双域多尺度融合深度神经网络的PPG生物特征识别研究
：Dual-domain and Multiscale Fusion Deep Neural Network for PPG Biometric Recognition。 中文名为：双域多尺度融合深度神经网络的PPG生物特征识别。大家感兴趣的可以查看原文。 DOI: 10.1007/s11633-022-1366-8 概述 光容量描记(PPG)生物识别技术已受到广泛关注。尽管深度学习在PPG生物识别方面取...
文本分类系统Python，基于深度学习CNN卷积神经网络
一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面，实现用户在界面中输入一段文字，识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中，文本数据无处不在。它们来自各种来源，包括社交媒体、新闻文章、客户反馈、科研论文等。随着大数据和人工智能技术的不断发...
深度学习笔记之循环神经网络(八)LSTM的轻量级变体——门控循环单元(GRU)
es} θ=⎩ ⎨ ⎧WH⇒⋅:WH⇒F,WH⇒I,WH⇒C ,WH⇒OWX⇒⋅:WX⇒F,WX⇒I,WX⇒C ,WX⇒Ob:bF,bI,bO,bC 该结构相比于循环神经网络 ( Recurrent Neural Network,RNN ) (\text{Recurrent Neural Network,RNN}) (Recurrent Neural Network,RN...
【回顾经典AI神作】卷积神经网络CNN架构系列：LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet
卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一种特殊的多层神经网络，旨在以最少的预处理直接从像素图像中识别视觉模式。ImageNet项目是一个大型视觉数据库，设计用于视觉对象识别软件研究。ImageNet 项目举办年度软件竞赛，即 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 （ILSVRC），软件程序竞相正确分类和检测对象和场景。在这里，我将讨论ILSVRC顶级竞争对手的CNN架构。 LeNet-5 LeNet...
深度学习笔记之循环神经网络(六)长短期记忆神经网络(LSTM)
深度学习笔记之循环神经网络——长短期记忆神经网络[LSTM] 引言回顾： RNN \text{RNN} RNN的反向传播过程 RNN \text{RNN} RNN反向传播的梯度消失问题 长短期记忆神经网络遗忘门结构输入门结构遗忘门与输入门的特征融合操作输出门结构 个人感悟 引言 上一节介绍了循环神经网络 ( Recurrent Neural Network,RNN ) (\text{Recurrent ...
首发出炉Yolov5/Yolov7涨点神器：华为诺亚2023极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测，实现暴力涨点
据集亲测有效，实现暴力涨点； 1.VanillaNet 论文：https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf 来自华为诺亚、悉尼大学的研究者们提出了一种极简的神经网络模型 VanillaNet，以极简主义的设计为理念，网络中仅仅包含最简单的卷积计算，去掉了残差和注意力模块，在计算机视觉中的各种任务上都取得了不俗的效果。 VanillaNet，这是...
深度学习神经网络学习笔记-多模态方向-11-Deep Voice: Real-time Neural Text-to-Speech
摘要 本文提出Deep Voice，一种完全由深度神经网络构建的生产质量文本到语音系统。Deep Voice为真正的端到端神经语音合成奠定了基础。该系统由五个主要的构建模块组成:用于定位音素边界的分割模型、字素到音素的转换模型、音素时长预测模型、基频预测模型和音频合成模型。对于分割模型，我们提出了一种使用连接时序分类(CTC)损失的深度神经网络执行音素边界检测的新方法。对于音频合成模型，我们实现了Wav...
深度学习神经网络学习笔记-多模态方向-13- Multimodal machine learning: A survey and taxonomy
[122]。在过去的十年中，已经从针对特定应用的手工设计转向了数据驱动。例如，2000年代初最著名的图像描述符之一，尺度不变特征变换(SIFT)是手工设计的[127]，但目前大多数视觉描述都是使用卷积神经网络(CNN)等神经架构从数据中学习的[109]。同样，在音频领域，声学特征 如梅尔频率倒谱系数(MFCC)已被语音识别中的数据驱动深度神经网络[79]和用于准语言分析的循环神经网络所取代[207]。在自...
交通标志识别系统-卷积神经网络
介绍 使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 效果演示 演示视频+源码 视频+代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/negbi656d7r4b0vi TensorFlow Tenso...
深度学习笔记之递归网络(五)递归神经网络的反向传播过程
机器学习笔记之递归网络——递归神经网络的反向传播过程 引言回顾：递归神经网络的前馈计算过程场景构建前馈计算描述 反向传播过程各参数的梯度计算各时刻损失函数梯度计算损失函数对各时刻神经元输出的梯度计算 Softmax \text{Softmax} Softmax回归的梯度计算关于 h ( t ) h^{(t)} h(t)的综合反向传播梯度 总结 引言 上一节介绍了 Softmax \text{Softma...