CNN简介这里对CNN只做非常简单的介绍，具体的细节，后面的博文会讲到。CNN代表的是Convolutional Neuron Network，这里的Convolution指的卷积，主要是用来对图片的进行进行降维，除了卷积，还有一个pooling的操作，作用也是用来将维的，不过两者的原理不同。其实一开始训练的图片的时候，一般都直接使用我们的一片教程那样的方法，将层数增多，最后的准确率也可以达到98
转载
2024-03-22 15:57:23
128阅读
目前以深度学习技术为代表的人工智能算法发展迅速，相对于传统机器学习算法（SVM等），深度学习不需要进行特征工程即人工方式选择信号特征值并构建特征向量，深度学习模型可以模拟人脑的工作机制进行底层特征的识别以及高级特征的抽象。深度学习算法层出不穷(CNN、RNN、LTSM等等)，模型效率以及识别率普遍已优于传统机器学习算法。深度学习框架（工具）近年
转载
2024-06-19 19:51:56
222阅读
第四百一十六节，Tensorflow简介与安装 TensorFlow是什么Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统，克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法、难以配置、依赖Google内部硬件等局限性，应用更加广泛，并且提高了灵活性和可移植性，速度和扩展性也有了大幅提高。字面上理解，TensorFlow就是以张量（Tensor）在计算图（Graph）上流动（
转载
2024-05-10 22:24:42
40阅读
前言《NPL基于词典分词(一)》中我们实现了块儿不准的词典分词，词典分词无法消歧。给定两种分词结果“商品 和服 务”以及“商品 和 服务”，词典分词不知道哪种更加合理。但生为人类的我们知道“商品 和 服务”更加合理，只因为我们从小到大接触的都是第二种分词，出现的次数多，所以我们判定第二种是正确地选择。这就是利用了统计自然语言处理。语言模型模型指的是对事物的数学抽象，那么语言模型指的就是对语言现象的
FCN 的全称是Fully Convolutional Networks，即全卷积网络。通常的CNN是在若干个卷积层之连接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图映射成一个固定长度的特征向量。例如，AlexNet就是五个卷积层后面连接三个全连接层，它在Imagenet数据集上的输出就是一个1000维的向量，表示图像属于每一类的概率（通过softmax产生最后的预测）。 &nbs
转载
2024-04-06 09:30:09
179阅读
文章目录文章说明导入需要的库设置参数创建保存路径构建模型测试完整代码 文章说明本系列文章旨在对 Github 上 malin9402 提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对 YOLOv3 项目中的 test.py 文件进行说明。如果只是想运行 Github 上的代码，可以参考对 YOLOv3 代码的说明一文。导入需要的库import cv2
import os
import shutil
i
转载
2024-07-06 15:31:07
40阅读
与R-CNN网络的区别：比较流行的算法可以分为两类：一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。算法准确度高一些，但是速度
一、概述
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深层神经网络模型。它的特殊性体现在两个方面：
a.相邻层
的神经元之间的连接是非全连接的
b.同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的
c.空间或时间上的采样
前馈神经网络，各神经元从输入层开始，接收前一级输入，并输出到下一级，直至输出层。整个网络中无
转载
2024-04-08 10:38:57
125阅读
# Python与TensorFlow的关系及入门指南
在人工智能和机器学习的世界里，`Python`和`TensorFlow`是两个不可分割的名字。作为初学者，你可能会问：“Python和TensorFlow是什么关系？”简单来说，`Python`是一种编程语言，而`TensorFlow`是一个通过`Python`编写的机器学习框架。想要熟悉这之间的关系和使用流程，下面是一个简要的步骤流程：
原创
2024-10-01 06:21:14
77阅读
