深度学习CNN：低准确率
社区干货
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 就在于底层卷积神经网络主要提取边缘、轮廓、颜色等底层重要的视觉特征,因此PAN它自底向上的增强就可以让顶层特征图也能充分共享到网络底层特征,提升大目标的检测效果。Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别...
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
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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...
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... 使用Accuracy API计算模型在测试集上的准确率和Top-K准确率等指标。使用OneFlow框架可以简单、高效地实现Stable Diffusion模型文生图推理效率优化,提高训练速度和效果,加快模型迭代速度,从而更好地服务于实际业务需...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
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... 有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要支持`CNN`任务,不支持`RNN`。`Brain.js`和`synaptic`主要支持`RNN`任务,不支持`CNN`网络中的卷积和池...
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
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... 并且具有更高的灵敏度和准确率。# 方法 为了更准确地检测癫痫发作,我们设计了一个基于图卷积神经网络(GCN)和卷积注意力机制(CBAM)的模型。我们首先对脑电数据进行了预处理,将数据分成了 4 秒的时间段,并进行了...
探索技术的无限可能-云原生计算2023年度奖项
有多少种准确率、实时性、多样性、安全性等因素的权衡,就有多少种卓越的“先锋”技术创新。DataFun 社区在1月21日举办的“DataFun 2023 中国数据智能影响力榜单发布会”中宣布并向字节跳动云原生计算团队颁发“DataFun 2023 年度数据智能先锋奖”。 # 开源中国-优秀开源技术团队由 OSCHINA 颁发,基于各大认证官方技术团队、开源社区帐号年度发表的内容深度及广度、开展各种活动运营影响力等多方面表现,向「字节跳动云原生计算...
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... total_test_accuracy = 0 #测试集准确率 for data in test_dataset_loader: imgs, targets = data outputs = net(imgs) #计算测试损失 loss = loss_fun(outputs, targe...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务:通过 Kafka、Flume 等消息队列系统,将推荐结果以及其他相关信息以实时或批量形式发布到不同层级和粒度的服务中心,并提供统一且灵活的 API 接口给前端应用。- 数据应用:通过 Echarts、D3.js 等可视化库,将推荐结果以及其他相关信息以图表或地图等...
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
深度学习等技术的突破使得大规模、复杂任务的解决变得更为可行,推动着人工智能技术的不断发展。大模型作为AI的关键驱动力之一,通过更多的参数和更复杂的结构,能够更好地拟合复杂的数据分布,提高模型的泛化能力。从... 常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。我们使用这些指标来评估模型的性能。- **模型优化**通过调整模型的超参数、增加数据样本量以及引入正则化技术,我们不断优化模型,提高其在测试集上的表现。``...
AI赋能安全技术总结与展望| 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AI赋能安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 伴随着人工智能技术的蓬勃发展,当前网络空间已经迈进到人工智能... 位于实验结果第二名(准确率为0.994)。而第一名(0.9948)是采用了所有特征(特征选择后为10343维度)。 为了帮助大家更好的理解细颗粒度分析法,再对大家较为常用的特征之一:熵进行细颗粒度分析法进行分析。在2021...
