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神经网络

机器学习中的离散变量处理

背景离散型变量在某些机器学习任务中经常出现，有时离散型变量是否能够充分使用直接关系到我们训练的模型性能。虽然现在很多常用的机器学习方法都对离散型变量有了很好的支持，比如catboost、lightGBM等，但有时为了方便比较和尝试更多的模型方案，离散型变量的处理仍然是我们需要解决的问题。本文的重点在于对现有的常用离散变量处理方法进行梳理，并提供相应的方法函数供读者参考。由于能力有限其中难免有所梳理

 luoziyi927
2021-09-04 16:10:26

 1676

#机器学习 #神经网络 #深度学习 +1
神经网络进行气温预测-学习笔记

cuda 12.3其实可以发现，预测值和真实温度之间还是具有差别，我们可以设置隐层数量和增加迭代次数来提升模型的学习能力，增加隐层是为了让模型学习到更深层的特征表示。整体流程就是这样，这是一个线性的神经网络，大家要充分理解标准化的操作和神经网络的搭建流程。本人也是在学习AI的道路上，欢迎大家提出问题和分享答案。

OliverFunction
2024-06-22 10:48:14

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 10

#神经网络 #学习 #深度学习
RuntimeError: ‘lengths‘ argument should be a 1D CPU int64 tensor, but got 1D cuda:0 Long tensor

Pytorch版本1.8，运行程序使用GPU训练时出现以下错误：将lengths改为lengths.cpu()或lengths.to('cpu')即可。原因:Pytorch1.5以上版本升级了Bi-LSTM导致的。

托尼stark
2021-09-23 09:04:10

 5422

 8

#pytorch #深度学习 #神经网络
KAN网络解读

KAN只不过是样条曲线和MLP的组合，利用了各自的优点并避免了各自的缺点。样条对于低维函数来说是准确的，易于局部调整，并且能够在不同分辨率之间切换。然而，样条曲线存在严重的维数灾难(COD)问题，因为它们无法利用组合结构。另一方面，MLP受到COD的影响较小，但由于其无法优化单变量函数，因此在低维度上不如样条准确。1）作者所提出的更深层次的KAN模型，在实验上取得了一些成功，但只对其做了初步的数学

 窝窝贴贴
2024-06-23 15:31:38

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 20

#人工智能 #cnn #自然语言处理 +4
paddlelite环境安装步骤

一、刷系统镜像1.刷ubuntu-18.04.5-preinstalled-server-arm64+raspi4.img镜像2.刷完添加SSH文件3.利用网线单独连接路由器（和电脑连同一个路由器）4.使用SSH工具，连接树莓派4B；（IP搜索使用软件：WNetWatcher.exe）5.登录后修改密码，用户名:ubuntu,密码： ubuntu二、换源sudo nano /etc/apt/sou

zlp05dx
2021-05-19 18:20:11

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 2

#机器学习 #神经网络 #深度学习 +1
Opencv简单图像处理(一)

前言最近对图像处理方面比较感兴趣，所以记录一下自己的学习过程同时也分享自己的学习结果。对于Opencv是图像处理里面不可或缺的一部分，所以我就使用Opencv来简单处理一张图片，图片来自我的最爱《权力的游戏》读取原图并打印上面代码直接读取图片然后进行打印，这里有两种输出方式，第一种是用非CV库的方式输出，所以一定要加我注释的那句话，不然RGB颜色顺序可能是乱的；第二种就不需要了，但是要加最后一句话

 CquptDJ
2021-06-28 17:03:24

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 7

#opencv #计算机视觉 #python +1
2022.07， Spacy==3.4.0，en_core_web_md/sm/lg/trf下载

2022.07 最新Spacy==3.4.0，en_core_web_md/sm/lg Download

believe__m
2022-07-29 11:40:43

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 10

#python #pytorch #深度学习 +1
如何避免网络陷入局部最优

如何避免网络陷入局部最优1、多组随机初始化参数，选择结果最好的2、随机梯度下降法（因为随机因子存在）3、模拟退火法（允许在当前点的一定范围内寻找其他点，选择最优的）

qq_42017498
2020-10-07 10:01:06

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#神经网络
GoogLeNet网络结构介绍

通过学习《Going deeper with convolutions》论文对GoogLeNe网络结构t进行一个介绍

 岚迷灬雪魅
2020-03-11 18:11:40

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#深度学习 #神经网络
《机器学习与神经网络获诺奖的争议与启示》

