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
? 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
【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
图结构篇图结构在我们的生活中实际上是非常常见的，其中最显著的就是我们的地图了，比如我的家乡重庆：可以看到，地图盘根错节，错综复杂，不同的道路相互连接，我们可以自由地从这些道路通过，从一个地点到达另一个地点。当然除了地图，我们的计算机网络、你的人际关系网等等，这些都可以用图结构来表示。图结构也是整个数据结构中比较难的一部分，而这一章，我们将探讨图结构的性质与应用。图也是由多个结点连接而成的，但是一个
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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这几天跑网络出现了点问题，不知道是什么原因导致网络没学到东西，学习下训练过程的可视化，这样在训练过程中可以更加直观的看出问题所在。 用的可视化库是Visdom。1、Visdom安装打开anaconda窗口终端，conda activate 虚拟环境名,启动虚拟环境。 pip install visdom2、测试在终端执行python -m visdom.server。 在这个窗口大半天都不动。 百
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2024-07-09 14:29:33
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简介2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，使错误率大幅下降，同时
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2024-05-30 09:19:12
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神经网络中的损失计算：点击此处 点击此处pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先
分类的深度网络最新的两个注意点：1、SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）- 论文的动机是从特征通道之间的关系入手，希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。另外，没有引入一个新的空间维度来进行特征通道间的融合，而是采用了一种全新的“特征重标定”策略。具体来说，就是通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，然后依照这个重要程度去增强有用的特征并抑制对当
# 深度学习网络模型内存管理
随着深度学习的飞速发展，深度学习模型在各个行业得到了广泛的应用。然而，随着模型规模的不断增加，内存管理问题逐渐成为一个重要的研究课题。本文将探讨深度学习网络模型在内存管理方面的挑战，并介绍相应的解决方案，最后通过代码示例来更好地理解这些概念。
## 深度学习模型内存管理的挑战
在训练深度学习网络时，内存的占用是一个关键问题。一个大型模型通常包含数百万到数亿的参数
# Xilinx深度学习网络模型概述及实现示例
深度学习已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。随着硬件加速技术的逐渐发展，Xilinx FPGA为深度学习的应用提供了一个高效的解决方案。本文将简要介绍Xilinx深度学习网络模型的实现，并通过代码示例加以说明。
## 1. 何为Xilinx深度学习网络模型？
Xilinx深度学习网络模型是指在Xilinx FPGA上运用的深度学
原创
2024-09-08 05:45:03
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深度学习网络压缩模型方法总结(model compression)主要分为两类：1. 新的卷机计算方法这种是直接提出新的卷机计算方式，从而减少参数，达到压缩模型的效果，例如（1）、SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB mo
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2023-10-12 13:04:57
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Deep Compression方法，包含 裁剪，量化，编码 三个手段。模型参数分析：网络中全连层参数和卷积层weight占绝大多数， 卷积层的bias只占极小部分。 而参数分布在0附近，近似高斯分布。 参数压缩针对卷积层的weight和全连层参数。每一层的参数单独压缩。1. 剪枝(pruning)模型的裁剪方法则比较简单明了，直接在原有的模型上剔除掉不重要的filter， 虽然这种压缩方式比较粗
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2024-01-02 23:43:28
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这一部分开始，是对深度学习的有关内容进行学习，在机器学习中有涉及到部分有关深度学习的内容，如CNN、autoencoder等比较简单的网络模型。这一部分开始，将对深度学习有一个较为系统的学习和了解。除了基本理论内容外，中间可能穿插一些tensorflow来实现一些东西，也将在这里一并涉及。深度学习中常见的网络结构0.前言机器学习中有一个通用的三步走的策略：1.function set 2. cos
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2023-07-21 12:12:10
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计算机网络的各层协议及作用？计算机网络体系可以大致分为一下三种，OSI七层模型、TCP/IP四层模型和五层模型。OSI七层模型：大而全，但是比较复杂、而且是先有了理论模型，没有实际应用。TCP/IP四层模型：是由实际应用发展总结出来的，从实质上讲，TCP/IP只有最上面三层，最下面一层没有什么具体内容，TCP/IP参考模型没有真正描述这一层的实现。五层模型：五层模型只出现在计算机网络教学过程中，这
OSI七层模型OSI 模型是一个理论模型，一共有七层，但是互联网实际使用的是 TCP/IP 模型，后者不使用前者中的第五层和第六层因此 TCP/IP 模型一共有五层，从上到下分别是：第 七层：应用层（Application layer）第四层：传输层（Transport layer），管理应用程序的连接，保证连接的有效建立。第三层：网络层（Network layer），让各个网络间相
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2024-06-28 06:14:28
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# 深度学习网络结构绘图
深度学习是机器学习的一个子领域，它通过神经网络模拟人脑的工作机制来完成各种复杂任务。随着深度学习的广泛应用，如何准确地描述和可视化深度学习网络结构变得尤为重要。在本文中，我们将探讨如何使用代码来绘制深度学习网络结构，并通过示例展示可视化技术的应用。
## 深度学习的基础概念
在开始讨论绘图之前，我们先了解一些基本概念。深度学习模型通常由以下组件组成：
- **输入
在深度学习技术日益成熟的今天，深度学习网络结构的绘画问题成为了研究者和工程师们面临的重要课题。随着深度学习在各个行业的应用日益广泛，如何高效且清晰地描绘网络架构，以确保团队成员之间的有效沟通和项目的高效推进，变得尤为重要。本文将从背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用六个方面，详细探讨如何解决“深度学习网络结构绘画”问题。
## 背景定位
在如今人工智能蓬勃发展的业务场景中
在自然语言处理领域，TTS（文本转语音）技术正逐渐成为重要的数据驱动应用。通过深度学习网络结构，TTS系统可以生成更自然、更富有表现力的语音。随着研究的深入，TTS的技术架构不断演进，这使得我们有必要重新审视其深度学习网络结构，以实现更好的性能及用户体验。
> **权威定义**：根据2015年IEEE的定义，TTS是一种将书面文本转换为听觉语音的技术，包含了多种深度学习算法与语音合成技巧。
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1 INTRODUCTION1.1 STRUCTURE AND HUMAN COGNITION我们的生活中存在着非常多的结构（Structure），例如原子、分子、社交网络等，然后就很自然地引出一种表达这些结构的形式，也就是图（Graph）。1.2 Artificial Intelligence and Deep Learning简单的介绍了下人工智能和深度学习。1.3 SCOPE AND RES
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2024-09-05 12:27:11
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