通过选取的中文文本数据集（“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”），基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型，并进行多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django框架开发网页端可视化界面平台。实现用户输入一段文本识别其所属的种类。 二、效果图片展示 三、演示视频 and...

 💡💡💡本文独家改进：1）基于GSConv提出了一种Multi-Scale Ghost Conv的卷积变体，保证轻量级的同时实现涨点，2）同时结合Bottleneck，设计了一种新颖的轻量级网络。 💡💡💡在多个数据集验证能够涨点，同时跟yolov5s进行参数量对比： parameters、GFLOPs都有大幅度的降低 ...

  💡 RT-DETR改进有效系列目录 💡 前言  Hello，各位读者们好 Hello，各位读者，距离第一天发RT-DETR的博客已经过去了接近两个月，这段时间里我深入的研究了一下RT-DETR在ultralytics仓库的使用，旨在为大家解决为什么用v8的仓库训练的时候模型不收敛，精度差的离谱的问题，我也是成功的找到了解决方案，对于ultralytics仓库进行多处改进从而让其还原RT-DETR官...

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 卷积神经网络（CNN） 4.2 损失函数和优化 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ............................................................... %输入图片 input...

rn dictdict = unpickle('D:\PycharmProjects\model-fuxian\CIFAR\cifar-10-batches-py\data_batch_1') 4.卷积神经网络训练 此处参考：传送门 1.指定GPU gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')tf.config.experim...

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果DCNv4，其是DCNv3的升级版本，效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了，同时该卷积具有轻量化的效果！一个DCNv4参数量下降越15Wparameters左右，。它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进：首先，它移除了空间聚合中的softmax归一化，这样做增强了其动态特性和表达能力；其次，它优化了内存访问过程，以减少冗余操作，从...

IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用 IDCNN（Iterated Dilated Convolutional Neural Network）是一种特别设计的卷积神经网络（CNN），用于处理自然语言处理（NLP）中的序列标注问题，例如命名实体识别（NER）。IDCNN的关键特点是使用了扩张卷积（Dilated Convolution），这是一种可以增加感受野（即网络可以观察...

大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。1）现有大卷积神经网络的架构主要遵循传统ConvNets或变压器的设计原则，而针对大卷积神经网络的架构设计仍未得到解决。2）随着变压器在多个领域的主导地位，有待研究ConvNets在视觉以外领域是否也具有强大的通用感知能力。在本文中，我们从两个方面做出了贡献。1）我们提出了四个设计大卷积神经网络的架...

rn dictdict = unpickle('D:\PycharmProjects\model-fuxian\CIFAR\cifar-10-batches-py\data_batch_1') 4.卷积神经网络训练 此处参考：传送门 1.指定GPU gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')tf.config.experim...

已知有限长序列：xk=1,2,1,1,0,-3, hk=[1,-1,1] , 计算离散卷积和yk=xk*h(k) 。 程序如下： function [t,x] = My_conv(x1,x2,t1,t2,dt)%文件名与函数名对应%自写的卷积函数x = conv(x1,x2)*dt;t0 = t1(1) + t2(1);L = length(x1) + length(x2)-2;t = ...