近年来,随着深度学习的发展,特别是卷积递归神经网络(CRNN, Convolutional Recurrent Neural Network)的兴起,文字识别的准确性和效率得到了显著提升。本文将带您了解如何使用CRNN构建自己的文字识别模型。 CRNN架构解析 CRNN模型结合了卷积神经网络(CNN)在图像特征提取上的优势和递归神经网络(RNN)在序列数据处理上的能力,...
Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架,具体的环境搭建可以参考之前写的一篇文章: 基本环境搭建成功后,就可以使用自己制作的数据集训练自己的yolo模型了。 文中出现的使用的已标注好的数据集来自: step1 制作数据集 1、 (1)按照 中制作数据集的1、(1)(2)两步制作好自...
https://github.com/baidu-research/warp-ctc 那么在 Keras 里面,CTC Loss 已经内置了,我们直接定义这样一个函数,即可实现 CTC Loss,由于我们使用的是循环神经网络,所以默认丢掉前面两个输出,因为它们通常无意义,且会影响模型的输出。 y_pred 是模型的输出,是按顺序输出的37个字符的概率,因为我们这里用到了循环神...
从入门到进阶,一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络算法!真的不要太爽! 1193 0 45:53 App 【AI Drive】第109期 - 武汉理工大学孙朝阳:一个对称的语义感知的妆容迁移与移除网络 1106 0 23:56 App 【AI Drive】第92期 - 复旦大学李林阳:预训练模型中的后门攻击—...
利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构。 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.optim)来优化神经网络中的参数,如权值参数w和阈值参数b。 以下均为初学者笔记,如有错误请不吝指出。 Build a neural network structure 假设我们要搭建一个带有两个隐层的神经网络来实现节点的二分类,输入...
用GPU训练神经网络模型 方法1 我A 卡,-.- 采用方法 1 实现GPU训练网络模型只需要将原来的 CPU 版本的代码进行小量修改即可,具体修改的位置包括下面3个地方:网络模型、数据(输入、标注)、损失函数。只需找到上述 3 个位置的代码加上.cuda() 操作即可实现将 CPU 版本的代码修改为 GPU 版本的代码,现以上一篇博...
..._module_name 线性层 线形层是神经网络模型中使用的最多,也是最简单的层,我们使用上一节中的抽象模块实现一个简单的线性层。...我们也使用Pytorch的方法创建一个Dataset类,实现迭代器的dunder方法,并将特征X和标签Y转换为Variable类型: class Dataset: def __init__(self...
使用Keras库创建一个神经网络。下面是创建模型结构的代码: def myModel():model = Sequential()model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(5,5), activation='relu', input_shape=X_train.shape[1:]))model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(...
昇腾计算库 (Tengine): Tengine是一个高度优化的深度学习推理引擎,支持各种神经网络模型的高效执行。全场景AI计算框架 (MindSpore) MindSpore是华为推出的全场景AI计算框架,它支持从模型定义、训练到推理的完整生命周期。MindSpore的特点包括: 动态图执行: MindSpore支持动态图执行模式,允许开发者在运行时修改计算图结构。
点击查看答案&解析手机看题 不定项选择 你使用Fashion数据集,搭建卷积神经网络训练模型,“测试集”识别准确率数值高于75% A.正确 B.错误 点击查看答案&解析手机看题 AI智答 联系客服周一至周五 08:30-18:00 剩余次数:0 Hello, 有问题你可_