修改说明：为了能使迁移学习所训练出的模型能适应后续的知识蒸馏，因此对迁移的代码做了细节上的修订。后续红色标明字样，皆为修改后的内容采用模型分离的方式构造迁移学习，可以降低反向传播时卷积运算的工作量。1、卷积基的提取首先选定迁移的目标并提取其卷积基 可按照不同的需求提取迁移特征。keras除此外还有 DenseNet121、MobileNet、Xception等网络可以用于迁
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2024-08-15 16:27:59
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前言 本文主要展示如何微调一个预先训练过的AlexNet来对一个新的图像集合进行分类。这个过程也被称为转移学习，通常比训练一个新的网络要快得多，也容易得多，因为你可以使用更少的训练图像将学到的特性应用到新的任务中。要交互式地为转移学习准备网络，请使用深度网络设计器。一、加载预先训练好的网络net = alexnet;命令行窗口输入net = alexnet;然后enter进入。。。 上面的语句运行
目录转移矩阵求解套路常见转移矩阵1-斐波那契矩阵承接套路常见转移矩阵2-类斐波那契数列常见转移矩阵3-幂常数 前缀和具体DP问题---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------网上
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2024-09-23 06:08:53
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需求：使用3dmax或者sketchup等软件制作的三维模型（3ds、obj、dae、wrl、flt等），由于这些三维软件没有定义gis坐标系等参数选项，默认将这些模型导入到arcgis中，模型是没有空间参考的，这时就产生一个需求：如何将这些三维模型移动到模型真实位置？效果图：软件环境：ArcGIS Pro2.x示例数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1oT9PUcZAd6
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2024-01-10 12:37:25
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1、搭建故障转移集群1.1环境3台主机必须是一样的操作系统，本次实验使用为2008R2企业版，第一台DC/DNS/starwind共享存储/第二台jiedian1/第三台jiedian2/1.2网络设置:需设置3个网段ip地址，此网络心跳线。需在节点一和节点二中单独创建网卡，设置统一网段即可。192.168.2.0/24此网络为共享存储网络，需要在三台主机中单独创建网卡地址为192.168.1.10
原创
2017-12-25 14:00:35
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一、TensorFlow搭建深层神经网络DNN框架1、初始化变量 2、构建session会话 3、训练算法 4、实现神经网络框架不仅可以缩短编码时间，而且有时还可以实现加速代码的优化。文件tf_utils.py的代码，在主文件中需要导入相应的包：#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import m
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2023-11-13 20:22:34
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Description 由于人类对自然资源的消耗，人们意识到大约在 2300 年之后，地球就不能再居住了。于是在月球上建立了新的绿地，以便在需要时移民。令人意想不到的是，2177 年冬由于未知的原因，地球环境发生了连锁崩溃，人类必须在最短的时间内迁往月球。现有 n 个太空站位于地球与月球之间，且有
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2018-02-13 21:29:00
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# Hopfield神经网络状态转移计算
Hopfield神经网络是一种用于模式识别和优化问题的人工神经网络模型。它的设计灵感来源于生物神经系统中的神经元间相互作用的方式。Hopfield神经网络由一组互相连接的神经元组成，这些神经元可以是二进制或连续值的。
在本文中，我们将介绍Hopfield神经网络的状态转移计算，以及如何使用Python代码实现此计算。我们将首先对Hopfield神经网络
原创
2023-09-11 03:53:00
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这个问题的难点在于如何表示时间的流逝 流了。假如我们再开一条
原创
2022-02-10 15:54:30
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这个问题的难点在于如何表示时间的流逝
很容易想到源点是地球,然后中间一串的空间站,最后连向汇点月球很容易想到源点是地球,然后中间一串的空间站,最后连向汇点月球很容易想到源点是地球,然后中间一串的空间站,最后连向汇点月球
空间站间各自连边,流量是飞船的容量空间站间各自连边,流量是飞船的容量空间站间各自连边,流量是飞船的容量
这样跑最大流跑出来的其实是一天能到的最多的人,不能满足要求
假如我们再开一条上面的链呢?也许就能表示两天的最大流了。假如我们再开一条上面的链呢?也许就能表示两天的最大流了。假如我们再开一条
原创
2021-08-26 17:04:59
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这里主要介绍8中实现细节的技巧或tricks：数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法。1. 数据增广在不改变图像类别的情况下，增加数据量，能提高模型的泛化能力自然图像的数据增广方式包括很多，如常用的水平翻转（horizontally flip
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2023-09-05 19:03:29
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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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深度神经网络及训练本篇博文是上一篇博文【PyTorch】深度学习基础：神经网络的后续，上一篇主要是讨论了传统神经网络范畴上的内容。 本篇博文主要介绍深度神经网络、梯度下降算法、优化器及正则化等训练优化技巧。深度神经网络1. 从传统神经网络到深度神经网络①标志：2006年，Geoffrey Hinton提出了一种名叫“深度信念网络”的神经网络，可以使用“贪婪逐层预训练”的策略有效地进行神经网络的训练
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2023-10-18 22:57:53
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[Hinton06]提出了RBMs可以堆叠起来以贪婪的方式进行训练以构成深度置信网络（DBN）。DBNs是学习提取训练数据深度结构表征的图模型，为观察到的向量 和 隐藏层 的联合分布建模如下： 其中是k层已RBM的隐藏单元为条件的可见单元的条件性分布。是在RBM顶层的可见-隐藏联合分布。图示如下： DBN和RBM可使用贪婪的层际无监督训练原则是每层的基石，
吴恩达Deep Learning编程作业 Course2- 改善深层神经网络：超参数调试、 正则化以及优化-第一周作业初始化、正则化、梯度校验1.初始化这一部分我们将学习如何为一个初始的神经网络设置初始化参数，不同的初始化方式会产生不同的效果，现在我们就一起来尝试。首先我们先来了解一下什么样的初始化方法是好的方法：加速梯度下降的收敛增加梯度下降收敛到较低的训练(和泛化)错误的几率1.1 加载数据代
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2023-12-29 19:07:03
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使用了深层网络，当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。在根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式对深度网络权值进行更新时，得到的梯度值接近0，也就是梯度消失。计算权值更新信息的时候需要计算前层偏导信息，如果采用了不合适的损失函数，如sigmoid，则容易发生梯度消失情况。解决方法：预训练+微调。Hinton为了解决梯度的问题，提出采取无监督逐层训练方法，其基本思想是每次训练一层隐节点，训练时
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2024-03-26 11:55:01
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神经网络（深度学习）的几个基础概念从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层
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2023-11-09 00:59:59
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神经网络在二十世纪五十年代提出，在二十世纪七八十年代几乎一统天下，很多人工智能的研究人员对神经网络寄予了厚望，以为机器的智能化时代随着神经网络的发展而来临。所有人都对这个结构复杂，与人类的神经结构有一定相似性的东西充满了期待，可惜这么多年过去，神经网络似乎陷入了某种困境，而且当年的辉煌也开始黯淡了下来，在分类方面，被支持向量机打得节节败退，而在降维方面，似乎也很难敌过一些统计方法。在21世纪的前十
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2014-05-08 09:03:00
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神经网络在二十世纪五十年代提出，在二十世纪七八十年代几乎一统天下，很多人工智能的研究人员对神经网络寄予了厚望，以为机器的智能化时代随着神经网络的发展而来临。所有人都对这个结构复杂，与人类的神经结构有一定相似性的东西充满了期待，可惜这么多年过去，神经网络似乎陷入了某种困境，而且当年的辉煌也开始黯淡...
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2014-05-08 09:02:00
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