视频 and 完整代码 and 安装 获取地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/yiaya18go9iccgl3 四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别的常用算法。它通过模拟人类视觉皮层处理图像的方式，利用卷积层提取图像特征，并通过池化层减少参数数量和计算复杂度。CNN在图像识别领域表现出色，因为它能够自动学习图像中的局部和全局特征，无...

目录 引言：穿越智能的迷雾 一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络 1.1 感知机的启蒙 1.2 神经网络的诞生与演进 1.3 深度学习的崛起 二、深度学习的核心魔法：神经网络架构 2.1 前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN） 2.2 卷积神经网络（CNN） 2.3 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU） 2.4 生成对抗网络（GAN） 三、深度...

et）预训练，具有很强的特征提取能力，常用于迁移学习，即在预训练的基础上进行微调，应用于其他特定任务，如物体检测、人脸识别等。 以下是一个使用ResNet50进行图像分类的示例代码，使用的是Keras深度学习框架： from tensorflow.keras.applications import ResNet50from tensorflow.keras.preprocessing import im...

w.yuque.com/ziwu/yygu3z/wkzfondcbgz2zg6h 四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习算法，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN通过模拟人类视觉皮层处理图像的方式，能够自动学习图像的特征和层次结构。 CNN的核心是卷积层，它包含多个卷积核，每个卷积核负责提取图像中的特定特征，...

基于Python的B站排行榜大数据分析与可视化系统通过网络爬虫技术，自动采集B站网址热门排行榜，提取大量相关文本信息并存储在系统中。通过对这些信息进行统计分析，系统实现了B站排行榜热度的整体分析，热门版块的词云分析以及不同版块热度的详细分析。通过可视化的方式，用户可以清晰直观地了解B站各个排行榜的动态和热度趋势。本系统不仅提供了对B站内容的全面分析，还为用户提供了一种方便、直观的方式来探索和了解B站平台...

第一部分：基础知识 Dropout 是一种用于防止神经网络过拟合的正则化方法。它通过在每次训练过程中随机丢弃一部分神经元，使得模型在每次迭代中使用不同的神经元组合进行计算，从而减少模型对某些神经元的依赖，增强模型的泛化能力。 第二部分：工作原理 ①在训练过程中随机“删除”（也就是将权重设为0）一些神经元 ②只是用在训练期间，不会用在测试期间。 这个idea的思路就是让防止神经网络对训练集过于依赖，从而提高...

and 完整代码 and 远程安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/dm2c902i8cckeayy 四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像和文本数据的处理。其主要特点包括： 局部连接：CNN通过局部感受野的方式连接相邻的神经元，允许网络捕捉局部特征，从而减少参数数量，提高模型的效率。权重共享：在同一卷积层中，使用相同...

整的4个模型的代码,模型二进制文件,以及损失和准确率变化图,但是由于官方并没有提供测试集标签,所以这里使用训练集进行划分后训练测试,具体的四个模型的建模方式在本篇博客进行讲解 Gitee码云开源地址 深度学习_手机价格预测数据集 Cell Phone Price Prediction using MLP: 使用多层感知机对手机价格数据集进行价格预测,数据集为Kaggle开源数据集,链接如下https://...

一、说明         K-最近邻 (KNN) 算法是一种流行的监督机器学习算法，用于分类和回归任务。它是非参数惰性学习算法的一个典型例子。KNN 被认为是一种惰性学习算法，因为它在训练阶段不对底层数据分布做出任何假设，也不从训练数据中学习特定模型。相反，它是一种“惰性”或“延迟”学习，它只是记住训练数据集。 二、KNN算法         KNN 也是一种非参数算法，因为它没有在训练过程中确定的固定...

文章目录 1.学习目的2.NiN块3.NiN模型4.全部代码5.结果如下7.参考文献 1.学习目的 LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何扩大和加深这两个模块。 或者，可以想象在这个过程的早期使用全连接层。然而，如果使用了全连接层，可能会完全放弃表...