2024 年诺贝尔物理学奖颁发给机器学习与神经网络领域研究者，引发全球广泛关注和热议。本文围绕这一事件展开讨论，首先分析了诺贝尔物理学奖传统的授予范畴以及此次颁奖的意外之处。接着探讨了机器学习与神经网络的发展历程，包括起源与早期发展以及现代的突破与应用。然后深入剖析了诺奖引发的争议焦点，涉及是否属于物理学范畴以及对传统研究范式的冲击。还阐述了机器学习与神经网络对各领域的影响，涵盖对物理学的推动以及

 日落与夕阳
2024-10-28 19:53:40

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 12

#机器学习 #神经网络 #人工智能
CNN-GRU-Attention（12种算法优化CNN-GRU-Attention多特征输入超前24步预测)

CNN-GRU-Attention模型结构结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）来进行时间序列数据的预测或分类任务。以霜冰RIME优化CNN-GRU-Attention预测效果为例，其效果如图。

2401_83250053
2024-05-07 15:12:10

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 11

#cnn #gru #算法 +4
无需卷积，完全基于Transformer的首个视频理解架构TimeSformer出炉

本文转自机器之心。编解：小舟、陈萍Facebook AI 提出新型视频理解架构：完全基于Transformer，无需卷积，训练速度快、计算成本低。TimeSformer 是首个完全基于 T...

我爱计算机视觉
2021-03-16 18:29:27

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#神经网络 #人工智能 #机器学习 +2
特征交互的作用，好处是什么

特征交互指的是在机器学习模型中对多个特征之间进行组合，来提高模型的预测能力。其好处是能够捕捉到特征之间的非线性关系，使得模型更具鲁棒性，准确率更高。...

kdbshi
2023-01-14 10:40:14

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#机器学习 #人工智能 #神经网络 +2
Python爬虫入门 | 爬取豆瓣电影信息

这是一个适用于小白的Python爬虫免费教学课程，只有7节，让零基础的你初步了解爬虫，跟着课程内容能自己爬取资源。看着文章，打开电脑动手实践，平均45分钟就能学完一节，如果你愿意，今天内你就可以迈入爬虫的大门啦~ps注意：很多人学Python过程中会遇到各种烦恼问题，没有人帮答疑容易放弃。为此小编建了个Python全栈免费答疑.裙：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，不懂的问题有.

A_Stars
2020-03-12 15:26:23

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#python #kylin #神经网络 +2
TypeError: `model` must be a `LightningModule` or `torch._dynamo.OptimizedModule`, got `RecurrentNet

在训练我的时序预测模型的时候，想用pytorch_forecasting库中的RecurrentNetwork构建一个lstm模型，在使用pytorch_lightning库中的trtainer训练器训练我的模型时，在trainer.fit代码行报错显示TypeError: `model` must be a `LightningModule` or `torch._dynamo.Optimize

Job_class
2023-11-16 15:55:32

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 5

#神经网络 #lstm #python
SENet(Squeeze-and-Excitation Network)-ImageNet 2017夺冠架构SENet

原文链接：https://www.cnblogs.com/bonelee/p/9030092.html我们从最基本的卷积操作开始说起。近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经网络的核心，通常被看做是在局部感受野上，将空间上（spatial）的信息和特征维度上（channel-wise）的信息进行聚合的信息聚合体。卷积神经网络由一系列卷积层、非线性层和下采样层构成，

peacefairy
2020-09-30 13:34:05

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 2

#神经网络 #机器学习 #深度学习 +1
【转】DataParallel & DistributedDataParallel分布式训练-转载只为记录

model = nn.DataParallel(model)测试结果相差特别多(如下图所示),加了这句mIoU是第一个结果0.8847,没加是0.4929(以mIoU为例,可以看到其他各项指标也都掉的严重),所以决定花点心思把nn.DataParallel(model)搞清楚。指标结果掉的严重这里需要注意一下:多卡训练要考虑通信开销的, 是个trade-off的过程,不见得四块卡一定比两块卡快多少

 明泽.
2022-03-17 11:27:04

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 1

#pytorch #深度学习 #神经网络
关于KAN（Kolmogorov-Arnold Networks）的小小调研

KAN是MIT2024年5月提出，与传统MLP（多层感知机）并列的全新深度学习架构。截至2024.9.13已有150+次引用。笔者是该方向的入门新手，开此贴记录相关方向的论文调研笔记~（KAN 1.0KAN 2.0。

lqzzzzzzzz
2024-09-13 13:22:44

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 28

#python #人工智能 #深度学习 +1
【技术文档】算法研究：CEEMDAN

问：一个信号加入白噪声有什么影响呀答：优点：白噪声是多组互相独立的序列，混到原始数据里面去，就可以帮助分解算法将原始数据里面难以分开的模态（如两个模态频率特新很相近，即模态混叠问题）利用白噪声这种特新，放大他们的不相关程度，从而得以提取出原来不可分的两个模态。这是我研究后的理解，文章中可以不用说这么细缺点：如果白噪声序列都是正序列（一般是0-1的“随机”数），那么加入白噪声后，得到的所有模态相加

