- 文章目录 5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测5.1 实现前的知识补充5.1.1 神经网络的表示5.1.2 隐藏层5.1.3 线性模型出错5.1.4 在网络中加入隐藏层5.1.5 激活函... 文章目录 5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测5.1 实现前的知识补充5.1.1 神经网络的表示5.1.2 隐藏层5.1.3 线性模型出错5.1.4 在网络中加入隐藏层5.1.5 激活函...
- 文章目录 致谢致歉 4 KNN算法4.1 sklearn转换器和估计器4.1.1 转换器4.1.2 估计器 4.2 KNN算法4.2.1 概述4.2.2 电影类型分析4.2.3 算法实现... 文章目录 致谢致歉 4 KNN算法4.1 sklearn转换器和估计器4.1.1 转换器4.1.2 估计器 4.2 KNN算法4.2.1 概述4.2.2 电影类型分析4.2.3 算法实现...
- 文章目录 致谢 3 自动求导机制3.1 传播机制与计算图3.1.1 前向传播3.1.2 反向传播 3.2 自动求导3.3 再来做一次3.4 线性回归3.4.1 回归3.4.2 线性回归的... 文章目录 致谢 3 自动求导机制3.1 传播机制与计算图3.1.1 前向传播3.1.2 反向传播 3.2 自动求导3.3 再来做一次3.4 线性回归3.4.1 回归3.4.2 线性回归的...
- 一、粒子群算法优化BP神经网络PID控制简介 BP神经网络PID控制算法 传统PID控制器作为一种线性控制器,具备结构,容易实现的优点,其基本原理是将系统的实际输出值和期望输出值之间的偏差按照比例、积分... 一、粒子群算法优化BP神经网络PID控制简介 BP神经网络PID控制算法 传统PID控制器作为一种线性控制器,具备结构,容易实现的优点,其基本原理是将系统的实际输出值和期望输出值之间的偏差按照比例、积分...
- 最近遇到一个比赛题,要做一个预测,而且还是多输出多输出。开始我选择了一个多输入多输出预测算法进行实现。为了拓展,这里再使用神经网络来实现一下。 文章目录 一、问题描述... 最近遇到一个比赛题,要做一个预测,而且还是多输出多输出。开始我选择了一个多输入多输出预测算法进行实现。为了拓展,这里再使用神经网络来实现一下。 文章目录 一、问题描述...
- 在本专栏的第十二篇记录过神经网络的原理和常用函数 此次记录实战中的一次使用,目的是预测垃圾量的增长,垃圾量和其它几个因素相关 此实例包含训练和预测 %GDP %常驻人口数 x1=[93.48 96.13... 在本专栏的第十二篇记录过神经网络的原理和常用函数 此次记录实战中的一次使用,目的是预测垃圾量的增长,垃圾量和其它几个因素相关 此实例包含训练和预测 %GDP %常驻人口数 x1=[93.48 96.13...
- KNN是模式识别中的经典算法,本次实验就MNIST数据集来做KNN算法的实验,并结合前一次的LDA降维对数据进行进一步处理。 实验报告图片版 pdf版本可以戳这:模式识别实验报告:KNN K... KNN是模式识别中的经典算法,本次实验就MNIST数据集来做KNN算法的实验,并结合前一次的LDA降维对数据进行进一步处理。 实验报告图片版 pdf版本可以戳这:模式识别实验报告:KNN K...
- 图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰 本文为深度学习专业课的实验报告,完整的源码文件/数据集获取方式见文末 1.实验目标 输入大小为h×w的图像X,输出为一个sh×sw的图像 Y,s... 图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰 本文为深度学习专业课的实验报告,完整的源码文件/数据集获取方式见文末 1.实验目标 输入大小为h×w的图像X,输出为一个sh×sw的图像 Y,s...
- 从本篇开始,将进入到深度学习的计算机视觉领域,在此之前有必要对传统 图像处理方法做个回顾。 传统图像处理 在我的【计算机视觉】基础图像知识点整理和【计算机视觉】数字图像处理基础知识题这两篇博文中,对于... 从本篇开始,将进入到深度学习的计算机视觉领域,在此之前有必要对传统 图像处理方法做个回顾。 传统图像处理 在我的【计算机视觉】基础图像知识点整理和【计算机视觉】数字图像处理基础知识题这两篇博文中,对于...
