多尺度神经网络的设计通常基于对频率原则的理解，目的是为了解决高频成分学习慢的问题。这些网络通过特殊设计，比如给高频成分加更多的权重或者将高频成分平移到低频，来提高学习效率。 为了满足在不同层次上理解和处理数据的需求，多尺度神经网络包含了各种网络结构，常见的多尺度神经网络类型有：多尺度图神经网络、多尺度卷积神经网络、多尺度注意力神经网络、多尺度特征融合网络等。其关键优势在于它们能够整合来自不同尺度的信息，从...

目录 背影 卷积神经网络CNN的原理 卷积神经网络CNN的定义 卷积神经网络CNN的神经元 卷积神经网络CNN的激活函数 卷积神经网络CNN的传递函数 基于卷积神经网络的图像去噪 完整代码：基于卷积神经网络的图像去噪.rar资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88869565 基本结构 主要参数 MATALB代码 结果图 展...

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.experimenta...

igmoidTanhReLUSoftmax 本节博文介绍四大激活函数，Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax。 激活函数 为什么深度学习需要激活函数？ 博主认为，最重要的是 引入非线性。 神经网络是将众多神经元相互连接形成的网络。如果神经元没有激活函数，那么网络模型都将退化成为线性模型，从而失去了处理非线性问题的能力。非线性问题，如视觉识别、语音识别、图像识别等等。 当神经网络具有处理非线性的...

1. torch.nn    torch.nn 是 PyTorch 深度学习框架中的一个核心模块，它为构建和训练神经网络提供了丰富的类库。 以下是 torch.nn 的关键组成部分及其功能： nn.Module 类： nn.Module 是所有自定义神经网络模型的基类。用户通常会从这个类派生自己的模型类，并在其中定义网络层结构（如卷积层、全连接层等）以及前向传播函数（forward pass）：nn.Mo...

也是存在着一些内在联系。通过最近的的历史气候情况，来做出相应的预测，对自然风的风速、风力等特点加以分析，以此找到合适的预测模型，对未来的预测结果有了一定的预测时间，从而较好的实现了对预测模型的评估。 神经网络由于收敛时间较长，容易形成局部最小值，陷入局部最优，难以得到全局最优解。基于上述的种种缺点，在实际工作中，例如在线功率预测时，它将受到限制。为得到全局最优、确定最佳权值和阈值，本文采用粒子群算法对其进...

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 代码 ...

梯度下降法的概念： 下面介绍几种常见的梯度下降算法优化方法。 在深度学习中，一般采用SGD训练（随机梯度下降），即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；  为什么我们必须要使用梯度下降法？   常用的激活函数： 优化函数： ...

一、BN介绍 1.原理 在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。这样会使得训练神经网络变得更加困难。所以添加BatchNorm层，在训练的时候BN层使用batch来估计数据的均值和方差，然后...

火箭点火发射来理解神经网络的故事细节 在一个充满科技气息的研究室里，一群科学家们正在忙碌地准备着一次重要的火箭点火发射。这次发射不仅是一次航天探索的壮丽征程，更是一场利用神经网络处理数据的智慧之旅。 在火箭发射的背后，神经网络扮演着至关重要的角色。它们就像一位富有经验的导师，通过学习和处理大量数据，为火箭发射提供精确的指导和决策支持。 故事从数据输入开始。在发射前，科学家们收集了大量的历史发射数据，包括...