本文实现基于1DCNN的10种不同噪声类型的分类算法，精度高达99%。本文的操作系统为Ubuntu 22.04，大部分内容与Windows系统相同，唯一不同的文件路径的表示方式不同。一、噪声数据的获取与预处理1.1 噪声数据集的获取(1) 本文使用SPIB开源噪声数据集NoiseX-92中的15种噪声数据进行基于神经网络的噪声分类算法，官方下载下载地址为：Signal Processing Inf

文章目录 1 概述 1.1 梯度消失和梯度爆炸 1.2 打破对称性 2 参数初始化 3 环境和分布偏移 3.1 协变量偏移 3.2 标签偏移 3.3 医学诊断（举例） 3.4 自动驾驶（举例） 4 pytorch在定义模型时有默认的参数初始化，有时候我们需要自定义参数的初始化，就需要用到torch.nn.init。具体的不同初始化，可以查看pyto

引言： 随着无人机技术的飞速发展，低空无人机成为了广泛应用于航拍、安防等领域的重要工具。然而，无人机在进行目标检测时面临着复杂多变的场景和视觉噪声，因此需要高效准确的图像识别技术来实现自主目标检测。深度神经网络是近年来在计算机视觉领域取得突破的关键技术之一，它具备学习复杂特征表示的能力，为低空无人机目标检测图像识别提供了新的解决方案。 一、深度神经网络在目标检测中的应用低空无人机目标检测和图像识别

文章目录 1 池化层 1.1 MaxPooling2D 1.2 MaxPooling1D： 1.3 AveragePooling2D 1.4 深度学习的可解释性|Global Average Pooling(GAP) 2 正则化 2.1 BatchNormalization 3 反卷积层 3.1 UpSampling2D 3.2 循环层（RNN） 3.3 GRU 1 池化层 1.1 MaxPool

当代大型神经网络在泛化新数据和新任务方面的显著成功归功于它们隐式记忆复杂训练模式的能力。增加模型大小已被证明是实现这种记忆的有效方法，但这也会极大地增加训练和服务成本。是否有一种方法可以在保持相对较小的模型规模的同时提高记忆和泛化?斯坦福大学的一个研究团队在新论文ResMem: Learn What You Can and remembe

今日，Maxim Integrated Products, Inc (NASDAQ: MXIM) 宣布推出带有神经网络加速器的MAX78000低功耗微控制器，支持电池供电的嵌入式物联网(IoT)设备在边缘通过快速、低功耗人工智能(AI)推理来制定复杂决策。与软件方案相比，这种快速、低功耗的决策实施使得复杂的AI推理能耗降低到前期方案的百分之一以内，采用AI技术的电池供电系统可大幅延长其运行时间，有

用光学习:这就是物理自我学习机器内部的光波动力学。重要的是它的不规则形状和它的发展与它的最大程度完全相反(红色)。人工智能不仅提供了令人印象深刻的性能，而且还产生了巨大的能源需求。训练它的任务要求越高，它消耗的能量就越多。Víctor López-Pastor和Florian Marquardt是德国埃尔兰根马克斯普朗克光科学研究所的两位科学家，他们提出了一种可以更有效地训练人工智能的方法。他们的

a、 大型引文网络CORA的图解b、 节点分类方案c、 模拟节点嵌入的图示d、 使用t-SNE将节点嵌入映射到2D间距，显示出相同类别的节点的清晰聚类e、 节点分类和软件基线的十个随机测试的准确性。平均准确率为87.12%，与最先进的算法相当f、 模拟分类结果的归一化混淆矩阵g、 估计的OPs(红色条)和相关的能量消耗(浅蓝色条

【深度学习】孪生网络（Siamese Network）的模式和训练过程 文章目录 1 概述 2 Siamese network 孪生神经网络 3 孪生神经网络和伪孪生神经网络分别适用于什么场景呢？ 4 细节 5 网络训练 6 人脸检测—Siamese Network 1 概述 孪生神经网络（Siamese neural network），又名双生神经网络，是基于两个人工神经网络建立的耦合构架。孪生