- 看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现 特此放上链接:BP神经网络matlab代码实现步骤 另外为了对数据进行尝试,看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例,懵懵懂懂,先将第二章非线性函... 看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现 特此放上链接:BP神经网络matlab代码实现步骤 另外为了对数据进行尝试,看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例,懵懵懂懂,先将第二章非线性函...
- 本篇是认知计算课程的作业,关于人脸欺骗和人脸欺骗防御的综述。 完整文档参见:https://gitee.com/zstar1003/xdu-homework/tree/master/%E8%AE%A... 本篇是认知计算课程的作业,关于人脸欺骗和人脸欺骗防御的综述。 完整文档参见:https://gitee.com/zstar1003/xdu-homework/tree/master/%E8%AE%A...
- 前言 在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中,我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类,但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关... 前言 在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中,我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类,但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关...
- 专业课考试 我是人工智能专业开设以来的第一届学生,这带来了一个弊端,那便是专业课考试无往年真题可以参考。其它传统专业可以通过刷题来快速掌握考点,并且每年题目的差异性不会太大,比较好准备。而我们专业的学生... 专业课考试 我是人工智能专业开设以来的第一届学生,这带来了一个弊端,那便是专业课考试无往年真题可以参考。其它传统专业可以通过刷题来快速掌握考点,并且每年题目的差异性不会太大,比较好准备。而我们专业的学生...
- 结尾有测试代码 github上有预训练。 一、写在前面的话 本文针对网络部署时面临的内存和资源有限的问题,提出两种不同的Ghost模块,旨在利用成本低廉的线性运算来生成Ghost特征图。C-Ghost模块被应用于CPU等设备,并通过简单的模块堆叠实现C-GhostNet。适用于GPU等设备的G-Ghost模块利用阶段性特征冗余... 结尾有测试代码 github上有预训练。 一、写在前面的话 本文针对网络部署时面临的内存和资源有限的问题,提出两种不同的Ghost模块,旨在利用成本低廉的线性运算来生成Ghost特征图。C-Ghost模块被应用于CPU等设备,并通过简单的模块堆叠实现C-GhostNet。适用于GPU等设备的G-Ghost模块利用阶段性特征冗余...
- 128*128 gpu 1060 8ms cpu 11ms skipnet gpu 5ms gpu 18ms 现代高效卷积神经网络 (CNN) 总是使用深度可分离卷积 (DSC) 和神经网络架构搜索 (NAS) 来减少参数数量和计算复杂度。但忽略了网络的一些固有特征。受可视化特征图和 N×N(N>1) ... 128*128 gpu 1060 8ms cpu 11ms skipnet gpu 5ms gpu 18ms 现代高效卷积神经网络 (CNN) 总是使用深度可分离卷积 (DSC) 和神经网络架构搜索 (NAS) 来减少参数数量和计算复杂度。但忽略了网络的一些固有特征。受可视化特征图和 N×N(N>1) ...
上滑加载中
推荐直播
-
Skill 构建 × 智能创作:基于华为云码道的 AI 内容生产提效方案2026/03/25 周三 19:00-20:00
余伟,华为云软件研发工程师/万邵业(万少),华为云HCDE开发者专家
本次直播带来两大实战:华为云码道 Skill-Creator 手把手搭建专属知识库 Skill;如何用码道提效 OpenClaw 小说文本,打造从大纲到成稿的 AI 原创小说全链路。技术干货 + OPC创作思路,一次讲透!
回顾中 -
码道新技能,AI 新生产力——从自动视频生成到开源项目解析2026/04/08 周三 19:00-21:00
童得力-华为云开发者生态运营总监/何文强-无人机企业AI提效负责人
本次华为云码道 Skill 实战活动,聚焦两大 AI 开发场景:通过实战教学,带你打造 AI 编程自动生成视频 Skill,并实现对 GitHub 热门开源项目的智能知识抽取,手把手掌握 Skill 开发全流程,用 AI 提升研发效率与内容生产力。
回顾中 -
华为云码道:零代码股票智能决策平台全功能实战2026/04/18 周六 10:00-12:00
秦拳德-中软国际教育卓越研究院研究员、华为云金牌讲师、云原生技术专家
利用Tushare接口获取实时行情数据,采用Transformer算法进行时序预测与涨跌分析,并集成DeepSeek API提供智能解读。同时,项目深度结合华为云CodeArts(码道)的代码智能体能力,实现代码一键推送至云端代码仓库,建立起高效、可协作的团队开发新范式。开发者可快速上手,从零打造功能完整的个股筛选、智能分析与风险管控产品。
回顾中
热门标签