学习网络
m基于深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 垃圾数量的急剧增加和垃圾中物质的复杂多样性带来了严重的环境污染和资源浪费问题。回收可以减少废物，但手工管道垃圾分拣工作环境恶劣，劳动强度大，分拣效率低。智能垃圾分类系统是基于深度学习网络的一种应用，它可以通过对大量的训 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.4 双向循环神经网络
之前的序列学习中假设的目标是在给定观测的情况下对下一个输出进行建模，然而也存在需要后文预测前文的情况。 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 数学推导太复杂了，略。 9.4.2 双向模型 双向循环神经网络（bidirectional RNNs）添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.3 深度循环神经网络
将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。 9.3.1 函数依赖关系 将深度架构中的函数依赖关系形式化，第 \(l\) 个隐藏层的隐状态表达式为： \[\boldsymbol{H}^{(l)}_t=\phi_l(\boldsymbol ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.2 长短期记忆网络（LSTM）
解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近 20 年。 9.2.1 门控记忆元 为了记录附加的信息，长 ......
神经网络入门篇：为什么深度学习会兴起？
为什么深度学习会兴起？ 这篇我们来讲故事，关于为什么深度学习会兴起的故事~ 深度学习和神经网络之前的基础技术理念已经存在大概几十年了，为什么它们现在才突然流行起来呢？ 因为多亏数字化社会的来临，现在的数据量都非常巨大，我们花了很多时间活动在这些数字的领域，比如在电脑网站上、在手机软件上以及其它数字化 ......
神经网络入门篇：神经网络的监督学习
神经网络的监督学习 关于神经网络也有很多的种类，考虑到它们的使用效果，有些使用起来恰到好处，但事实表明，到目前几乎所有由神经网络创造的经济价值，本质上都离不开一种叫做监督学习的机器学习类别，下面来举例看看。 在监督学习中你有一些输入\(x\)，想学习到一个函数来映射到一些输出\(y\)，比如之前提到 ......
*【学习笔记】(4) 网络流
1.算法简介 网络 一个网络 \(G = (V,E)\) 是一张有向图，图中每条有向边 \((x,y) \in E\) 都有一个给定的权值 \(c(x,y)\) ,称为边的的容量。特别的，若 \((x,y) \notin E\), 则 \(c(x,y) = 0\)。图中还有两个指定的特殊节点 \(S ......
基于Googlenet深度学习网络的人员行为动作识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
动手学深度学习--卷积神经网络
from pixiv 从全连接层到卷积 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前：我们是通过多层感知机来实现的，当面对一张图片的时候，我们将其看成一个像素点矩阵，然后将其从二维拉直到一维上，再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素，这意味 ......
网络流 - 最大流 学习心得
一篇写的很好的博客 那篇博客讲得很清楚，就不再赘述了。在这里贴出一些我犯过的 bug : /* bug:1.是q.front()而不是q.back() 2.q需要pop() 3.bfs的条件不是w!=0而是w>0 4.flow不会在同一层被更新，因此不能给flow赋值 5.一次bfs可以dinic多 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.6 循环神经网络的简洁实现
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = ......
学习笔记428—Keras实现简单BP神经网络
Keras实现简单BP神经网络 BP 神经网络的简单实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y ......
2023/10/11 网络的学习
学习笔记1 网络基础 1.1 什么是网络 网络：计算机网络，电脑和电脑之间通过线缆或其他介质连接起来，并实现相互之间的通信。 通信：人与人，人与物，物与物之间通过某种媒介和行为进行沟通。 1.2 网络的分类 局域网：作用于相对较小区域。例如企业内部网络，校园内部网络等。 城域网：作用于城市区域之间。 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.5 循环神经网络的从零开始实现
%matplotlib inline import math import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_ste ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.4 循环神经网络
8.4.1 无隐状态的神经网络 对于无隐藏装态的神经网络来说，给定一个小批量样本 \(\boldsymbol{X}\in\mathbb{R}^{n\times d}\)，则隐藏层的输出 \(\boldsymbol{H}\in\mathbb{R}^{n\times h}\) 通过下式计算： \[\bo ......
m基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统是一种利用深度学习技术进行图像分类的方法，可以自动学习图像中的特征，并根据这些特征对图像进行分类。该系统的原理和数学公式如下： 深度神经网络模型：在宠物狗种类识别系统中，使用深度神经 ......
