TPAMI 2024：计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
近年来，图神经网络（GNNs）和图Transformers在计算机视觉领域取得了显著的进展，为图像识别、目标检测和场景理解等任务提供了强大的工具。最近，一篇发表在TPAMI 2024上的综述文章，全面回顾了GNNs和图Transformers在计算机视觉中的应用，并从任务导向的角度进行了深入分析。 ...
图像处理神经网络数据预处理方法
1. 尺寸调整（Resizing） 目的：神经网络通常需要固定尺寸的输入图像。通过统一图像尺寸，可以确保输入的一致性，使得网络能够正常处理。 方法：将所有输入图像调整为特定的尺寸（例如224x224像素），可以采用双线性插值、双三次插值等插值算法。这一步骤是基础的，因为网络的输入层需要固定的维度。 2. 归一化（Normalization） 目的：将像素值标准化，...
基于卷积神经网络（CNN）的垃圾邮件过滤方法
传统的垃圾邮件过滤方法通常基于规则、关键词匹配和黑名单，但这些方法往往无法应对不断变化的垃圾邮件形式和策略。基于深度学习的垃圾邮件过滤系统可以通过学习邮件的语义和上下文特征，具备较高的适应性和准确性，能够不断适应新的垃圾邮件形式和策略。 深度学习在垃圾邮件分类的潜力主要表现在以下几个方面： 特征学习：深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从原始数据中自动...
神经网络中的优化方法
一、引入 在传统的梯度下降优化算法中，如果碰到平缓区域，梯度值较小，参数优化变慢 ，遇到鞍点（是指在某些方向上梯度为零而在其他方向上梯度非零的点。），梯度为 0，参数无法优化，碰到局部最小值。实践中使用的小批量梯度下降法（mini-batch SGD）因其梯度估计的噪声性质，有时能够使模型脱离这些点。 为了克服这些困难，研究者们提出了多种改进策略，出现了一些对...
【视频】神经网络正则化方法防过拟合和R语言CNN分类手写数字图像数据MNIST|数据分享
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23184 在本文中，在训练深度神经网络时，在训练集和验证集上实现相同的性能通常很麻烦。验证集上相当高的误差是过度拟合的明显标志：神经网络在训练数据方面变得过于专业，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）（查看文末了解数据获取方式）进行深度学习。 在本文中，我们提供了有关如何绕过此问题的综合指南。 ...
一阶优化算法启发，北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络架构的设计方法
在人工智能领域，深度学习技术的发展日新月异，其中神经网络的设计和优化是推动这一领域进步的关键因素。近年来，北京大学的林宙辰团队在这一领域取得了突破性进展，他们提出了一种基于一阶优化算法的神经网络架构设计方法，旨在构建具有万有逼近性质的深度学习模型。这一研究成果不仅为神经网络的设计提供了新的视角，也为解决实际问题提...
PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24431 配置神经网络很困难，因为没有关于如何去做的好的理论。 您必须系统地从动态和客观结果的角度探索不同的参数配置，以尝试了解给定预测建模问题的情况。 在本教程中，您将了解如何探索如何针对时间序列预测问题配置 LSTM 网络参数。 完成本教程后，您将了解： 如何调整和解释训练时期...
SARIMA，神经网络，RNN-LSTM，SARIMA和RNN组合方法预测COVID-19每日新增病例
项目挑战 开发一个预测模型，根据一个国家的历史每日COVID-19确诊病例，预测接下来115天当地的每日新增确诊病例。 解决方案 任务/目标 采用多种预测模型实现预测，评估每种模型的性能，找到最小MSE的模型参数（调参） 数据预处理 首先进行EDA（探索性数据分析），理解原始数据集。处理可能的缺失值或异常值（本例中没有缺失或异常）。将数据转换成浮点...
神经网络的基本概念、架构和训练方法
神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。 在过去的几十年里，神经网络一直是人工智能领域中的热门研究方向之一。随着深度学习的兴起，神经网络的应用越来越广泛。本文将详细介绍神经网络的基本概念、架构和训练方法。 基本概念 神经元 神经元是神经网络的基本组成单元。它接收输入信号，通过对输入信号的处理产生输出信号。每个神经元都...
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