1 介绍1.1 推荐系统发展的三个阶段回顾一下推荐系统的历史，一般可以分为三个阶段，浅层模型[74,125,126]，神经模型[26,48,56]和基于gnn的模型[55,153,188]。最早的推荐模型通过直接计算交互的相似度提出了基于模型的CF方法，如矩阵分解(MF)[74]或分解机[125]，将推荐作为一个表示学习问题来处理。然而，这些方法面临着复杂的用户行为或数据输入等关键挑战。为了解决这
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2024-01-08 19:06:20
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2近年来，深度学习大火，在无人驾驶、智能机器人、图片识别及分类、目标检测、预测未来、疾病诊断等等领域，无一不是深度学习发挥着重大、关键作用。那么深度学习到底是什么，真的有那么神秘吗？其实也不然，就像大脑由一个个脑细胞构成一样，深度学习也是由一个个神经元构成的，如果只看单个细胞或者神经元，觉得没那么复杂，但是很多很多个细胞或者神经元组合起来形成一个整体，就变得那么的神奇与伟大。那么深度学习与神经网络
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2024-01-10 15:39:26
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# 神经网络水果分类识别目的实现指南
## 1. 整体流程
下面是实现神经网络水果分类识别目的的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------- |
| 步骤1 | 数据收集和准备 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 神经网络模型构建 |
| 步骤4 | 模型训练与优化 |
| 步骤5 | 模型评估与测试 |
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原创
2023-09-13 05:03:11
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1、神经网络基础 2、人工神经网络（ANN）3、Mnist数据集浅层神经网络分析4、卷积神经网络（CNN）5、卷积网络Mnist数字图片识别一、神经网络基础1、感知机感知机是一类人造神经元，在许多神经网络中，主要的神经元模型是sigmoid神经元。我们将很快的了解什么是sigmoid神经元，但是想要知道为什么sigmoid要这么定义，就需要我们花点时间去了解感知机。 &nbs
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2023-10-30 23:58:10
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导语Hello，大家好呀！我是木木子吖～一个集美貌幽默风趣善良可爱并努力码代码的程序媛一枚。听说关注我的人会一夜暴富发大财哦——不信你试试！所有文章完整的素材+源码都在大家是不是发现现在的水果五花八门，特别是我们平常去超市或者水果店的时候，经常会看到好多水果长相差不多，但是价格却相差十万八千里。总是搞不清楚这些水果有什么区别，从而导致我们经常被不良小贩坑骗！这个时候有些人会利用一些软件来识别水果的
01—“图神经网络”是什么过去几年，神经网络在机器学习领域大行其道。比如说卷积神经网络(CNN)在图像识别领域的成功以及循环神经网络(LSTM)在文本识别领域的成功。对于图像来说，计算机将其量化为多维矩阵；对于文本来说，通过词嵌入(word embedding)的方法也可以将文档句子量化为规则的矩阵表示。以神经网络为代表的深度学习技术在这些规范化的数据上应用的比较成功。但是现实生活中还存在很多不规
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2023-10-20 09:51:53
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Hopfield神经网络在联想记忆中的应用如何实现HNN的联想记忆功能? 网络能够通过联想来输出和输入模式最为相似的样本模式。 传感器输出：[外形，质地，重量]T 样本: 具体怎样实现联想记忆？ 步骤： （1）设计DHNN结构 （2）设计连接权矩阵 （3）测试（1）设计DHNN结构（ 2）设计连接权矩阵（3）测试Hopfield神经网络优化方法1985年，霍普菲尔德和塔克（D. W. Tank）应
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2023-11-02 19:54:05
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论文地址基于深度卷积神经网络的遥感影像车辆检测本文基于超像素分割算法实现对车辆检测窗口的定位。车辆检测窗口的识别是基于深度卷积神经网络实现的。通过数据扩充将带标记的样本应用于深度卷积神经网络进行特征和分类器参数的学习。训练完成的深度卷积神经网络将识别所有的车辆检测窗口，结合非极大值抑制对识别结果做过滤得到最终的车辆检测结果。 本文提出一种先在遥感图像中提取道路感兴趣区域再在这个道路感兴趣
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2023-12-20 09:13:13
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1 监督学习模型1.1.1总结1）语音识别以前使分步骤识别的，分为声学模型和语言模型，比如先GMM再HMM； 2）后面发展为端到端的，直接将语音信号转换成文字，比如LSTM+CTC目标函数。语音识别基本和图片识别类似，都是从传统的模型到深度神经网络DNN，再到RNN、深度卷积网络CNN。下面是一些模型列表： 1.混合高斯-隐马尔科夫模型 GMM-HMM 2.深度神经网络-隐马尔科夫模型 DNN-H
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2024-02-06 23:53:28
