目录2 人工神经网络2.1 神经元2.2 激活函数3 卷积神经网络之层级结构4 CNN之卷积计算层4.1 CNN怎么进行识别4.2 什么是卷积4.3 图像上的卷积4.4 GIF动态卷积图5 CNN之激励层与池化层5.1 ReLU激励层5.2 池化pool层6 后记1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都
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2024-05-26 16:23:57
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VGG相关文献VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITIONKaren Simonyan∗ & Andrew Zisserman+http://arxiv.org/abs/1409.1556vgg是作者所在的课题组的缩写，visual geometry group，视觉几何学小组。通常有vgg16和vgg
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2024-05-30 09:52:20
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ai视频监控分析软件助力生产安全是建筑行业遵循道德底线的重要保障。ai视频监控分析软件是根据人工智能化机器视觉科研开发的，合理地监控了人们的不正常个人行为和监控视频照片中的所有目标的行为跟状态，并传出了报警信息。ai视频监控分析软件连接音频输出设备可以在前面传出语音警示。
原创
2024-06-28 14:22:19
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智能烟火识别预警软件采用人工智能技术，智能烟火识别预警软件在工厂、工地等场所利用已经安装的摄像头，智能烟
原创
2024-09-03 23:19:35
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恶意软件是一种招人恨的代码，因为它们专干坏事，如泄漏个人隐私、造成数据丢失，等等。而杀毒软件公司则不断想办法检测并阻止恶意软件。如此一来，猫和老鼠的大戏从此开演了。一般来说，杀毒软件要想防御某种恶意软件需要经过以下过程：收集到样本，分析样本，升级病毒库，之后杀毒软件才能够识别该恶意软件。而反检测技术，就是在恶意软件的分析阶段设置障碍，让分析人员无法或难以对恶意代码进行分析，这主要包括两类技术，一种
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2024-05-13 19:46:46
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# 使用SPSS软件构建CNN神经网络解决分类问题
## 简介
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型，适用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。SPSS软件作为一款强大的统计分析工具，也可以用于构建和训练CNN模型。本文将介绍如何使用SPSS软件构建和训练CNN神经网络，并以一个具体的图像分类问题为例。
原创
2024-01-30 07:25:12
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蔬菜是我们日常生活中不可缺少的食物之一，有着丰富的营养价值。然而，在购买蔬菜时，很多人容易分辨不出不同种类的蔬菜，甚至可能出现选错蔬菜的情况。为了解决这个问题，蔬菜种类识别技术应运而生。蔬菜种类识别技术是一种利用计算机视觉技术实现的蔬菜种类分类方法。它的基本原理是通过采集蔬菜图像信息，利用图像处理与分析技术，自动地将蔬菜分为不同的种类，并输出识别结果。在蔬菜种类识别技术中，图像采集是非常重要的一步
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2024-03-29 12:28:44
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深度学习框架我们在使用CNN的时候往往会采用深度学习框架来减小我们的工作量，以下是现在常用的一些深度学习框架深度学习框架有以下意义下面让我们来看看如果我们用numpy从头构建一个计算图是怎么样的，我们可以看出它有以下两个问题：不能在GPU上运行以及梯度需要我们手动计算我们采用深度学习的框架可以很好的解决以上问题：让程序在GPU上运行仅仅需要一行代码，以及程序可以自动为我们计算梯度TensorFlo
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2024-09-14 13:09:00
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我们可能经常会在无意之间安装了一些很难卸载的流氓软件，又或者因为不正常的删除文件导致一些软件无法卸载，有的时候我们进入程序里面卸载，以为把软件卸载了，但其实还会存在一些没用的数据和垃圾没被清除，那今天就给大家推荐3款强力卸载软件，让你的电脑更轻松。一、GeekUninstallerGeekUninstaller是一个免费的专业卸载软件，并且体积只有1.7M左右，可以保证卸载无残留，系统运行速度也不
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2024-04-29 08:56:21
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目录1、应用领域2、卷积的特征值计算方法3、步长&填充 大小 与输入输出大小的关系4、池化层的作用5、整体网络架构1、应用领域卷积神经网络为图像而生，但应用不限于图像。在图像处理任务上，卷积神经网络可以用来识别位移、缩放及物体形态扭曲的二维图形。一方面，由于其网络模型中的特征是通过训练数据集进行图像特征学习，从而避免了显式地特征抽取；另一方面，由于图像上同一特征映射面上的神经元权值相同，所
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2024-04-09 21:04:17
