摘要： 理解视频中的人体行为在视频监控、自动驾驶以及安全保障等领域有着广泛的应用前景。目前视频中的人体行为分类研究是对分割好的视频片段进行单人的行为分类。对视频中的人体行为分类研究已经从最初的几种简单人体动作到几乎包含所有日常生活的几百类行为。近些年来基于RGB视频数据的先进深度行为分类模型可以分为三类：基于双流架构的、基于循环神经网络RNN的和基于3D卷积神经网络的。本文将详细介绍前两
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2023-11-28 13:00:22
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各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0中如何构建卷积神经网络ResNet-50，案例内容：现在收集了10位艺术大师的画作，采用卷积神经网络判断某一幅画是哪位大师画的。提取码： 2h5x1. 数据加载在文件夹中将图片按照训练集、验证集、测试集划分好之后，使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()从文件夹中读取数据。
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2023-11-24 07:58:19
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目录 1.卷积神经网络解决的问题2.经典的卷积神经网络2.1 LeNet2.2 AlexNet2.3 VGG2.3.1 VGG块2.3.2 VGG网络2.4 NiN2.4.1 Nin块2.4.2 Nin网络2.5 GooLeNet2.5.1 Inception块2.5.2 GoogLeNet网络2.6 ResNet2.6.1 残差块2.6.2 残差网络2.7 DenseNet1.卷积神经
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2023-11-12 08:19:49
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# 神经网络分类模型
神经网络是一种模仿人类神经系统构造的人工智能模型。它由多个神经元组成的层级结构，每个神经元通过输入信号的加权和进行激活，传递给下一层的神经元。神经网络模型可以用于各种机器学习任务，包括分类、回归和聚类等。
本文将重点介绍神经网络在分类任务中的应用，并提供一个简单的代码示例。我们将使用Python编程语言和Keras库来构建一个简单的神经网络分类模型。
## 数据集
首
原创
2023-07-19 19:21:23
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人工神经网络分类方法从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（BackPropagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要
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2023-07-05 21:46:46
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神经网络模型和算法：Bp神经网络是一种反向传播机制，反馈错误，固化期望输出神经网络，深度学习的底层神经元由三层结构组成：输入层【例如信号、知识的输入】，隐藏层【用作处理、训练、学习，必不可少，相当于知识的理解】，输出层【经过“学习”后的输出】。误差反馈办法：在模拟，交互时，常用到线性拟合，然而现实中大部分事务时是非线性的，而神经网络就是通过不断的误差反馈，来拟合这种非线性的事务。神经网络结构确定，
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2023-05-30 14:47:51
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一、RNN 1、定义 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural network），另一种是结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。RNN一般指代时间递归神经网络。 2、recurr
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2023-11-27 00:16:39
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**神经网络，是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。**它以对大脑的生理研究成果为基础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现一些特定的功能。神经网络是目前最火的研究方向深度学习的基础，本文将神经网络分成三个主要类别，并详细介绍了每个类别的主要神经网络模型，读完本文你将能迅速掌握常用的经典神经网络模型，属于深度学习的基础入门篇。一般来说，**神经网络可以分为三种主要类型：前馈神经网络、反
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2023-11-12 17:35:15
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接上篇：卷积神经网络对图片分类-中9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers在每个卷积层之后，会马上进入一个激励层，调用一种激励函数来加入非线性因素，决绝线性不可分的问题。这里我们选择的激励函数方式叫做ReLU, 他的方程是这样f(x) = max(0, x)，就是把小于零的值都归为0，好处是可以是网络训练的更快，减少梯度消失的问题出现。具体如何理解，例如：上图A中
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2024-04-11 10:21:06
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有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构
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2023-08-23 18:21:46
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什么是神经网络神经网络是机器学习中的一种模型，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。一般来说，神经网络的架构可以分为三类：前馈神经网络这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列
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2023-08-18 16:18:06
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摘要
一、网络特征二、网络介绍
1.LeNet
2.AlexNet3. VggNet4. GoogleNet5. ResNet6. DenseNet三、网络参数对比总结 摘要包含如下网络 LeNet、AlexNet、Vgg、GoogLeNet、ResNet、DenseNet。一、分类网络特征分类网络可以有效的提取物体特征, 不仅可以完成分类的任务, 同时可作为其
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2023-10-24 04:38:04
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10分钟掌握图神经网络及其经典模型1. 图的基本概念1.1 图的表示2. 图神经网络的基本概念2.1 了解图神经网络2.2 消息传递2.3 最后的向量表征有什么用？3. 经典的图神经网络模型3.1 GCN： Graph Convolution Networks3.2 GraphSAGE：归纳式学习框架3.3 GAT：Attention机制4. 流行的图神经网络模型4.1 无监督的节点表示学习（U
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2023-10-30 23:28:41
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神经网络与深度神经网络有什么区别神经网络（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
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2023-08-13 23:37:08
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文章目录6 分类任务6.1 前置知识6.1.1 分类6.1.2 分类的网络6.2 动手6.2.1 读取数据6.2.2 functional模块6.2.3 继续搭建分类神经网络6.2.4 继续简化6.2.5 训练模型6.3 暂退法6.3.1 重新看待过拟合问题6.3.2 在稳健性中加入扰动6.3.3 暂退法实际的实现6.4 后话 6 分类任务在这一讲中，我们打算探讨一下神经网络中是如何处理分类任务
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2023-10-14 10:38:02
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1．1主要研究内容本次实验利用CNN对类别数据集进行分类，并掌握卷积神网络搭建的过程，了解卷积模块，池化模块，Batch Normalization模块，激活函数等各个模块的原理，以及对图像进行卷积操作，池化操作等计算方法与过程；对每次训练损失进行可视化，不断调整参数，例如优化器的选取、学习率等；通过混淆矩阵来评判分类结果好坏。该实验所需的类别数据集1．2 数据集描述实验使用的类别数据集有6400
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2023-11-19 18:14:05
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基于BP神经网络的数据分类 神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。1 传统的BP算法简述 BP
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2023-09-15 19:42:13
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谈到文本分类，就不得不谈谈CNN(Convolutional Neural Networks)。这个经典的结构在文本分类中取得了不俗的结果，而运用在这里的卷积可以分为1d 、2d甚至是3d的。 下面就列举了几篇运用CNN进行文本分类的论文作为总结。1 yoon kim 的《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》。（20
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2023-11-27 10:13:57
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这篇博客是翻译Denny Britz写的使用卷积神经网络做文本分类并且在Tensorflow上面实现，作者已经授权翻译，这是原文。在这篇博客中，我们将实现一个类似于 Kim Yoon 论文中用于句子分类的卷积神经网络模型。论文中的模型在一系列文本分类任务（如情感分类）中获得了良好的分类性能，并成为新文本分类架构的标准基准。在阅读本文之前，我假设你已经学习了基本的卷积神经网络在自然语言处理中的知识。
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2024-01-12 21:34:00
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1人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信
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2024-01-17 09:17:06
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