【YOLOv8改进 - Backbone主干】VanillaNet：极简的神经网络，利用VanillaBlock降低YOLOV8参数
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 基础模型的核心理念是“更多即不同”，这一理念在计算机视觉和自然语言处理领域取得了惊人的成功。然而，Transformer 模型的优...
【YOLOv8改进 - Backbone主干】FasterNet：基于PConv（部分卷积）的神经网络，提升精度与速度，降低参数量。
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 为了设计快速的神经网络，许多研究工作集中在减少浮点运算次数（FLOPs）。我们观察到，尽管减少FLOPs确实带来了一定的性能提升，但...
图神经网络加持，突破传统推荐系统局限！北大港大联合提出SelfGNN：有效降低信息过载与数据噪声影响
在当今信息爆炸的时代，推荐系统在帮助用户从海量信息中筛选出感兴趣的内容方面发挥着重要作用。然而，传统的推荐系统在面对信息过载和数据噪声时，往往显得力不从心。为了解决这些问题，北京大学和香港大学的研究人员联合提出了一种名为SelfGNN（Self-Supervised Graph Neural Network）的新...
采用附加动量法和自适应学习率设计来改进bp神经网络的迭代速度，如果不迭代学习率会提高精度；迭代学习率（自适应）会加快收敛，但精度降低（Matlab代码实现）
1 概述采用附加动量法和自适应学习率设计来改进bp神经网络的迭代速度，如果不迭代学习率会提高精度；迭代学习率（自适应）会加快收敛，但精度降低（Matlab代码实现）2 Matlab代码实现clear all; close all; clc; er = []; load mnist_uint8...
LabVIEW开放神经网络交互工具包【ONNX】，大幅降低人工智能开发门槛，实现飞速推理
前言 前面给大家介绍了自己开发的LabVIEW ai视觉工具包，后来发现有一些onnx模型无法使用opencv dnn加载，所以就有了今天的onnxruntime工具包，如果你喜欢pytorch或者习惯onnx模型，那这个开放神经网络交互工具包【ONNX】你应该会喜欢。 一、工具包内容 这个开放神经网络交互工具包主要优势如下：1.图形化编程，无需掌握文本编程基础即可完成机器视觉项目;2...
TF之DNN：TF利用简单7个神经元的三层全连接神经网络【2-3-2】实现降低损失到0.000以下
输出结果实现代码# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport osimport numpy as np#TF：TF实现简单的三层全连接神经网络（输入、隐藏、输出层分别为 2、3 、 2 个神经元）#隐藏层和输出层的激活函数使用的是 ReLU 函数。该模型训练的样本总数为 512，每...
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