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做了半年的CNN算法移植，有时候需要回避一些东西，所以写的东西不能太多。简单提一下自己的总结，既是笔记，又是与网友们交流讨论。 CNN兴起，深圳这个躁动的城市很多人就想趁着这个机会捞一笔风投。于是各种基于CNN的在GPU上的demo出现后立马就成立公司，招FPGA工程师或者ARM 等嵌入式工程师，希望通过他们进行产品落地。毕竟GPU功耗高，散热
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2024-03-28 21:28:28
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在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，往往包含许多种不同的网络层交替组成，主要有卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、非线性层（ReLU Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等等，本文主要对几种经典的层进行常识介绍，就当成科普吧。其实就是今天不想写论文笔记了，哈哈哈~部
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2023-10-08 07:42:54
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写在前面 今天连看了Fast RCNN和这一篇，一开始以为这篇会是Fast RCNN的加强版。看了之后发现不是，这篇提出的框架更像是SPP-Net的加强版，因为这篇并没有实现joint training，不同的步骤还是分开来跑的。不禁让人想，如果能够结合这篇和Fast RCNN的所有技巧，VOC07的mAP会不会上80%了啊。。Detection进步确实太快了。 闲话少说，下面进入正题。:) m
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2024-06-20 17:31:51
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图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]
此版为中英文对照版，纯中文版请稳步：[SENet中英文对照版]Squeeze-and-Excitation Networks挤压和激励网络Jie Hu* Momenta hujie@momenta.aiLi Shen* University of Oxford lishen@robots.ox.ac.ukGang Sun* M
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2024-05-29 09:55:33
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上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点，视神经具有局部感受野，一整张图的识别由多个局部识别点构成；不同神经元对不同形状有识别能力，且视神经具有叠加能力，高层复杂的图案可以由低层简单线条组成。之后人们发现经过conclusional的操作，可以很好反映视神经处理计算的过程，典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5，可以极大地提升识别效果。本文主要就convolutional layer、poo
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2024-08-08 12:09:24
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过去提起制图，它是一项具备高度专业化的创作活动，需要由熟练掌握制图技能的人完成，且制图通常包含的步骤繁多，很容易劝退想学习或者入门制图的新手，但随着 ai 人工智能技术在各个领域的落地，我们有机会用上各类 ai 工具软件来辅助制图，甚至达到了：只要输入文本，ai 就能自动生成绘画的地步。单纯想想是不是就觉得难以置信呢？好似昨天还在憧憬的画面，今天就已经实现了。ai 技术的发展可以说一日千里，三天两
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2024-06-17 21:27:00
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CNN是美国有线电视新闻网——Cable News Network的英文缩写，由特纳广播公司（TBS）董事长特德·特纳于1980年6月创办，通过卫星向有线电视网和卫星电视用户提供全天候的新闻节目，总部设在美国佐治亚州的亚特兰大。 CNN国际新闻网为全球最先进的新闻组织，带给您每周七天，每天二十四小时的全球直播新闻报导。任何突发的新闻，CNN国际新闻网都会率先为您作现场报导。全球超过二百一十个国家及...
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2008-04-09 09:07:00
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2评论
输出所有Action的Q-Value
原创
2021-08-02 14:57:34
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二叉树的搜索
原创
2021-08-08 16:09:55
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文章目录第三章：神经网络3.1 数学模型3.2 激活函数3.3 代码实现3.4 学习容量和正则化3.5 生物神经科学基础 第三章：神经网络神经网络是对线性模型的升级，使之能对线性不可分的训练集达到好的分类效果，同时也是理解卷积神经网络的基础，其核心是引入非线性激活函数和多层结构。3.1 数学模型线性模型只能对线性可分的训练集达到较好的分类效果，那么怎么对其升级，使之能对线性不可分的训练集也达到好
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2023-10-08 08:51:50
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