残差网络资料汇总

最新推荐文章于 2025-05-22 21:47:54 发布
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ResNet 残差网络
yuange1666的博客
01-29 1650
在用户提供的代码中，`1x1卷积`（输出通道为 `4*k`）用于压缩特征图，减少后续 `3x3卷积` 的计算量（输出通道为 `k`）。`growth_rate`（通常记为 `k`）表示每个密集层（Dense Layer） 输出的特征图（Channel）数量。若当前层是第 `l` 层，输入通道数为 `m + k*(l-1)`（`m` 为初始输入通道数），输出通道数增加 `k`。较小的 `k`（如 `k=12`）会限制特征图增长，降低计算量，但可能损失表达能力。
残差网络 (Residual Network, ResNet)
一位热衷于机器学习的博主，致力于将复杂的AI算法化繁为简。分享代码实战与前沿洞见，与你一同探索人工智能的奇妙世界。
06-30 897
核心贡献：ResNet通过引入“捷径连接”和“残差学习”的概念，优雅地解决了深度网络的退化问题。关键机制的结构使得网络学习恒等映射变得极其容易（只需让F(x)趋近于0），从而保证了增加网络深度不会带来性能下降。巨大影响ResNet 赢得了 ILSVRC 2015 图像分类、检测、定位等多项竞赛的冠军。它使得训练上百层甚至上千层的神经网络成为现实，极大地推动了深度学习的发展。
深度残差网络
一路向北
06-16 993
首先，深的网路是不会比浅的网络差，如果可以充分训练的话。作者：杨思达zzzz链接：https://www.zhihu.com/question/38499534/answer/147150281来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。用一句话解释就是，深度网络容易造成梯度在back propagation的过程中消失，导致训练效果很差，而深度残差网络在神经网络...
从原理到实践：一文详解残差网络
2201_75491841的博客
05-22 1210
残差网络作为深度学习领域的经典模型，通过引入残差连接，巧妙地解决了网络退化问题，使得训练更深层次的神经网络成为可能。其简单而有效的结构设计，不仅在图像识别等领域取得了优异的成绩，还对整个深度学习研究产生了深远的影响。随着深度学习研究的不断深入，残差网络也在不断发展和改进。未来，残差网络可能会与其他新兴技术（如自注意力机制、生成对抗网络等）相结合，创造出更强大的模型，在更多领域发挥重要作用。同时，如何进一步优化残差网络的结构，提高其计算效率和泛化能力，也是值得深入研究的方向。
残差网络ResNet的深入介绍和实战
热门推荐
人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
10-29 1万+
ResNet是由Kaiming He等人在2015年提出的深度学习模型，它通过引入残差学习解决了随着网络深度增加而性能下降的问题。ResNet在多个视觉识别任务上取得了显著的成功，在ImageNet的分类比赛上将网络深度直接提高到了152层，前一年夺冠的VGG只有19层。斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名，可以说ResNet的出现对深度神经网络来说具有重大的历史意义。
残差神经网络
潘多拉的猫的博客
03-16 1268
梯度消失是指在深层神经网络的训练过程中，误差梯度在反向传播时逐渐变小，最终趋近于零的现象。如果梯度过小，权重ω的更新就会非常缓慢，导致网络无法有效学习。
残差网络
weixin_43352637的博客
05-17 484
残差网络 残差、误差概念 统计学里残差的概念是：模型预测值与实验观测值之差（只针对于回归模型）。 这里明确一点就是，模型预测值就是通过数学方法构建的模型本身。可以想象一下，线性回归模型，就是通过数学方法拟合出来的一条直线，这条直线就是模型预测值！那么实验观测值是什么呢？观测值就是数据！仍然以线性回归模型为例，观测值就是分布在直线周围的那些数据点。 计算残差时，模型已经确定，是不发生变化的，而数据是根据实验次数的不同要发生变化的，即每次实验取不同的数据。 误差的概念比较绕，我总结如下（不一定准确，只是我个人通
深度残差网络ResNet
2501_90186640的博客
05-02 1064
