数据采集、协议封装、数据上传等工作。终端设备的数据上传成功后，平台在相应数据流下会生成随时间推移的数据点。为了更直观的呈现数据的变化情况，用户可以运用应用孵化器自定义个性化应用并发布。设备可通过私有协议和标准协议与平台对接私有协议说明：RGMP(remote gateway ma
转载
2023-08-09 17:46:55
48阅读
1.从感知机到神经网络上图是一个感知机模型，有若干个输入和一个输出（输出的结果只可以是1或-1）输入和输出有一个线性关系：神经元激活函数：（二分类） 由于这个简单的感知机只可以进行二分类，则对于感知机进行升级，升级如下：1）加入隐藏层，从而增加模型的表达能力，同时也增加了模型的复杂度2）输出层的神经元不止一个输出，可以有多个输出3）扩展了激活函数，从感知机的激活函数sign（z）----
转载
2024-04-13 00:29:50
177阅读
概述
神经网络是深度学习的基础，它在人工智能中有着非常广泛的应用，它既可以应用于咱们前面的章节所说的Linear Regression, classification等问题，它还广泛的应用于image recognition，NLP 等等应用中，当然啦，这一节咱们主要讲述神经网络的最基础的结构以及应用，在后面我会逐渐的讲解基于咱们的这个最简单的神经网络结构的一些其他方面的优化和提升，例如
转载
2023-11-08 20:53:15
76阅读
深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。1.从感知机到神经网络 感知机的模型是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图:输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果： z=∑i=1mwixi+bz=∑i=1mwixi+b接着是一个神经元激活函数: si
转载
2023-07-10 14:40:20
173阅读
图像识别实战(三)----DNN讲解及代码实现DNN-----Deep Neural Networks------深度神经网络代码实现class MyDNN(fluid.dygraph.Layer):
def __init__(self):
super(MyDNN,self).__init__()
self.hidden1 = Linear(100,65,a
转载
2023-11-09 08:28:29
142阅读
由于最近在移植u-boot2016.05的am335x nand 版本，所以相关的知识都要梳理一下。
nandflash ECC 原理记录。nand ECC 全称是Error Checking and correction.该算法分为列校验和行校验。列校验有下图所示：* 如上图所示， CP0 == 所有的 Bit0 ^ Bit2 ^ Bit4 ^ Bi
转载
2023-07-12 22:31:15
0阅读
BP神经网络存在的问题：输入类型限制：BP神经网络以数值作为输入。如果需要计算图像相关的信息的话，首先需要从图像中提取特征。隐层数量限制：BP学习算法需要巨大的计算量，因此只能包含少量隐含层，从而限制了BP神经网络算法的性能，影响了其在诸多工程领域中的应用。深度学习的相关概念：深度神经网络（DNN）：许多研究通过很多数学和工程技巧来增加神经网络隐层的层数，也就是神经网络的深度，所以称为深度神经网络
转载
2023-11-07 10:05:51
677阅读
