深度学习卷积核大小
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制,卷积目的是对图像进行特征提取,具有局部感知机制和权值共享的两个特性,因为卷积实质可以理解为一个滑动窗口(卷积核)翻转之后在特征图上滑动并进行加乘计算,因此具有局部感知机特征提取功能。在滑动的过程中卷积核...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 使得模块可以自适应的调节残差块内卷积核大小,从而更好地拟合非线性变化以达到有效去除 GPR 图像中杂波的目的。同时弹性残差块的加入能够在在几乎不影响网络时间复杂度的情况下更有效的将有用的特征信息进行提取,避...
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... CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所示:
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深度学习卷积核大小-优选内容
深度学习卷积核大小-相关内容
AI技术进展和总结|社区征文
随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着... 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。LayoutL...
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...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
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... 通过进一步的GCN和CNN卷积层来进行分类。### 1.1 GCNGCN的输入层由特征矩阵和邻接矩阵组成,每个节点根据邻域的属性得出自身的嵌入向量。所有节点的特征矩阵为** 是信号处理和图像处理领域中的重要知识,更是当前DL算法中最核心的组... 卷积运算是深度学习算法中最核心、最基础的概念,参与运算的通常为高维数组(如四维)。但是对于初学者来说,很难直接轻松理解高维数组的卷积运算,因此我们先从卷积运算的最简单的一维开始体验,再逐步增加维度,最终完全...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
一个出色的工程师至少应该深入理解自己专业领域的核心知识,然后在转身投入另一个专业领域,随着知识的洗礼,不想成为全栈都难。其次,我认为一名程序员,不能只沉迷于技术之中。 技术的本质是为业务服务的,一款优秀的... 它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 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人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中... 基于有标记数据的监督学习是研究的重点,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...
ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX
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... 尺寸为 244 × 244 × 3(宽 × 高 × 通道数)。 输入的通道顺序为 NCHW。其中,N 表示批处理大小,C 表示通道数(3),H 表示图像的高度(224),W 表示图像的宽度(224)。 图像输入的缩放算法是 Bilinear。 图像输入正则化...
基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文
深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:可以帮助指导医疗团队进行更精确的诊断... 学习的模型。无论随机模型实例的形状、表情或姿势如何,渲染的图像对于鉴别器来说都必须显得真实。为了实现这一目标,纹理生成器学习生成具有与模型形状正确对应的特征的真实纹理。 生成对抗网络通常由卷积生成器...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
并需要能够动态调整并发和容器大小。1. 支持复杂数据源和数据调度需求:支持多种类型数据源和数据类型的混合训练,如 HDFS、Kafka 等批式流式数据源,Text、PB、Parquet 等数据类型。目前 Primus 流批一体训练框架在字节内部支持了抖音、头条、Tiktok、广告等大部分业务,每天运行在 Primus 上的作业总核数达到几百万。相比旧的基于Hadoop Streaming的框架,训练性能提升3倍,单次训练总数据量从TB级提升到了PB级,训练准备时间由几...
