《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~ 《------正文------》 目录 你引言1.线...

1 深度学习中常用的数据增强方法？ Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖动的理解不知是否得当）； PCA Jittering：首先按照RGB三个颜色通道计算均值和标准差，再在整个训练集上计算协方差矩阵，进行特征分解，得到特征向量和特征值，用来做PCA Jittering； Random Scale：尺度变换； Random Crop：采用随机图像差...

1 Network in Network 1.1 模型介绍 ​ Network In Network (NIN)是由 M i n L i n Min Lin MinLin等人提出，在CIFAR-10和CIFAR-100分类任务中达到当时的最好水平，因其网络结构是由三个多层感知机堆叠而被成为NIN [ 5 ] ^{[5]} [5]。NIN以一种全新的角度审视了卷积神经网络中的卷积核设计，通过引入子网络结构...

全面解析：深度学习技术及其应用 全面解析：深度学习技术及其应用 全面解析：深度学习技术及其应用 深度学习概述 定义 发展历程 主要优势 深度学习的主要类型 卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN） 长短期记忆网络（LSTM） 生成对抗网络（GAN） 深度学习的关键技术 激活函数 优化算法 正则化技术 损失函数 数据预处理 深度学习的应用场景 图像识别 自然语言处理 语音识别 游戏和娱乐 医疗健康 ...

1 学习率 1.1 学习率的作用 ​ 在机器学习中，监督式学习通过定义一个模型，并根据训练集上的数据估计最优参数。梯度下降法是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化成本函数（cost 来估计模型的参数。学习率 (learning rate)，在迭代过程中会控制模型的学习进度。 ​ 在梯度下降法中，都是给定的统一的学习率，整个优化过程中都以确定的步长进行更新...

一、介绍 车辆车型识别，使用Python作为主要编程语言，通过收集多种车辆车型图像数据集，然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型，并对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面，实现用户上传一张车辆图片识别其类型。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/...

计算机视觉和深度学习是两个紧密相连但又有所区别的领域。以下是对这两个领域的详细比较： 定义与范畴计算机视觉：是人工智能的一个分支，涉及使用计算机及相关设备对生物视觉进行模拟的一种技术。它主要关注对图像和视频数据的理解和分析，包括图像分类、目标检测、物体识别、视觉问答、三维重建等多个方面。 计算机视觉的最终目标是使计算机能够像人类一样通过视觉观察和理解世界。 深度学习：是机器学习的一个分支，主要特点是使用...

and 完整代码 and 远程安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/pnrng41h0sg5f5tf 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，特别适用于处理图像数据。其主要特点包括： 局部连接：CNN通过局部感受野的方式提取特征，每个卷积层只关注输入数据的一部分，从而减少计算复杂度。权重共享：在同一卷积层中，使用相同的卷积核（滤波器）...

蓝_学术一站式服务平台 更多学术会议请看 学术会议-学术交流征稿-学术会议在线-艾思科蓝 目录 一、定义与起源：历史长河中的两条轨迹 二、原理差异：从浅层到深层的跨越 三、代码解析：实战中的机器学习与深度学习 机器学习示例：线性回归 深度学习示例：卷积神经网络(CNN) 四、应用差异：各自领域的璀璨星光 机器学习的应用场景 深度学习的应用场景 五、数据需求与计算资源：从量到质的跨越 数据需求 计算资源 一...

以下是深度学习研究方向的一些创新点： 一、模型架构创新 Transformer架构及其扩展 自注意力机制 Transformer架构摒弃了传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）中的卷积和循环结构，引入了自注意力机制。自注意力机制能够直接计算输入序列中任意两个位置之间的关联程度，而无需像RNN那样顺序处理序列。例如，在自然语言处理（NLP）中，对于一个句子，自注意力机制可以捕捉单词之间的长距...