深度学习之一：卷积神经网络CNN经典模型整理（Lenet 本文介绍以下几个CNN经典模型：Lenet（1986年）、Alexnet（2012年）、GoogleNet（2014年）、VGG（2014年）、Deep Residual Learning（2015年）1.LeNet-5 1）LeNet-5结构 1. 输入层：N个32*32的训练样本 输入图像为32
用于网络入侵检测的多尺度卷积CNN模型
描述如何使用Python中的PyCryptodome库进行加密和解密。1. 请解释什么是深度学习,并简述其应用场景。2. 描述卷积神经网络(CNN)的基本结构。3. 解释什么是对抗网络(GAN),并描述其应用场景。4. 简述循环神经网络(RNN)的基本原理。5. 描述如何使用TensorFlow框架进行深度学习模型训练。6. 解释什么是强化学习,并描述其...
一种结合CNN和GRU网络的超短期风电预测模型一、本文概述介绍超短期风电预测的重要性和实际应用价值。随着可再生能源在全球能源结构中占据越来越重要的位置,风电作为其中的重要组成部分,其发电量的准确预测对于电网的稳定运行和优化调度具有至关重要的作用。超短期风电预测能够为电网运行提供及时的信息支持,帮助平衡供需,...
2.选择并搭建学习工具(选择与构建模型) 挑文具盒:AI学习图像分类时,需要用到一种特别的“文具盒”——卷积神经网络(CNN)。CNN就像是专门为处理图像设计的特殊计算器,能很好地理解图像中的图案和形状。 装文具:打开“文具盒”,里面有很多小抽屉(参数),一开始这些抽屉都是空的。我们需要随机放入一些“文具”(初始...
基于1D・CNN・LSTM混合神经网络模型的 风电机组行星齿轮箱故障诊断 黎阳羊I,胡金磊打赖俊驹打王伟打赵阳駕杨帆彳 (1.广东电网有限责任公司清远供电局，广东清远511500；2,±海电力大学电气工程学院，上海200090)摘要：风力发电机组行星齿轮箱振动信号是一种非线性非平稳的复杂信号，传统的故障诊断方法面对此类信号时，...
本发明公开了一种基于双通道 CNN‑LSTM 网络的药物关系分类模型构建方法,对原始药物 文本集进行预处理,对预处理后的药物文本集中 每个预处理后的药物文本进行逆序操作,获得逆 序文本集;将预处理后的药物文本集作为正序文 本集;训练神经网络,获得药物关系分类模型; 神经网络包括并行的正序文本特征提取层以及逆 序...
PyTorch的MNIST手写数字识别 | 本文基于**PyTorch**框架,采用使用PyTorch的nn.Module模块定义多层感知机(MLP)模型实现**MNIST**手写数字识别,在GPU上运行,实现高达98%的测试准确率,并完整展示从数据加载到模型部署的全流程。 PyTorch的模型大致结构普遍相似,也可修改相关参数的更换为其他简单图像分类任务,实测在CIFAR10...
因此本文提出了一种融合图卷积神经网络和BiGRU-TextCNN的罪名预测模型，实验结果表明在Cail2018数据集上对罪名预测问题有较好的效果。关键词 人工智能；自然语言处理；图卷积神经网络；深度学习；罪名预测 Charge Prediction Model Integrating Graph Convolutional Neural Network and BiGRU-TextCNN Jiang Cao, An De-zhi...
这篇论文主要探索如何利用单一的GAN模型来鉴别其他各种GAN生成的图像。无论各种GAN生成的图像是何种类型,使用何种网络结构,合成的假图都用相通的缺陷。作者首先利用11种GAN模型来构造一个大规模的合成图像鉴别数据库,ForenSynths Datsets。之后仅仅利用单一的ProGAN模型来训练,就能够在ForenSynths上表现出良好的泛化性能...