 JackCrum
2020-11-18 22:53:38

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 4

#深度学习 #spark #神经网络 +1
Jetson Benchmark的测试流程

本文档主要记录1.xavier nx的系统烧录及环境搭建（SDK mananger）2.jetson benchmark的测试流程3.yolov5的搭建及配合intel realsense D435i的使用

 GOD-VV
2022-06-21 19:42:09

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 1

#arm #深度学习 #神经网络 +2
CVPR'24｜1.3ms耗时！清华最新开源移动端神经网络架构 RepViT

作者|派派星编辑| 极市平台点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『Transformer』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文导读本文重点探讨了在资源有限的移动设备上，通过重新审视轻量级卷积神经网络的设计，并整合轻量级 ViTs 的有效架构选择，来提升轻量级 CNNs 的性能。论文地址：...

自动驾驶之心
2024-03-09 00:01:00

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#神经网络 #人工智能 #深度学习 +1
SIGIR 2022 | 基于注意力超图网络的交互协同聚类

©作者|杨天持单位|北邮GAMMA Lab博士生来源|北邮GAMMA Lab论文标题：Co-clustering Interactions via Attentive Hypergraph Neural Network收录会议：SIGIR2022论文链接：http://shichuan.org/doc/137.pdf代码链接：https://github.co...

PaperWeekly
2022-05-13 18:45:50

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 1

#大数据 #python #计算机视觉 +2
算法进阶 | KAN2.0：AI+Science的统一新范式

2024 年 4 月的一项研究（opens a new tab）引入了一种替代神经网络设计，称为 Kolmogorov-Arnold 网络（KAN），它更加透明，但也可以完成常规神经网络解决某类问题的几乎所有工作。它基于 20 世纪中叶的一个数学思想，该思想已被重新发现并重新配置，以便在深度学习时代进行部署。

双木的木
2024-09-29 10:54:47

 1575

 20

#人工智能 #算法 #深度学习 +4
基于C++的 RNN/lstm神经网络算法（不调包）

基于C++的 RNN/lstm神经网络算法（不调包）

时光碎了天
2024-11-17 21:16:03

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 15

#rnn #神经网络 #c++
pix2pix使用U-Net网络结构

pix2pix使用U-Net网络结构U-Net网络属于encoder-decoder，但是与encoder-decoder不同的就是它特有的跳层连接，传统的GAN生成模型网络结构中要求所有数据信息从输入到输出要流过每一层，这无疑会加长训练的时间。对于图像翻译任务来说，输入图像和目标图像虽然需要经过复杂的转化，但输入图像和输出图像的结构大致上是相同的，换句话就是指图像翻译中输入和输出之间在低层次..

歌者And贰向箔
2020-06-24 17:03:01

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 2

#神经网络 #深度学习 #机器学习
预测算法模型（灰色预测和BP神经网络）

使用灰色预测模型和BP人工神经网络来进行预测分析

 苗半里
2022-07-31 16:10:59

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 28

#算法 #神经网络 #机器学习
三大网络结构之战！CNN、Transformer和MLP哪家强？

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者丨happy转载自丨极市平台导读中科大&MSRA对三大神经网络架构的特性进行了分析，通过构建一个统一架构S...

Amusi（CVer）
2021-09-02 12:35:00

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#计算机视觉 #人工智能 #机器学习 +2
ShuffleNet V2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南

当前，神经网络架构设计大多以计算复杂度的间接指标，即浮点运算数（FLOPs）为指导。然而，直接指标（例如速度）还取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。因此，本文提出在目标平台上评估直接指标，而不仅仅是考虑FLOPs。基于一系列对照实验，本文得出了一些高效网络设计的实用指南。据此，提出了一种新的架构，称为ShuffleNet V2。全面的消融实验验证了我们的模型在速度和准确性的权衡方面达到了最先

 AI浩
2024-11-24 22:20:49

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 13

#cnn #人工智能 #神经网络
Piper学习资料汇总 - 快速本地神经网络文本转语音系统

Piper是一个快速、本地的神经网络文本转语音(TTS)系统，具有出色的语音质量，并针对树莓派4进行了优化。它被广泛应用于各种项目中，是一个功能强大且易于使用的开源TTS工具。

m0_75126181
2024-09-11 15:50:54

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 5

#神经网络 #人工智能 #深度学习
element ui 官网下载,elementui中文官网

angular是前两年之内突然火得一塌糊涂的一个fe框架，这个我觉得可以算的上是真正意义上的框架了，MVVM双向绑定，包括它拥有足够完善的社区、生态，甚至chrome上都有很多好用的相关插件（这一点可以说是占了google出品的光），比较完整的大型项目都是可以考虑引入的。相比之下，react可以说是一个在MVC中V层做的十分出色和新颖的框架了，独特的jsx编译机制就已经让你的代码变得高大上了，我是

