期刊：information sciences引用：Hassan M M, Gumaei A, Alsanad A, et al. A hybrid deep learning model for efficient intrusion detection in big data environment[J]. Information Sciences, 2020, 513: 386
转载
2024-09-25 12:04:35
37阅读
7.1 R-CNN R-CNN首先从输入图像中选取若干提议区域（找出可能的感兴趣区域），并标注它们的类别和边界框（如偏移量），用卷积神经网络对每个提议区域进行前向传播以抽取其特征，用每个提议区域的特征来预测类别和边界框。该模型如下图所示： &n
Oracle数据库中提供了同义词管理的功能。同义词是数据库方案对象的一个别名，经常用于简化对象访问和提高对象访问的安全性。在使用同义词时，Oracle数据库将它翻译成对应方案对象的名字。与视图类似，同义词并不占用实际存储空间，只有在数据字典中保存了同义词的定义。在Oracle数据库中的大部分数据库对象，如表、视图、同义词、序列、存储过程、函数、JAVA类、包等等，数据库管理员都可以根据实际情况为他
4.2 AdaBN 算法依赖测试集统计学信息问题问题描述：虽然 AdaBN 算法可以提高 WDCNN 模型的抗噪能力与变载领域自适应能力，但 AdaBN 算法需要整个测试集的样本在 WDCNN 每一个 BN 层的均值与方差，这对于一个故障诊断系统，在初期是难以满足的。解决思路：1）根据部分测试样本的均值方差，对整体测试样本的均值方差进行估计；2）不获取任何测试集的信息，通过对 WDCNN 模型本身
转载
2023-10-08 08:10:00
152阅读
内容参考：《基于卷积神经网络的轴承故障 诊断算法研究》–张伟代码参考:https://github.com/AaronCosmos/wdcnn_bearning_fault_diagnosis1 背景：基于信号处理的特征提取+分类器的传统智能诊断算法，对专家经验要求高，设计耗时且不能保证通用性，已经不能满足机械大数据的要求。提出使用基于卷积神经网络智能诊断算法来自动完成特征提取以及故障识别。1.1
转载
2023-10-13 08:57:39
286阅读
: // .com / adong7639 / p / 9145.
html
写的很好
'''
本文讲解的是在CNN中的batch normalization
'''
import torch
import torch.nn as nn
import copy
class Net(nn.Module):
def __init__(self, dim
转载
2024-03-27 10:01:48
160阅读
上一期，我们一起学习了深度学习中卷积神经网络的通俗原理，深度学习三人行(第8期)----卷积神经网络通俗原理接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：CNN实现(TensorFlow)CNN之内存计算CNN之池化层小结公众号内回复关键字，即可下载代码，关键字见文末！一. CNN实现(TensorFlow)在TensorFlow中
转载
2024-08-08 11:08:38
144阅读
Torchvision更新到0.3.0后支持了更多的功能，其中新增模块detection中实现了整个faster-rcnn的功能。本博客主要讲述如何通过torchvision和pytorch使用faster-rcnn，并提供一个demo和对应代码及解析注释。目录如果你不想深入了解原理和训练，只想用Faster-rcnn做目标检测，请看这里torchvision中Faster-rcnn接口一个dem
转载
2023-12-08 15:43:18
81阅读
注释Yang Jianwei 的Faster R-CNN代码（PyTorch）jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch文件demo.py 这个文件是自己下载好训练好的模型后可执行下面是对代码的详细注释（直接在代码上注释）：1.有关导入的库 1 # -----------------------
转载
2024-06-24 10:56:37
45阅读
1. 概述在本教程中，我们将使用 Java 中的 Deeplearning4j 库构建和训练卷积神经网络模型。2. 图像分类2.1. 问题陈述假设我们有一组图像。每个图像表示特定类的对象。此外，图像上的对象属于唯一已知的类。因此，问题陈述是构建能够识别给定图像上对象的类的模型。例如，假设我们有一组包含十个手势的图像。我们构建一个模型并对其进行训练以对其进行分类。然后经过训练后，我们可以传递其他图像
转载
2023-10-08 08:18:28
289阅读
