卷积网络基础(卷积层和全连接层) 2023年4月6日 下午1:18 • 卷积神经网络 pass 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:卷积网络基础(卷积层和全连接层) - Python技术站 人工智能卷积神经网络 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 注意:卷积运算的简单理解 上一篇 2023年4月6日 下午1:18 tensorflow 1.0 学习:卷积层 下一篇 2023年4月6日 相关文章 转载:caffe中的Reshape层 http://blog.csdn.net/terrenceyuu/article/details/76228317 #作用:在不改变数据的情况下,改变输入的维度 layer { name: “reshape” type: “Reshape” bottom: “input” top: “output” reshape_param { shape { dim… Caffe 2023年4月6日 000 循环神经网络 循环神经网络的 Dropout 循环神经网络(RNNs)是基于序列的模型,对自然语言理解、语言生成、视频处理和其他许多任务至关重要。模型的输入是一个符号序列,在每个时间点一个简单的神经网络(RNN单元)应用于一个符号,以及此前时间点的网络输出。RNNs是强大的模型,在许多任务中表现出色,但会快速过拟合。RNN模型中缺少正则化使他难以处理小规模数据,为避免这种情况研究者经常使用提早停止,或者… 2023年4月8日 000 卷积神经网络 卷积神经网络技巧总结 从变形卷积核、可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。中梳理提取补充. 前提名词 feature map: 特征图, 卷积核的输入和输出都被称为feature map 卷积核技巧 0x01 多个小卷积核代替大卷积核 之前的观念是越大的卷积核感受野(receptive field)越大, 看到的信息越多, 提取的特征越好, 但存在问题: 参数剧增, 计算… 2023年4月6日 000 PCB 机器学习(ML.NET)初体验实现PCB加投率预测 使用ML.NET建立PCB加投率模型对单一蚀刻工序进行加投率预测, 此实例为最简单预测,要想实现全流程加投率预测挑战难度还是挺大的,可以查看另一种关于大数据在PCB行业应用—加投率计算基本原理:PCB 加投率计算实现基本原理–K最近邻算法(KNN) 一.PCB加投数据结构 建立数据结构,蚀刻工序影响报废的的关键参数,铜厚、线宽… 机器学习 2023年4月10日 000 tensorflow 《转》tensorflow学习笔记 from http://m.blog.csdn.net/shengshengwang/article/details/75235860 1. RNN结构 解析: (1)one to one表示单输入单输出网络。这里的但输入并非表示网络的输入向量长度为1,而是指数据的长度是确定 的。比如输入数据可以是一个固定类型的数,可以是一个固定长度的向量,或是一个固定大小… 2023年4月8日 000 Caffe 使用caffe提供的python接口训练mnist例子 1 首先肯定是安装caffe,并且编译python接口,如果是在windows上,最好把编译出来的python文件夹的caffe文件夹拷贝到anaconda文件夹下面去,这样就有代码自动提示功能,如下: 本文中使用的ide为anaconda安装中自带的spyder,如图所示,将根目录设置为caffe的根目录。 import caffe caffe.set_m… 2023年4月8日 000 目标检测 地平线机器人提出Anchor free、NMS free的3D目标检测算法 | CVPR2020 Workshop 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 这是一篇由地平线机器人发表在CVPR2020 Workshop的文章,主要是将Anchor Free的思想应用于3D目标检测领域。同时,提出了一种NMS Free的思想,让模型在推理阶段更方便部署到嵌入式设备中。整体思想较为新颖,期待开源。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/200… 2023年4月8日 000 Caffe 【caffe】Windows10+Cuda9.0+Cudnn7.0下配置GPU版caffe 第一步:下载所需软件 1、下载CUDA9.0,也是目前的最新版本。 2、下载CUDNN V7.0。 3、下载Caffe。 第二步:安装和配置 参考网上的大多数教程,对软件进行安装配置。 1、安装CUDA9.0,安装过程很简单。 2、CUDA9.0安装完成后,打开CUDNN文件,将里面的bin、lib、include三个文件夹复制到CUDA9.1的安装路径中… 2023年4月8日 000