【从零开始学习深度学习】32. 卷积神经网络之稠密连接网络(DenseNet)介绍及其Pytorch实现

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稠密连接网络(DenseNet)是在ResNet网络的基础上进行改进的。对比如下: 上图中将部分前后相邻的运算抽象为模块A AA和模块B BB。与ResNet的主要区别在于,DenseNet里模块B BB的输出不是像ResN...

【从零开始学习深度学习】31. 卷积神经网络之残差网络(ResNet)介绍及其Pytorch实现

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和之前介绍的批量归一化层作用类似,残差网络(ResNet)提出的主要目的也是为了优化深度神经网络中数值稳定性问题。 1. 残差块介绍 假设输入为x,希望学出的理想映射为f(x)。下图左右为普通网络结构与加入残差连接的网络对比。右侧是ResNet残差网络的基础块,即残差块(residual block...

企业级云上网络构建

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TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例:多层感知器(MLP),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)

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开发多层感知器模型 多层感知器模型(简称MLP)是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据,即表格或电子表格中的数据,每个变量一列,每个变量一行。您可能需要使用M...

深度学习中必备的算法:神经网络、卷积神经网络、循环神经网络

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深度学习是一种新兴的技术,已经在许多领域中得到广泛的应用,如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中,算法是实现任务的核心,因此深度学习必备算法的学习和理解是非常重要的。 本文将详细介绍深度学习中必备的算法,包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 神经网络 神经网络是深度学习的核心算...

PyTorch搭建卷积神经网络(ResNet-50网络)进行图像分类实战(附源码和数据集)

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需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、实验数据准备我们使用的是MIT67数据集,这是一个标准的室内场景检测数据集,一个有67个室内场景,每类包括80张训练图片和20张测试图片 读者可通过以下网址下载但是数据集较大,下载花费时间较长,所以建议私信我发给你们数据集将下载的数据集解压,主要使...

多元回归预测 | Matlab 基于卷积神经网络-长短时记忆网络(CNN-LSTM)的数据回归预测

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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法       神经网络预测       雷...

【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究(Python代码实现)

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💥1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( ...

【LSTM分类】基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-attention实现数据分类附matlab代码

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时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测

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【CNN时序预测】基于混合卷积神经网络和循环神经网络 CNN - RNN 实现时间序列预测附Matlab代码

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