学习dnn的第一天

最新推荐文章于 2025-04-07 15:44:18 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/ysjfirst/archive/2005/05/27/163633.html
博客介绍了DNN的数据访问层，主要涉及单一模式和工厂模式。深入到具体的dataprovider类时，发现涉及的接口复杂且数量较多。

今天了解了dnn的数据访问层，它的数据访问层主要涉及两个模式，单一模式，工厂模式，然后深入具体哪个dataprovider类时，发现，涉及到的接口有些复杂，接口也较多

转载于:https://www.cnblogs.com/ysjfirst/archive/2005/05/27/163633.html

精通推荐算法4：经典DNN框架特征交叉模型 Deep Crossing
谢杨易的博客
01-10 1119
微软2016年提出的Deep Crossing模型奠定了深度学习精排模型的基本架构，具有十分重要的意义。它采用“Embedding + MLP”的结构，成为目前推荐算法的基本范式。通过深度神经网络，实现大规模特征自动组合，大大减少了对人工构造交叉组合特征的依赖和开销。同时将残差网络第一次落地到推荐算法中，优化深度学习反向传播梯度弥散和过拟合等问题。
【深度学习】基于DNN深度神经网络的无线多用户干扰消除算法matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
06-29 332
DNN WMMSE（Deep Neural Network Weighted Minimum Mean Square Error）是一种利用深度神经网络（DNN）优化无线多用户干扰消除问题的方法。该方法通过将干扰消除问题转化为一个非凸的加权最小均方误差（WMMSE）优化问题，并利用DNN来近似求解该问题。在无线通信中，多个用户同时使用同一个频段进行通信会引起干扰，从而降低通信质量。为了解决这一问题，需要设计一个干扰消除算法，使得各个用户之间的干扰最小化，从而提高通信质量。
DNN调试第n天
freedoomvv的博客
03-03 364
DNN预测波士顿房价
Transformer学习笔记——第一天
qq_43561382的博客
02-10 1391
Seq2Seq模型是出入一个序列，输出一个序列。这种结构的输入序列和输出序列的长度是可变的。处理可变长度的序列时，使用Bos和Eos可以减少对填充的依赖，因为模型可以根据这些标识来识别序列的边界。Seq2Seq模型在概念上还与通信原理有一定的相似性。都是先将信息编码为一个latent，再解码这个latent。
PyTorch学习系列教程：深度神经网络【DNN】
AAI666666的博客
02-10 3211
对于PyTorch学习教程系列，有了前几篇推文做铺垫，这次打算用三篇文章分别介绍一下深度学习中的三大基石：DNN、CNN、RNN。本文就从DNN开始，即深度神经网络。
dlib学习-第一天
qq314000558的专栏
10-31 3125
可以dlib直接做人脸检测和识别，也可以使用python的一个简单开源库face_recognition(底层实现还是dlib) 1、使用dlib直接实现人脸检测 #coding:utf-8 ''' 脸部检测 ''' import sys import dlib from skimage import io import cv2 # 加载并初始化检测器，可以分为cnn方式和机器学习的方式 ...
【学习笔记】深度学习基础----DNN
weixin_61737381的博客
08-08 711
【学习笔记】深度学习--DNN学习笔记，由浅入深理解DNN以及深度学习，以下都是我自己个人学习过后的理解，如有错误欢迎指出啦！(●ˇ∀ˇ●)。
用opencv的dnn模块做yolov5目标检测
热门推荐
nihate的专栏
01-17 8万+
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。 在yolov5之前的yolov3和yolov4的官方代码都是基于darknet框架的实现的，因此opencv的dnn模块做目标检测时，读取的是.cfg和.weight文件，那时候编写程序很顺畅，没有遇到bug。但是yolo
Python学习第二十九天
weixin_37813118的博客
04-07 1928
Python第二十九天学习内容：反爬策略包括了：验证码、请求头、IP代理、抓包工具使用
百度paddle框架学习（一）：简单DNN完成手势识别
HOcacle的博客
06-02 1449
一、图像预处理 1.1 数据集来源 百度AI Studio平台手势识别数据集：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/2182 1.2 目录结构 解压数据集中Dataset.zip文件，删除数据集文件夹中名为.DS_Store的文件，得到如图目录结构： 1.3 图像预处理代码 生成图像列表（10%的数据用于测试，90%的数据用于训练） import os data_path = './Dataset' character_folders
OpenCV4.5.4 DNN人脸识别模块使用介绍--如何快速搭建一个人脸识别系统
Color Space的博客
10-17 9664
点击下方卡片，关注“OpenCV与AI深度学习” 视觉/图像重磅干货，第一时间送达 导读 本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建，供大家参考。 背景介绍 前几天刚刚更新的OpenCV4.5.4版本将基于DNN的人脸检测和人脸识别添加到modules/objdetect中，具体更新介绍如下： OpenCV4.5.4更新了！看看都有哪些新功能？ 人脸检测使用的是于仕琪老师团队开源的人脸检测库，具体使用可参考往期文章，检测速度和准确率都很不错。 Ope.
深度学习实验：基于PyTorch预测美国各州COVID-19新确诊病例率-可复现的-有问题请联系博主，博主会第一时间回复！！！
12-06
内容概要：本文详细介绍了使用深度神经网络（DNN）预测美国各州COVID-19新确诊病例率的任务。实验数据来自CMU的Delphi小组，数据包括过去三天的调查结果，涵盖...-可复现的-有问题请联系博主，博主会第一时间回复！！！
深度学习100例 - 卷积神经网络（CNN）实现车牌识别 | 第15天
“365天深度学习训练营”报名进行中～
06-10 1万+
文章目录一、前期工作1.设置GPU2.导入数据3.数据可视化4.标签数字化二、构建一个tf.data.Dataset1.预处理函数2.加载数据3.配置数据三、搭建网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练七、模型评估八、保存和加载模型九、预测 一、前期工作 我的环境： 语言环境：Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 深度学习环境：TensorFlow2.4.1 推荐阅读： ✨ 深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天 ✨ 这也太强了吧，我
体系结构论文导读（三十一）（下）：Soft errors in DNN accelerators: A comprehensive review
欢迎交流！
08-04 1238
本部分回顾和分析了有关人工神经网络（ANN）可靠性的研究。特别是关注通过DNN加速器解决DNN可靠性的研究，从软错误的角度进行探讨。许多前期工作声称ANN本身对故障具有固有的容错能力。然而，在硬件（加速器）层面，单事件翻转（SEU）和单事件瞬变（SET）等错误可能发生在执行硬件中，削弱DNN的固有容错能力。因此，加速器比其他电子设备更容易受到瞬态故障的影响，因为其并行性会将单个故障传播到多个输出元素。
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Hot Chip 2018第一天会议：芯片与AI技术深度解析
从标题、描述以及标签信息来看，本文件是一份关于2018年Hot Chips会议第一天的会议材料，其中包含了数个与芯片设计相关的展示议题，这些议题涉及了移动设备处理器、图像和AI处理器、面向智能物联网设备的系统级芯片...
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