本文深度解析ResNet这一深度学习领域的标志性模型。介绍其诞生背景，详述通过残差学习解决网络退化问题的核心思想，剖析网络结构及不同版本特点，展示在图像分类等任务中的卓越性能，探讨其对深度学习发展的重大推动作用，为理解深度神经网络提供关键视角。
深度学习之残差网络ResNet
ak47maker的博客
04-08 946
在深度学习的发展历程中，卷积神经网络的设计深度是一个需要精心权衡的关键参数，网络的深度在本质上起到的主要作用有以下两个大方面。解决了梯度消失问题缓解了网络退化现象实现了特征复用机制大幅提升了网络深度上限这种"大道至简"的设计思想也影响了后续Transformer等架构的发展，成为深度学习发展史上的里程碑式创新。
【大学生电子设计】：备战2015全国大学生电子设计竞赛-信号源类赛题分析.pdf
08-11
【大学生电子设计】：备战2015全国大学生电子设计竞赛-信号源类赛题分析.pdf
湘潭大学人工智能专业2024级大一C语言期末考试题库项目-包含58个从头歌平台抓取并排版的C语言编程题目及解答-涵盖基础语法-数组操作-条件判断-循环结构-函数调用-指针应用等核心.zip
最新发布
08-11
2025电赛预测湘潭大学人工智能专业2024级大一C语言期末考试题库项目_包含58个从头歌平台抓取并排版的C语言编程题目及解答_涵盖基础语法_数组操作_条件判断_循环结构_函数调用_指针应用等核心.zip
基于STM32的步进电机S型曲线与SpTA算法高效控制及其实现 T梯形算法 经典版
08-11
基于STM32平台的步进电机S型曲线和SpTA加减速控制算法。首先阐述了S型曲线控制算法的特点及其在STM32平台上的实现方法，包括设置启动频率、加速时间和最高速度等参数，以减少电机启动和停止时的冲击。接着讨论了T梯形算法与S型曲线的结合，通过精确的时间控制提高运动精度。然后重点讲解了SpTA算法，强调其自适应性强、不依赖PWM定时器个数，能够根据实际运行状态动态调整。文中提到一种高效的非DMA数据传输方式，提升了CPU效率并解决了外部中断时无法获取已输出PWM波形个数的问题。最后介绍了SpTA算法在多路电机控制方面的优势。 适合人群：从事嵌入式系统开发、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对步进电机控制有研究兴趣的人群。 使用场景及目标：适用于需要高精度和平滑控制的步进电机应用场合，如工业机器人、数控机床等领域。目标是帮助开发者掌握STM32平台下步进电机的先进控制算法，优化系统的实时性能和多电机协同控制能力。 其他说明：文章提供了详细的理论背景和技术细节，有助于读者深入理解并应用于实际项目中。
一个面向Android开发者的全面知识体系整理项目-包含Android基础-Framework解析-系统启动流程-四大组件原理-Handler-Binder-AMS-WMS等核心机.zip
08-11
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日前日内两阶段调度综合能源分析：基于Matlab与Yalmip的优化结果对比及应用
08-11
日前日内两阶段调度在综合能源管理中的应用，特别是利用Matlab和Yalmip工具箱进行优化建模的方法。文章分析了三种不同调度场景（日前不考虑需求响应调度、日前考虑需求响应调度、日前日内两阶段调度），并比较了各自的优化结果。重点讨论了机组成本和弃风惩罚两个关键指标，展示了两阶段调度在提高电力供应稳定性和降低运营成本方面的优势。 适合人群：从事能源管理和电力系统调度的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和Matlab编程有一定基础的人群。 使用场景及目标：①理解和掌握日前日内两阶段调度的基本概念及其应用场景；②学习如何使用Matlab和Yalmip工具箱进行优化建模；③评估不同调度策略对机组成本和弃风惩罚的影响。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还有具体的编程实例和优化结果对比，有助于读者深入理解调度优化的实际操作和效果。
基于西门子200smart系列化工反应釜程序：学习探讨用，包含PID恒温升压调节、手自动切换及多种控制功能
08-11
