把预训练的CNN模型用于新的场景,是迁移学习的应用表现。底层CNN-featureMap的通用性为这种移动提供了一个有力的实验支持。迁移学习一般从复杂模型迁移到简单模型,且一般使用迁移模型的底层部分,高层模型需要进行重建。 PythonCode code1.训练Cifar10网络 下载Cifar10的数据集:得到 mean.binaryproto 文件 cifar10_test_lm...
基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法是一种利用深度学习技术预测负荷的方法。该方法将卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)相结合,以提高负荷预测的准确性。 该方法首先使用卷积神经网络对输入数据进行特征提取,然后使用门控循环单元对特征进行序列建模,最后引入注意力机制以加强对重...
在下面的这个网址http:///tutorial/code/中, 找到下面这两个文件 将里面的内容复制一下,在你的工程项目里,添加这两个 .py 文件,注意,名字也要一样 我用的是pycharm这个软件,就是在建立的这个项目,三个文件,3.py这个文件就是执行CNN数字识别的那个程序,挺长的,然后需要另外这两个文件来辅助它,否则就会提示...
在高斯金子塔构建中,每一层通过卷积,然后卷积后进行下采样,而CNN也是同样的过程。废话不多说,这里就讲一下,CNN的池化: CNN的池化(图像下采样)方法很多:Mean pooling(均值采样)、Max pooling(最大值采样)、Overlapping (重叠采样)、L2 pooling(均方采样)、Local Contrast Normalization(归一化采样)、Stochasticpooling...
【Code】GraphSAGE 源码解析 数据结构机器学习神经网络深度学习人工智能 本文代码源于 DGL 的 Example 的,感兴趣可以去 github 上面查看。 阿泽Crz 2020/07/21 3.4K0 图神经网络整理 数据结构机器学习神经网络深度学习人工智能 图神经网络Graph neural networks(GNNs)是深度学习在图领域的基本方法,它既不属于CNN,也不...
利用python深度学习进行自然语言处理(三)基于word embeddings的深度学习CNN文本分类模型构建全代码(在100维空间操作) 环湖医院飞时过 大数据分析师(高级)专项技术培训证书持证人 来自专栏 · python跑数据 各位知友下午好,我是环湖医院数据中心的huanhu_data,今天是自然语言处理系列的收官, 飞时过:利用python深度...
这篇文章引入机器学习,给大家讲解下基于该项目的CNN神经网络模型训练/测试/部署。 二、背景知识 按照学习的好习惯,先搜索网上资源,再脑洞一下,先思考啥是神经网络,啥是卷积,CNN神经网络为啥能提取图片特征,这些问题笔者刚开始全部都遇到过,一脸蒙蔽有没有。不要急,有问题有时候是好事,说明你知道自己那些不知道,等...
run() def delete(self, root, exts): src_files = load_files(root, exts=exts) for source_file in src_files: if os.path.basename(source_file): os.remove(source_file) def clean_pro(self, root): self.delete(root, exts=("pyd", "pyc", "c", "so")) def delete_source_code(self,...
['test_label'], batch_size)# CNN模型class Net(gluon.Block): def __init__(self, **kwargs): super(Net, self).__init__(**kwargs) self.conv1 = nn.Conv2D(20, kernel_size=(5,5)) self.pool1 = nn.MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides...
Fine-tuning-Faster-R-CNN-on-SeaRescue-Dataset fixed few minor issues Jun 7, 2024 Fine-tuning-RF-DETR scripts and updated readme for rfdetr Apr 15, 2025 Fine-tuning-Stable-Diffusion-3_5-UI-images blog on fine-tuning stable diffusion 3.5 Jan 13, 2025 ...