深度网络知识

最新推荐文章于 2025-12-17 11:44:58 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-17 11:44:58 发布 · 211 阅读

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#计算机视觉 #人工智能

1. batch normalization

将一个batch size中同一个通道的所有像素值做成总和为0的分布,让像素分布更加的均匀，有利于模型参数的优化

2. IOU与NWS

多头注意力机制：

1. 将图像分成多个patch

2. 每个patch进行embedding，得到一个向量，这个过程中每个patch加上位置编码

3. 将每个patch分别提取qkv

4.多个patch之间进行交叉q*K*V，得到每个patch对应的新的向量

5. 每个向量按照头数进行拆分

6.利用全连接层把每个patch对应位置的向量进行合并

确定要放弃本次机会？

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深度学习知识点全面总结

专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！

01-05

37万+

本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........

深度学习知识点总结

qq_39223444的博客

04-02

2722

文章目录1.深度学习是什么2.基础知识2.1 为什么要使用神经网络2.2 为什么更深的网络好2.3 更多的数据是否有利于更深的神经网络？2.4 不平衡数据是否会摧毁神经网络？2.5 无监督降维提供的是帮助还是摧毁？2.6 批大小如何影响测试正确率？2.7 初始化如何影响训练?2.8 不同层的权重是否以不同的速度收敛？2.9 正则化如何影响权重？2.10 神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸2.11 Batchnorm原理2.12 损失函数Softmax函数交叉熵2.13 dropout的原理：2.14 L0

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深度学习——神经网络

2303_80634169的博客

11-24

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本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。

深度学习-知识蒸馏

Joker_D_K的博客

11-16

1724

深度学习-知识蒸馏详解

深度学习—神经网络

北边一颗小星星

04-25

2319

机器学习需要的执行时间远少于深度学习，深度学习的参数往往很庞大，需要通过大量数据的多次优化来训练参数。朴素贝叶斯、决策树等。

深度学习预备知识

qq_44074143的博客

12-03

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深度学习（pytorch）本系列为跟着李沐学习深度学习系列整理的笔记，在此自己总结梳理一遍，加深理解和记忆。更详细的视频教程可参考动手学深度学习 PyTorch版，笔记教程可参考动手学习深度学习提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录深度学习（pytorch）前言一、深度学习概念1.深度学习的起源和发展2.深度学习的关键二、深度学习基础1.预备知识——数据操作2.读入数据总结前言本系列为跟着李沐学习深度学习系列整理的笔记，在此自己总结梳理一遍，加深理解和记忆。

神经网络与深度学习知识点与期末考试题

m0_59356572的博客

02-08

4287

适用于西安建筑科技大学人工智能专业的神经网络与深度学习课程的考前复习，其他学校的学生也可作为参考。

深度学习基础知识(一): 概述-神经网络起源和发展

天狼啸月1990的博客

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2197

iterations iterations（迭代）：每一次迭代都是一次权重更新，每一次权重更新需要batch_size个数据进行Forward运算得到损失函数，再BP算法更新参数。1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次 bath_size epochs/ˈiː.pɒk/ epochs被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。这意味着1个周期是整个输入数据的单次向前和向后传递。简单说，epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次，就这样 oneepoch= n..

深度学习基础知识题库大全

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1、梯度下降算法的正确步骤是什么？ a.计算预测值和真实值之间的误差 b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 c.把输入传入网络，得到输出值 d.用随机值初始化权重和偏差 e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差 A.abcde B.edcba C.cbaed D.dcaeb 解析：正确答案D，考查知识点-深度学习。 2、已知： - 大脑是有很多个叫做神经元的...

深度神经网络详解

科技追踪者的专栏

05-22

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神经网络（Neural Network）是一种模仿生物神经元网络结构的计算模型，由大量的人工神经元（节点）相互连接组成。每个神经元接受输入信号，通过加权求和和激活函数处理，输出结果传递给下一个神经元层。深度神经网络是一种特殊的神经网络，具有多个隐藏层（Hidden Layer）。与传统的浅层神经网络相比，深度神经网络能够学习更复杂的特征和模式，具有更强的表达能力。深度神经网络作为现代人工智能的核心技术，已经在多个领域取得了显著成果。

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肺炎链球菌目标检测 _ 基于ContextGuidedDown的YOLOv5改进实现

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红枣目标检测Cascade R-CNN改进版_FPN结构优化详解

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在自动驾驶领域，基于摄像头的感知模型大多在晴朗天气数据上进行训练。专注于解决特定天气挑战的模型无法适应各种天气变化，且主要优先考虑其天气去除特性。我们的研究引入了一种用于多天气条件下目标检测的语义增强网络。在我们的分析中，语义信息可以使模型为缺失区域生成合理内容，理解目标边界，并在图像的填充和现有部分之间保持视觉连贯性和真实性，这有利于图像转换和目标识别。

深度学习必备：经典神经网络书籍推荐