基于matlab实现可用作数据分类和拟合,深度极限学习机拥有深度学习的优势和自身计算速度快的优势.rar
Python深度学习猫狗识别程序是一个利用深度学习技术对猫狗图片进行分类的程序。它基于Python编语言,并使用深度学习框架(如TensorFlow、Keras或PyTorch)来实现。 该程序通常包含以下几个步骤: . 数据集准备:...
机器学习_深度学习毕设题目汇总 1 计算机视觉(CV) 1.1 OCR 1.2 边缘检测 1.3 表情情感 1.4 场景 1.5 车辆车牌 1.6 唇语 1.7 导航 1.8 点云 1.9 风格转换 1.10 关键点 1.11 虹膜 1.12 交通 1.13 漫画 1.14 目标检测...
人工智能诞生于1950年代,深度学习是机器学习的一个特定子领域:从数据中学习表示的一种新方法,强调学习越来越有意义的表示的连续层(layers)。 深度学习将数据中高层次化的模式建模成复杂的多层网络,需要进行大量...
人工智能-项目实践-深度学习-用深度学习对对联 这是一个使用seq2seq模型播放对联的项目(对对联)。 这个项目是用Tensorflow编写的
PaddlePaddle并行分布式深度学习,是百度研发的深度学习平台,具有易用,高效,灵活和可伸缩等特点,为百度内部多项产品提供深度学习算法支持
ArcGIS 深度学习处理流程(2)深度学习与ArcGIS处理流程梳理1、标注对象以供深度学习2、导出训练数据进行深度学习 (Image Analyst)3、训练深度学习模型 (Image Analyst)4、深度学习推理工具4.1使用深度学习检测对象 ...
深度学习与强化学习的区别以及深度强化学习是什么 简洁明了
国内交通标志检测图像数据集_含5998张真实交通标志小图扩展图+Annotations标注_可用于深度学习算法训练
对于深度学习问题,我们通常会先定义损失函数。一旦有了损失函数,就可以使用优化算法来尝试最小化损失。在优化中,损失函数通常被称为优化问题的目标函数。按照传统惯例,大多数优化算法都关注的是最小化。
深度学习课程里面自己弄的一个课程作业 可以更改不同的数据库来实现对不同的数据的识别 包含了 3层卷积网络
深度学习 课件深度学习基础-卷积神经网络.pdf
PyTorch与NLP:自然语言处理的深度学习实践
深度学习、机器学习和图像处理各种实战demo汇总
深度学习推荐模型在推荐系统中发挥关键作用,通过多层神经网络提高模型拟合能力,结合注意力机制和模拟兴趣演化。了解不同深度学习模型特点和发展关系对技术选择和应用至关重要。模型演化呈现出改变神经网络复杂度、...
神经网络 Neural Networks,简称NN。可以使用线性回归y=Wx+b,进行理解。神经网络中的每一层都是在维护一个参数矩阵W和偏置向量b。...针对NN是串行学习的问题,CNN将参数矩阵分为不同作用几个类别:卷积层Convol
本文看了至少50篇论文,总结出了论文的创新点,都是深度学习方面的,分类,分割居多,检测少点,都在下面,按照我的创新点保证可以发出至少中文核心的文章,满足毕业要求。sci也有可能 添加attention 机制 ...
来源:基于深度学习的三维重建算法综述 00 前言 01 基于传统多视图几何的三维重建算法 1.1 主动式 (1)结构光 (2)TOF 激光飞行时间法 (3)三角测距法 1.2 被动式 (1)单目视觉 (2)双目/多目视觉 1.3 基于...
深度学习参数介绍