因为推理框架的本质还是涉及到数据的计算,我们采用NumPy来支撑我们所有的计算。同时为了做到轻量级,我们将所有神经网络中涉及到比较单独的部分统称为Layer,比如卷积层、全连接层以及非线性激活函数等。同时这种设计方式使得以后对框架进行扩充只需要再实现新的Layer功能就好。这里我们给出我们Layer这个基本类的Python抽象: cla...
经典神经网络 | Faster R-CNN论文解析 论文题目:Faster R-CNN: T owards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/1506.01497研究目标Faster R-CNN是为了改进Fast R-CNN而提出来的。因为在Fast R-C… ...
Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的神经网络框架,它的特点是快速、易于安装,并支持 CPU 和 GPU 计算 暂无标签 https://www.oschina.net/p/darknet C/C++等 6 种语言 MIT 保存更改 发行版 暂无发行版 贡献者(12) 全部 近期动态 1年多前加入了仓库 ...
毕设有救了!一小时学透基于Pytorch框架的OCR文字识别实战,ABINET、DBNET、CRNN、CTPN全详解,看完就能跑通!神经网络/目标检测共计15条视频,包括:1.1. 074 OCR文字识别要完成的任务、2.2. 075 CTPN文字检测网络概述、3.3. 076 序列网络的作用等,UP主更多精彩视频,请关
米尔MYD-Y6ULX-V2 开发板,基于 NXP i.MX6UL/i.MX6UL L处理器,该开发板被米尔称之为经典王牌产品。本次测试目标是在此开发板上进行神经网络框架ncnn的移植与测试开发,测试ncnn在此开发板上的性能与应用测试。 01. 什么是ncnn ncnn 是腾讯优图推出的在手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。也能够...
3 | 残留网络(ResNet) 深度前馈神经网络的一个问题称为消失梯度问题,即当网络太长而无法在整个网络中反向传播有用信息时。 随着更新参数的信号通过网络传播,它逐渐减小,直到网络前端的权重完全没有改变或被利用为止。 为了解决这个问题,残差网络采用了跳过连接,可以跨"跳跃的"层传播信号。 通过使用不太容易受到影响...
ArtyZe · 1 篇内容 · 5 赞同 · 1 订阅 订阅专栏 专栏介绍 已更内容 对比研究TVM, Tengine,NCNN等框架 专栏作者 ArtyZe AI编译器算法工程师,Transformers 关注 知乎影响力 获得27 次赞同 · 6 次喜欢 · 64 次收藏 已更内容 · 1 Tengine Convert Tools代码走读-图优化篇 ...
全球领先的蜂窝通信、多媒体和连接性DSP IP平台授权厂商CEVA公司宣布推出实时神经网络软件框架CEVA 深层神经网络(CEVA Deep Neural Network, CDNN),以简化低功耗嵌入式系统中的机器学习部署。通过利用CEVA-XM4 图像和视觉DSP的处理能力,CDNN使得嵌入式系统执行深层学习任务的速度比基于GPU的领先系统提高3倍,同时消耗的功...
第一:线性网络只有一个w*x + b ,即线性变化层, 神经网络可以有多个w*x + b , 且中间存在一个激活层relu 线性回归代码解说: 第一步:使用np.c_[r*sin(t), r*cos(t)] 构造出二维的数据 第二步:前向传播 第一步:前向传播np.dot(x, w) + b 计算得分scores ...
在这个示例中,我们定义了一个简单的全连接神经网络模型 SimpleNN,它包含一个隐藏层和一个输出层。然后,我们实例化了模型、定义了损失函数和优化器,并使用随机生成的数据进行了前向传播、损失计算、反向传播和优化。 5. PyTorch 神经网络框架的学习资源和社区支持信息 PyTorch 提供了丰富的学习资源和社区支持。以下是一...