目录CNN 的实现CNN 的可视化 CNN 的实现本节将实现以下结构的简单 CNN默认在 MNIST 数据集上工作，输入数据形状为 ，卷积层使用 的滤波器，滤波器个数为 30，不进行填充，步长为 1，因此卷积层之后数据形状为 。池化层使用 的滤波器，不进行填充，步长为 2，因此池化层之后数据形状为 。第一个隐藏层设为 100 个神经元，输出层的神经元个数设为 10import sys
fil
转载
2024-07-03 03:19:57
46阅读
1. CNN卷积神经网络（CNN）是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一 种多层神经网络。如图，传统的神经网络使用全连接的策略进行极端，在处理较大的数据（如图像）时会遇到问题：权值太多，计算量太大；需要大量样本进行训练。CNN通过局部感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数。我们在观察一个图像的时候，不可能一眼看到图像的所有内容。这时候，CNN中隐藏层的每个神经元只和前一层
转载
2023-12-02 22:54:29
69阅读
作者丨happy导读本文创造性的将Transformer中的自注意力机制的动态上下文信息聚合与卷积的静态上下文信息聚合进行了集成，提出了一种新颖的Transformer风格的“即插即用”CoT模块，它可以直接替换现有ResNet架构Bottleneck中的3✖️3卷积并取得显著的性能提升。 Contextual Transformer Networks for Visual Recogn
转载
2024-04-04 10:44:06
126阅读
这次讲一讲如何在keras中简单实现CNN对手写数字的识别.
首先在上一课的讲述中，图像现在是分RGB三个通过，以立方体的形式来检测和卷积的，一般一维的叫做向量vector，那么三维这个立方体矩阵就叫做tensor张量。
model2.add( Convolution2D(25,3,3,
转载
2024-05-08 17:32:16
52阅读
CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经网络对于MNIST手写数字识别的实战代码和心得首先是对代码结构思路进行思路图展示，如下： 参数和原理剖析： 因为MNIST图片为长和宽相同的28像素，为黑白两色，所以图片的高度为1，为灰度通道。 在传入的时候，我定义的BATCH_SIZE为512，所以具体的输入维度为(512,1,28,28) 我的CNN卷积神经网络的为两层
转载
2024-07-23 11:33:27
314阅读
在当今的自然语言处理（NLP）领域，卷积神经网络（CNN）已经被广泛应用于文本分类、情感分析和其他任务。通过这篇文章，我将详细记录如何使用CNN来解决NLP问题的过程，涉及到技术原理、架构解析、源码分析等多个方面。
### 背景描述
随着大数据时代的到来，信息的快速增长带来了知识的自动提取需求。在这方面，CNN作为一种高效的机器学习算法，能够处理文本数据并提取特征。以下是CNN实现NLP的一般流
文章目录图嵌入发展Deep walkLINE：Large-scale Information Network EmbeddingNode2VecSDNEGCNGraphSageGATGated Graph Neural NetworkHAT 图嵌入用低维、稠密、实值的向量表示网络中的节点（含有语义关系，低维，自适应性），且可以将异构信息投影到同一低维空间。Graph Embedding 的中心思
切换至 cuda-8.0
sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0 /usr/local/cuda
nvcc --version
which nvcc切换至 cuda-10.0
sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cu
R-CNN原理详解与代码超详细讲解(二)–Alexnet模型对象和SVM模型对象下面是R-CNN中Alexnet模型对象和SVM模型对象 代码。一、Alexnet模型对象class AlexNet(object):
def __init__(self, alexnet_mat_file_path=None, is_training=True, is_svm=False):
转载
2024-10-11 12:38:14
46阅读
# pyspark实现cnn
## 流程概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用PySpark实现卷积神经网络（CNN）。CNN是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域。PySpark是Spark的Python API，用于大规模数据处理和分布式计算。
以下是整个实现过程的流程图：
```mermaid
graph TD
A[数据准备] -- 1. 加载数
原创
2023-10-04 11:08:25
372阅读