人工智能（AI）已经在包括医疗保健在内的许多不同行业发生了改变。而医疗数据数量庞大，需要系统化，云存储以及最重要的是使用这些数据。

文章目录 什么是深度学习？什么是机器学习？深度学习与传统机器学习的不同特征工程的重要性神经网络深度神经网络激活函数什么是深度学习？深度学习是一种机器学习类型，它通过从例子中学习来教会计算机执行任务，这一点非常类似于人类的学习方式。想象一下教

浅述CV方向 一、浅述人工智能的一些术语 1. 人工智能初探 人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测关键时间节点：1956年，达特茅斯会议，人工智能元年 ​ 1982年 提出机器学习 ​ 2006年 提出深度学习 ​ *图灵测试（测试员分辨不出是机器还是真人）50年提出 2. 人工智能的三大要素 数据算法算力：CPU、GPU、F

要理解什么是深度神经网络的“训练（training）”，我们可以把它类比成在学校中学习。神经网络和大多数人一样——为了完成一项工作，需要接受教育。 具体来说，经过训练（training）的神经网络可以将其所学应用于数字世界的任务——例如：识别图像、口语词、血液疾病，或者向某人推荐她/他接下来可能要购买的鞋子等各种各样的应用。这种更快更高效的版本的神经网络可以基于其训练成果对其所获得的新数据进行「推

在芯片相关的产品和设计中，我们经常能听到各种类型的处理器，比如APU、BPU、CPU、GPU、NPU、TPU等，这让刚入门的工程师眼花缭乱。本期干货分享，我们邀请到爱芯AI技术专家刘哥，针对NPU的技术原理进行讲解。 几种常见的“U” 关于各种“U”，举一些常见例子： CPU：X86的处理器，买电脑时听到的i5、i7。手机SoC里面的几核ARM处理器等；GPU：游戏显卡，手机内嵌GPU等；TPU

【深度学习】医学图像分割的集成与后处理 文章目录 1 如何通过组合多个神经网络提高模型性能 1.1 使用融合模型减少模型的方差 2 tensorflow keras 实现模型平均 2.1 训练多种模型 2.2 融合模型 3 神经网络训练之交叉验证 4 训练和后处理 5 介绍一些免费/开源的医学影像后处理工具 1 如何通过组合多个神经网络提高模型性能 深度神经网络是非线性的

【深度学习】Keras加载权重更新模型训练的教程（MobileNet） 文章目录 1 重新训练 2 keras常用模块的简单介绍 3 使用预训练模型提取特征（口罩检测） 4 总结 1 重新训练 重新建立模型并且复制原模型的layer，例： model = Sequential() for layer in source_model.layers[:-1]: # 跳过最后一层 model

人工智能（AI）的例子无处不在。我们对于AI的使用可能超出想象，并且在许多方面视为理所当然。智能手机助手就是一个很好的例子，尽管我们可能并不认为这与AI有关。许多情况下，我们已经习惯于与Siri或Google Assistant的互动。同样，面部识别已成为新智能手机的标准解锁功能。 机器学习属于AI的一个子集，原理是通过训练基于计算机的神经网络模型来识别给定的模型或声音。在神经网络完成训练后，就可

  本篇文章主要对svm分类器的性能进行对比评估，对比算法为bp算法，然后用自己的照片进行实际识别与评估 一、与BP神经网络对比 对比算法matlab代码如下： （1）导入数据并处理，建立神经网络，网络有一个隐藏层，大小为30个神经元。隐藏层传递函数为’tansig’函数，输出层传递函数为’logsig’函数，优化方法使用GDA，最大迭代次数设为1000， clear load('dataset_

【深度学习】深入浅出transformer内部结构 文章目录 1 概述 2 Self-Attention与Transformer 3 Feed Forward Neural Network 4 encoder-decoder attention 1 概述 Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成。 Transforme

文章目录： 1 概述 2 Pima印第安人数据集 3 导入数据和keras 4 定义模型 5 编译模型 6 训练 7 评估和预测 8 完整代码 1 概述 多层感知器是最简单的神经网络模型，用于处理机器学习中的分在介绍单层感知器的时候，我们提到对于非线性可分问题，单层感知器是很难解决的，比如下面这个例子： 类与回归问题。 很简单的一个分布，但事实上就是无法用直线进行分类，后来就出现了多层感知器，主