深度学习卷积神经网络从入门到精通
社区干货
与 AI 相伴的一年|社区征文
其中机器学习和深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用他们来解决科研中遇到的难题,以此来推动社会的各个方面的进步。# 方法## 卷积神经网络### 1.卷积层卷积层是神经网络中独特的网络机... 当然上部分的介绍只是深度学习中最为经典一种神经网络 CNN,以及别的神经网络的方法与该方法基本都是基于 CNN 的基础之上进行改进,并且所用到的思想也基本是一致的。因此,与深度学习相伴的一年我学会了如何运用深度...
基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测|社区征文
# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型可以有效地提高癫痫检测的准确性和灵敏度。该模型采用了图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)作为其核心框架,GCN 能够有效地捕捉节点之间的关系,并从图中学习节点特征。但是,传统的 GCN 模型在处理这个问...
AI技术进展和总结|社区征文
在深度学习方面取得了快速进展。 最近提出的基于AI的LayoutLMv3模型非常成功,LayoutLMv3 是文档 AI 中第一个多模态模型,不依赖于预训练的卷积神经网络来提取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutLMv3模型通过统一的离散标记重建目标 减轻了文本和图像多模态表示学习之间的差异。我们进一步提出了单词补丁对齐目标,以促进跨模式对齐学习。LayoutLMv3 是一个通用模型,适用于以文本为中心和以图像为中心的文档AI任务...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)0. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)0. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)0. Trans...
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深度学习卷积神经网络从入门到精通-优选内容
深度学习卷积神经网络从入门到精通-相关内容
ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX
ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX 基于 ImageNet 数据集,可以对 1000 个类别的物体进行分类。 MobileNet 是一种轻量化的卷积神经网络模型,旨在在计算资源有限的设备上实现高效的图像分类和目标识别。 MobileNet 通过使用深度可分离卷积来减少模型中的参数数量,从而大大减小了模型的大小和计算复杂度。深度可分离卷积由深度卷积和逐点卷积两部分组成,可以降低计算复杂度,同时减小模型的大小和内存占用。 MobileNet 还包括其他优...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注的成本比较高,所以如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解自...
官方模型概览
人脸检测-02-BlazeFace-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PaddlePaddle 深度学习框架和 Blazeface 算法进行训练的人脸检测模型,用于在图像或视频中快速、准确地检测和定位人脸的位置。 YOLOX-Tiny-Python-后处理... 从而实现对图像的精细分割和语义理解。 ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 MobileNet 卷积神经网络架构,在 ImageNet 数据集进行训练的图像分类模型,用于对输入的图像进行分类,识别出...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大家有所帮助,特别是处于迷茫期的同学们。# 0. 前言 最近有很多小伙伴想学习人工智能,其中不少同学渴望从事相关职业。虽然网上的资料很多,但是很多内容不够接地气,导致他们看不懂,所以很迷茫,不知何去何从。作为获得AI比赛Top名次的老司机,就给大家讲讲如何系统学习人工智能,最终达到一名合格的算法工程师。希望大家能够跟...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](htt...
我与Stable Diffusion的“缘” 主赛道 | 社区征文
其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一**,并为工业界,投资界,学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间,**让AI再次性感**。在当时我对它的了解仅限于耳闻其名。要说我与Stable Diffusion的... 并定义一个适合该任务的神经网络结构,可以采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等结构。在OneFlow中,使用Parallelizer API配置分布式训练,自动处理任务调度、资源并行等问题。同时,为了进一步优化训练过程,在...
【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
互联网掀起的 AI 风暴可以说已经席卷了全球。一系列AI产品的出现当然引起了诸多的关注,年初我也作为一名AI小白进入了AI领域,通过时长近一年的学习和实践,总算对深度学习和计算机视觉方面有一定的了解了,这更加坚... 毕竟从实践过程中我也通过排除困难学习到了新的东西。然后是是我们学习的主题,深度学习了。我们选择了最常用的卷积神经网络(CNN),它是一个非常经典的深度学习模型,在处理图像数据方面表现也十分优异。通过使用数据...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
数据增长:随着互联网的发展和数字化的加速,大型数据集变得更容易得到。大型数据集为大型模型的实践带来了更多样版,使模型可以学到更复杂、更精准的方式。- 迁移学习:迁移学习是指从一个任务中所学的知识转移... 依据深度卷积神经网络结构和规模性训练数据,大模型能够实现更精准的图像分类、目标检测、图像生成等任务。- 挑战与机遇:大型模型技术的发展也带来了一些磨练。大型模型务必实践和推理巨大的计算资源和存储量,并...