 阳阳2013哈哈
2022-09-09 15:08:09

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#elementui #ui #前端 +1
我找到了一个让ChatGPT稳定通过草莓测试的方法，百试百灵！

我找到了一个让ChatGPT稳定通过草莓测试的方法，百试百灵！

木易AI信息差
2024-09-04 05:27:11

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 7

#深度学习 #神经网络 #人工智能
智能交互革命：论UI-TARS技术突破与未来图景

在数字技术重构人类社会的进程中，人机交互始终是技术演进的核心命题。字节跳动最新开源的UI-TATS系统，以其突破性的视觉认知架构，不仅颠覆了传统自动化技术的实现路径，更昭示着人工智能向具身化智能迈进的重大转折。这场以视觉理解为核心的人机交互革命，正在重塑自动化技术的底层逻辑，为数字化转型开辟全新可能。

智识世界Intelligence
2025-01-24 22:24:51

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 35

#生成对抗网络 #自然语言处理 #知识图谱 +1
有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测（Matlab代码实现）

现有的标准辛烷值测量方法为研究法辛烷值(RON)、马达法辛烷值(MON),它们的准确度高，但测量过程十分不易，不仅需要专用的试验发动机设备，而且还需要配备各种抗爆性等级的标准混合燃料，存在分析时间长、测试成本高等缺点，为此需寻求一种快速的辛烷值检测方法。与红外光谱法相比，近红外光谱信号弱且灵敏度低，对于汽油中微量组分(如添加剂、非烃类组分等)响应较差，因此可能会导致对辛烷值具有贡献的一些组分不能被

 荔枝科研社
2022-11-26 11:41:52

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#学习 #神经网络 #回归
【笔记】ssd mobilenet 网络

之前实习用过太多次mobilenet_ssd，但是一直只是用，没有去了解它的原理。今日参考了一位大神的博客，写得很详细，也很容易懂，这里做一个自己的整理，供自己理解，也欢迎大家讨论。先整理MobileNet这里奉上大神的博客地址：https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/77970196论文地址：MobileNets: Efficient C

程序猿的探索之路
2021-09-23 10:15:55

 1768

#深度学习 #神经网络 #pytorch
神经网络最大池化层

最大池化层（常用的是maxpool2d）的作用：一是对卷积层所提取的信息做更一步降维，减少计算量二是加强图像特征的不变性，使之增加图像的偏移、旋转等方面的鲁棒性具体操纵：取图像中的最大值作为输出，如下所示，第一个橙色框代表最大池化操作，最左边池化的最大值为3，即第一个输出为3，后面以此类推。橙色的操作代表ceil_mode=True()时的操作，即不够的向上取整，False代表向下取整。代码：im

沉睡中的主角
2021-08-04 20:08:30

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 6

#pytorch #神经网络
随机梯度下降算法SGD

随机梯度下降算法SGD参考：为什么说随机最速下降法 (SGD) 是一个很好的方法？假如我们要优化一个函数f(x)f(x)f(x) ，即找到它的最小值，常用的方法叫做 Gradient Descent (GD)，也就是最速下降法。说起来很简单, 就是每次沿着当前位置的导数方向走一小步，走啊走啊就能够走到一个好地方了。如上图, 就像你下山一样，每一步你都挑最陡的路走，如果最后你没摔死的话，一般你很快就

 weixin_37958272
2020-07-05 22:53:35

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#神经网络 #人工智能 #深度学习
CV：CNN（Convolutional Neural Networks，卷积神经网络）概述【(卷积层×n+池化层)×m+全连接层】【卷积层输出长宽维度：O= (I+2P-F)/S+1、通道数：K 】