深度学习算法原理实现——自写神经网络和训练模型
代码来自：https://weread.qq.com/web/reader/33f32c90813ab71c6g018fffkd3d322001ad3d9446802347 《python深度学习》 from tensorflow.keras.datasets import mnist from t ......
深度学习---目标检测网络YoloX
一、网络介绍 YoloX由旷视科技开源，以YoloV3(Darknet53作为backbone)作为基线，最大的区别在于 Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free 和样本匹配（SimOTA）这几个方面，另外还提供了完善的代码，并很贴心的提供了部署脚本，真的很友好了。 P ......
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=8522 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试 在本文中，鉴于银行客户的某些 ......
【高级学习算法】4.神经网络基础
神经网络概述 神经元模型 每个神经元可以被看作是一个处理单元/神经核，主要包括 输入部分：多个输入/树突 处理部分：神经核 输出部分：单个输出/轴突 神经网络是大量神经元相互链接并通过电脉冲来交流的一个网络 神经网络 在线性回归中，我们通过将输入和输出之间的关系建模为线性函数来预测输出。这个线性函数 ......
我如何使用工具学习网络技术？
在学习中使用哪些工具 “工欲善其事必先利其器。”在网络技术的学习过程中，往往需要使用一些工具，来辅助我们学习，以此将抽象的技术通过具体的方式来表现出来，便于加深网络理论的印象。 今天，我将列举我在学习过程中使用过的工具。以网络仿真工具为例，建议初学者选择一个厂商的软件作为主用软件（如eNSP或者HC ......
linux内核网络源码学习（二）
为什么要使用skb_reserve函数把边界对齐 skb_reserve 函数通常用于网络编程中的数据包处理，特别是在构建自定义协议栈或数据包处理模块时。它的作用是为数据包的头部预留额外的空间，以确保数据包的头部数据在内存中是对齐的。 边界对齐的概念是因为许多硬件平台和网络协议要求数据包头的字节对齐 ......
网络安全学习常见的靶场环境
01 DVWA DVWA靶场是我们新手入门必练靶场之一，包含暴力破解(Brute Force)、命令注入(Command Injection)、跨站请求伪造(CSRF)、文件包含(File Inclusion)、文件上传(File Upload)、不安全的验证码(Insecure CAPTCHA)、 ......
动手学深度学习_3 线性神经网络
summer pocket_久岛鸥 我将会跨越七大洋，将我的爱意带到你的身边 线性回归基本概念 这里的price泛化后就是我们的y，即标签label 这里的area,age泛化后就是我们的X，即特征features 当L（W，b）能够通过直接求导得到W与b,那么我们称之W与b有解析解（因为L（W,b ......
Linux2.1.13网络源代码学习(https://qiankunli.github.io/2022/07/04/linux_2_1_13_network.html)
简介 简介 源码目录 网络分层 数据结构 套接字 套接字与vfs sk_buff结构 网络协议栈实现——数据struct 和 协议struct linux1.2.13 接收数据 收到数据包的几种情况 Socket 读取 发送数据 面向过程/对象/ioc 以下来自linux1.2.13源码，算是参见L ......
基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 步态识别作为生物特征识别领域的一个重要分支，在人体运动分析、身份验证、健康监测等方面具有广泛的应用前景。步态能量图（Gait Energy Image，简称GEI）是一种有效的步态表示方法，通过将多帧步态图像的信 ......
综合概念映射和网络问题解决方法对学生学习成绩、感知和认知负荷的影响
(Effects of an integrated concept mapping and web-based problem-solving approach on students’learning achievements, perceptions and cognitive loads) C ......
linux内核网络源码学习（一）
代码一 linux/include/net/tcp.h #define TCP_SKB_CB(__skb) ((struct tcp_skb_cb *)&((__skb)->cb[0])) 这段代码是一个宏定义，用于将一个struct sk_buff结构中的成员cb转换为struct tcp_skb ......
深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战
beginning今天给小伙伴们介绍一个高级的分类方法——卷积神经网络CNN，并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础，CNN可太重要了呐，在图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等领域随处可见它的身影。废话不多说啦，如果你也对CNN感兴趣的话，赶紧跟我一起愉快的看下去叭🍭🍭� ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.7 稠密连接网络
7.7.1 从 ResNet 到 DenseNet DenseNet 可以视为 ResNet 的逻辑扩展。 ResNet 将函数展开为 \(f(\boldsymbol{x})=x+g(\boldsymbol{x})\)，即一个简单的线性项和一个复杂的非线性项。 若将 \(f\) 拓展成超过两部分，则 ......