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文章目录0 项目说明1 项目说明2 车牌字符库的建立2.1 图像的缩放技术2.2 字符的保存2.3 基于BP神经网络的字符识别3 项目工程 0 项目说明基于颜色和BP神经网络的车牌定位和识别系统提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1 项目说明本系统车牌字符识别技术主要包括三部分内容：车牌定位、字符分割及字符识别。车牌通过摄像机等电子设备，变成一幅图像后，如何在这幅图像中准确找到
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2024-02-23 15:06:16
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目录一、理论基础二、核心程序三、仿真结论一、理论基础 车牌字符识别是在车牌准确定位的基础上，对车牌上的汉字、字母、数字进行有效确认的过程，其中汉字识别是一个难点，许多国外的系统也往往是因为汉字难识别而无法打入中国市场，因而探寻好的方法解决字符的识别也是至关重要的。目前已有的方法很多，但其效果与实际的要求相差的很远，难以适应现代化交通系统的高速度、快节奏的要求
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2023-12-15 16:48:46
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#-*- coding:utf-8 -*- import time import keras import skimage import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.image as img from scipy import ndimage from skimage import color, data, tr...
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2019-06-26 15:53:00
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3.1 学习目标学习CNN基础和原理使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练3.2 CNN介绍卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷积操作，
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2023-12-17 17:18:09
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基于卷积神经网络CNN的手写数字识别1.CNN卷积神经网络中的几个概念卷积核(Convolution Kernel)卷积(Convolution)池化(Pooling)2.导入mnist手写数据集3.构建卷积神经网络4.训练卷积神经网络5.使用测试集测试6.参考文献 1.CNN卷积神经网络中的几个概念想象现在你有一张手写数字图片，你需要识别它是0-9中的哪个数字，一种思路是寻找图片局部的特征，如
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2024-01-11 11:57:01
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近年来，深度学习技术特别是卷积神经网络 (CNN) 在计算机视觉和机器学习领域得到了广泛的应用。这种深度学习技术在 MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、Microsoft COCO 和 ImageNet 等不同基准上的不同分类、分割和检测任务中提供了最先进的精度。然而，近十年来，人们对传统的机器学习方法识别孟加拉车牌进行了大量的研究。由于识别精度较低，这些系统都不能用于为 Bangl
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2023-11-06 22:55:36
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摘要本文提出了一种字符感知神经网络（char-net）来识别扭曲的场景文本。我们的char-net由一个字级别的编码器，一个字符级编码器和一个基于LSTM的解码器组成。和以往使用全局STN网络来校正整个扭曲文本图像的工作不同，我们采用了检测和校正单个字符的方法。为此，我们提出了一种新的分层注意机制（HAM），该机制由一个RoIWarp递归层和一个字符级注意层组成。RoIWarp层从字级编码器产生的
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2024-08-10 18:10:58
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卷积神经网络（二）- 深度卷积网络：实例研究一、为什么要进行实例研究(Why look at case studies?)二、经典网络(Classic networks)三、残差网络(Residual Networks-ResNets)四、残差网络为什么有用(Why ResNets work?)五、网络中的网络以及1x1卷积(Network in Network and 1x1 convolut
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2023-11-01 18:02:13
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文章目录1. 卷积神经网络的结构输入层卷积层激活层池化层全连接层2. 卷积在图像中有什么直观作用3. 卷积层有哪些基本参数？4. 卷积核有什么类型？5. 二维卷积与三维卷积有什么区别？二维卷积三维卷积6. 有哪些池化方法？池化原理池化类型7. 1*1卷积的作用？8. 卷积层和池化层有什么区别？9. 卷积核是否一定越大越好？10. 每层卷积是否只能用一种尺寸的卷积核？11. 怎样才能减少卷积层参数
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2023-08-30 21:54:00
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二分类-数据分析及模型报告
原创
2021-08-02 15:21:23
168阅读
二分类-数据分析及模型报告
原创
2021-08-02 15:21:27
322阅读