基于西门子200Smart系列的化工反应釜控制系统，主要功能包括两路PID恒温升压调节及其手自动切换、压力和温度检测等功能。文中展示了核心PID控制段代码，解释了手自动切换逻辑以及清洗与生产模式的切换逻辑，并提供了关于参数设置、报警查询等方面的实用技巧。此外，还提到了电气原理图中的冗余设计和调试注意事项。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，特别是熟悉或希望深入了解西门子PLC编程的人群。 使用场景及目标：适用于化工行业反应釜控制系统的开发、调试和维护。目标是帮助工程师掌握PID控制的应用方法，提高系统的稳定性和安全性。 其他说明：文中提供的代码片段和设计思路对于理解和优化类似控制系统非常有帮助。同时，文中提到的一些具体实施细节（如过渡延时、参数设置范围等）有助于减少调试过程中可能出现的问题。
S7-200 PLC与MCGS构建交通灯系统的梯形图程序及组态画面解析
08-11
使用西门子S7-200 PLC和MCGS触摸屏搭建交通灯控制系统的方法。主要内容涵盖硬件连接、IO分配、梯形图编程以及MCGS组态画面的设计。文中提供了详细的IO分配表，展示了如何正确连接电源和信号线，避免常见的硬件损坏问题。梯形图部分重点讲解了利用定时器实现交通灯切换逻辑的具体方法，并给出了具体的梯形图代码示例。对于MCGS组态画面，则强调了变量绑定的重要性，确保PLC与触摸屏之间的数据同步无误。 适合人群：PLC编程初学者、自动化工程师、工业控制系统爱好者。 使用场景及目标：帮助读者掌握PLC与HMI设备联合使用的技巧，能够独立完成类似项目的开发与调试。具体目标包括学会正确的硬件接线方式，理解并能编写简单的梯形图程序，掌握MCGS组态软件的基本操作。 其他说明：附带完整的工程文件下载链接，便于读者进行实际操作练习。同时提到未来可能尝试使用SCL语言改写控制逻辑，为后续学习提供方向。
嵌入式开发学习全流程记录与DOL软件实践指南-嵌入式系统开发-DOL软件使用教程-ARM架构-实时操作系统-嵌入式C语言-硬件接口编程-开发环境搭建-调试技巧-项目实战案例-用于帮.zip
08-11
cursor免费次数用完嵌入式开发学习全流程记录与DOL软件实践指南_嵌入式系统开发_DOL软件使用教程_ARM架构_实时操作系统_嵌入式C语言_硬件接口编程_开发环境搭建_调试技巧_项目实战案例_用于帮.zip
自动化控制领域中松下FP-XH六轴标准程序解析及其应用
08-11
松下FP-XH六轴标准程序的设计与实现，涵盖点动控制、回零、相对定位、绝对定位等功能。程序采用分块编程方式，结构清晰，注释详尽，适用于多工位转盘循环控制。文中展示了具体的代码片段，如轴参数配置、点动控制逻辑、回零程序、多工位状态机控制以及报警处理系统。特别强调了程序的高精度（±0.02mm）和灵活性，如柔性故障处理机制和调试模式的隐藏功能。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是有PLC编程经验的人群。 使用场景及目标：① 学习并掌握松下FP-XH控制器的六轴控制技巧；② 提升多轴转盘控制项目的编程能力；③ 优化现有自动化系统的性能和稳定性。 阅读建议：本文不仅提供了详细的代码示例，还深入讲解了各个功能模块的设计思路和实际应用场景。建议读者结合实际项目进行实践，逐步理解和掌握这些高级控制技巧。
永磁同步电机无差拍预测电流控制仿真：探索先进算法的效能与应用 - 预测控制
08-11
永磁同步电机（PMSM）无差拍预测电流控制的仿真研究。首先阐述了PMSM的重要性和应用背景，接着解释了无差拍预测电流控制的基本原理，即通过预测下一时刻的电流值来实现精确控制。随后，文章描述了仿真环境的搭建步骤，包括电机参数和控制策略参数的设定。接下来，提供了仿真过程中使用的代码片段，展示如何在仿真环境中实现无差拍预测电流控制。最后，通过对仿真的结果分析，评估了不同控制策略参数对电机性能的影响，并展望了未来的研究方向。 适合人群：电机控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对永磁同步电机及其先进控制策略感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解永磁同步电机无差拍预测电流控制原理和仿真技术的人群。目标是掌握该控制策略的具体实现方法，提升电机控制系统的性能。 阅读建议：读者可以通过本文详细了解无差拍预测电流控制的理论基础和实际应用，结合提供的代码片段进行实践操作，进一步加深对该控制策略的理解。
残差ResNext网络实现的Unet模型分析
3. 残差网络：残差网络（如ResNet、ResNeXt）使用残差连接来解决深层网络训练时梯度消失的问题，允许网络训练得更深，获得更好的性能。 六、应用场景与优势 ResNeXt_unet在遥感图像分析、医学图像分割、视频监控等...
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