浅析NLP中的CNN卷积神经网络CNN卷积神经网络多见于图像识别或图像处理任务。但是在NLP（自然语言处理）任务中也有它的用武之地。在这里对卷积神经网络进行简单的介绍，并对一维卷积神经网络在NLP任务中的使用进行简单的介绍，希望对接触或使用CNN的小伙伴们有帮助，也欢迎大家就原理及内容进行评论探讨。一、中文自然语言处理之词共现概率简介中文文本有其特有的语法特点，每个字本身都具有一定的含义。连字成词
转载
2024-07-06 04:53:30
37阅读
深度学习开发工具 要开始使用深度学习，必须选择一种合适的工具。 适用于深度学习的Python生态系统工具（例如Keras，Theano和TensorFlow）易于安装和开始开发。 以下是有关如何在Windows和Linux操作系统上安装它们的指南。 Theano，TensorFlow和Keras到底是什么？ 官方网站上有关这些工具的几句话。 Theano是一个Python库，可让您有效地定义
转载
2024-04-24 10:31:53
34阅读
1. CNN+RNN
相同点都是传统神经网络的扩展；前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新；每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。不同点CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；RNN进行时间扩展，神经元与多个时间输出计算；RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能；CNN则用于静态输出；CNN高级结构可以达到100+深度；RNN的深度有限。组合的意
转载
2024-04-08 10:16:17
43阅读
神经网络与深度学习——学习笔记（二）卷积神经网络基础深度学习平台介绍（1）深度学习平台简介模式识别——机器学习数据挖掘——机器学习+数据库统计学习——统计+机器学习计算机视觉——图像处理+机器学习语音识别——语音处理+机器学习自然语言处理——文本处理+机器学习（2）PyTorch简介 PyTorch 和TensorFlow2 的对比PyTorch：上手
转载
2024-07-18 12:18:19
151阅读
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
转载
2024-05-23 23:18:24
67阅读
文章目录一、前言1.结构图2.步骤3.loss值二、手识别0.图片1.下载项目框架2.标签分类3.训练4.测试三、总结 一、前言小王在毕设之余疯狂追剧，最近痴迷于《权利的游戏》中龙母的美貌，太?了 当然，二丫 和 雪诺 的故事线也非常好看，我喜欢剧透，欢迎大家向我剧透。? 当然了，小王也不能忘记毕设进度啦——好像是什么手语识别来着？哈哈哈哈，用最近了解的yolo跑个模型测试一下下吧，嘻嘻，效果还
Tensorflow+Keras+Yolo v3在anaconda3下配置全过程写在前面：这个配置过程仅为安装和测试教程，不涉及训练部分，最终使用的权重是YOLO官网提供已经训练好的，下载链接：https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights环境： 硬件平台：战神Z6-SL7D1Intel Core i7-6700HQ四核处理器GTX960M(2G显存
1、linux和CentOS是什么关系？ CentOS是Linux众多得发行版本之一，linux有三大发行版本（：Slackware、debian、redhat）,而Redhat有收费的商业版和免费的开源版,商业版的业内称之为RHEL系列，CentOS是来自于依照开放源代码规定而公布的源代码重新编译而成。可以用CentOS替代商业版的RHEL使用。两者
翻译
2017-01-09 12:51:27
10000+阅读
CentOS和Liunx是什么关系？ liunx有三大发行版：Slackware、debian、redhat。centos是liunx众多发行版中的一种。Redhat有收费的商业版和免费的开源版，商业版的业内称之为RHEL（RedHat Enterpri
原创
2016-07-10 15:01:21
1734阅读
CentOS和Linux 关系
转载
2019-03-09 11:18:36
2008阅读
# 什么是vmvisor和esxi的关系？
在了解vmvisor和esxi之间的关系之前，首先需要明确它们分别代表什么。VMvisor是一种虚拟化技术，它是运行在物理服务器上的软件，用于创建和管理虚拟机。而ESXi是VMware推出的一种VMvisor实现，是VMware vSphere的核心组成部分，用于在物理服务器上创建和运行虚拟机。
简而言之，vmvisor是一种虚拟化技术的概念，esx
原创
2024-05-08 11:41:51
3714阅读