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数，全连接神经网络(DNN)里的一些计算技巧到这里依旧适用。- CNN（convolutional neural network），主要就是

 u013250861
2020-12-18 22:59:32

 3041

 2

#人工智能 #深度学习 #神经网络
基于Python-opencv的车牌识别系统

1.基于opencv-python的车牌识别，代码主要参考CSDN上几篇博主的代码，对预处理部分的代码进行了一定的优化，提高了识别的准确率。2.重写了一个GUI界面，添加数据导出功能。使用的模块版本：PyQt5：5.11.3opencv-python：3.4.3运行截图如下：代码实现步骤：1.导入工程包import cv2import sys, os, xlwtimport numpy as np

new西部猎人
2020-06-06 15:08:36

 1.7w

 45

#深度学习 #神经网络
mmdetection2测试单张图片并保存

from argparse import ArgumentParserimport osfrom mmdet.apis import inference_detector, init_detector#, show_result_pyplotimport cv2def show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.3, fig_size=(1

一口大米饭
2021-11-26 10:22:29

 3169

#神经网络 #深度学习
论文阅读感想——《EEG 脑功能网络构建方法及应用研究》

论文阅读时间：2020.11.12题目：《EEG 脑功能网络构建方法及应用研究》

Lustrewilkin
2020-11-13 14:58:25

 899

#深度学习 #神经网络 #机器学习
使用Pytorch构建网络时，损失函数需要迁移到GPU上吗？

再进一步，如CrossEntropyCriterion等pytorch自带的loss类(或称losslayer)虽然也是Module的子类，但是这些类的成员变量不含Parameter对象或Buffer对象，所以无需to或cuda处理。模型输入tensor是数据不用多说，Module对象使用.cuda是为了将模型内部的数据(即每个子叶Module的Parameter或Buffer成员变量)递归地传入

 zcshiguangji
2022-08-01 10:22:20

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 4

#深度学习 #pytorch #神经网络
40_U²-Net网络详解

https://www.bilibili.com/video/BV1yB4y1z7mj?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac

江畔柳前堤
2024-11-25 16:31:20

 1762

 8

#机器学习 #神经网络 #人工智能 +4
3.10.全卷积网络FCN

FCN是用来深度网络来做语义分割的奠基性工作，用转置卷积层来替换CNN最后的全连接层，从而可以实现对每个像素的预测CNN(卷积神经网络)可以认为是一个预训练好的模型。CNN的最后一层是全局平均池化层，无论是什么形状的输入，最后输出都是1*1的，这对像素预测不太好1×1卷积层用来变换输出通道，降低通道数，转置卷积层用于把图像放大。

lsslcj
2024-08-04 10:13:26

 1161

 23

#网络 #人工智能 #深度学习 +1
权重和偏差在神经网络中起什么作用？

介绍 (Introduction)We all know that an Artificial Neuron is a basic building block of the neural network. Before we get into the topic, “what is the role of weights and bias in a Neural Network “, let..

weixin_26632369
2020-07-19 00:29:02

 8003

 10

#神经网络 #深度学习 #python +1
神经网络的持续学习:在线学习与非监督学习

1.背景介绍在深度学习领域，神经网络的持续学习是一个重要的研究方向。在线学习和非监督学习是两种常见的持续学习方法。本文将从背景、核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景、工具推荐等多个方面进行深入探讨。1. 背景介绍神经网络的持续学习是指在网络训练过程中，通过不断地接受新的数据和信号，使网络能够不断地更新和优化自身参数，从而实现持续的学习和性能提升。在线学习和非监督学习是两种不同的持续学...

禅与计算机程序设计艺术
2024-01-21 03:38:44

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 20

#神经网络 #学习 #人工智能 +2
如何用matlab工具箱训练一个SOM神经网络

本站原创文章，转载请说明来自《老饼讲解-BP神经网络》本文展示如何用matlab工具箱训练一个SOM神经网络的DEMO并讲解其中的代码含义和相关使用说明。

老饼讲解-BP神经网络
2023-03-16 21:30:11

 2639

#神经网络 #matlab
一文搞懂卷积网络之一（【动态图】从LeNet到GoogLeNet）

理解经典卷积网络LeNet、AlexNet、VGG和GoogLeNet。致敬之余将他们最宝贝的零件拆下，DIY一个CNN网络。

深度愉悦的学习
2020-07-16 15:51:20

 3002

 1

#深度学习 #神经网络 #机器学习
RepVGG：一个结构重参数化网络

VGG变种

 AI大道理
2022-12-17 11:10:06

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 3

#网络 #深度学习 #cnn +1
基于pytorch使用一维卷积网络CNN的单特征的风速预测项目实战（适用于单特征预测问题）

基于pytorch使用一维卷积网络CNN的单特征的风速预测项目实战（适用于单特征预测问题）

weixin_44829487
2023-02-07 15:40:34

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 7

#深度学习 #神经网络 #cnn
人工神经网络理论设计及应用课后题答案韩力群

一.一些基本常识和原理[什么叫神经网络?]人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模

 aifans_bert
2022-08-26 13:21:16

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#神经网络

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