深度学习基础——卷积神经网络的基础模块 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习中一种非常重要的神经网络结构，它在图像识别、图像分类、目标检测等领域取得了巨大成功。本文将介绍卷积神经网络的几个基础模块，包括批归一化、全局平均池化、瓶颈结构和沙漏结构。我们将首先对这些基础模块进行概述，然后介绍其概念及公式，并通过Python实现示例代码进行可视化展示...

随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉与深度学习已成为科技领域中最热门、最具挑战性的研究方向之一。 它们的应用范围从简单的图像处理扩展到了自动驾驶、医疗影像分析、智能监控行业等多个领域。 在这样的背景下，《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》一书应运而生，为广大从业人员和学者提供了一个全面、深入的学习和实践平台。 书籍亮点 实战案例驱动： 本书详细讲解了29个实用的MATLAB计算机视觉与深度学习...

目录 简述 理解梯度 什么是梯度 计算梯度 简述 在深度学习神经网络中，反向传播是一种用来训练神经网络的常用方法。它通过计算损失函数对于网络参数的梯度，然后使用梯度下降算法更新参数，以降低损失函数的值。 梯度表示了函数在某一点上的变化率和方向，对于神经网络而言，梯度表示了损失函数对于网络参数的变化率和方向。在反向传播过程中，首先通过前向传播计算出网络的输出和损失函数的值，然后利用链式法则逐层计算参数的...

一、初始化方式 在常见的CNN深度学习模型中，最常出现的是Conv卷积和BatchNorm算子。 （1）对于Conv卷积，权重初始化的方式有‘normal’，‘xavier’,‘kaiming’,‘orthogonal’ 以‘normal’方式为例：对Conv卷积的weight通常是以均值为0，标准差为0.02的正态分布进行参数初始化 （2）对于BatchNorm算子，通常是使用‘normal’方式...

来，Edge//surf将成为Edge浏览器的重要发展方向，为用户带来全新的浏览体验。 总之，Edge浏览器作为一款功能强大、安全稳定的浏览器，拥有众多实用的功能和技巧，可以帮助用户优化浏览体验。通过深度探索Edge浏览器的各种功能，相信您可以更好地利用Edge浏览器，享受更加愉快的上网体验。...

一、代码 import configimport torchimport numpy as np device = 'cpu'# ------------------------------------------------------## 创建你的模型# ------------------------------------------------------#model = Yo...

要对比目录下的jpg文件与json文件，并删除那些没有对应json文件的jpg文件，这个在深度学习或者机器学习时常会遇到。比如对一个数据集做处理时，往往会有些图像不用标注，那么这张图像是没有对应的标签文件的，这个时候又不想这些没有标注的图像文件占用了空间，所以则要删除掉没有标签对应的图像文件。 步骤概述 读取目录中的文件列表：首先需要列出目录下所有的文件，通常可以通过文件系统API来实现。分离文件扩...

一、state_dict方式（推荐） torch.save(model.state_dict(), PATH) model = YourModel()model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.eval() 记住一定要使用model.eval()来固定dropout和归一化层，否则每次推理会生成不同的结果。 二、整个模型（结构+state_dict）...

目录 简述 评估回归 模拟退火训练 简述 深度学习神经网络的评估回归是一种用于评估网络性能的方法。 在回归问题中，神经网络被用于将输入数据映射到连续的输出。 模拟退火是一种用于训练深度学习神经网络的优化算法。 在模拟退火训练中，初始温度被设置为一个比较高的值，然后通过不断迭代降低温度，从而控制系统的状态在搜索空间中移动的程度。每次迭代中，根据能量差和当前温度计算一个概率，用于决定是否接受新的状态。这样...

深度学习的概念：         深度学习的概念源于人工神经网络的研究，是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数 据，例如图像，声音和文本。 机器学习的两种典型任务         机器学习的两种典型任务：分类和回归；分类则是定性，目的是寻找决策边界；回归则是定量，目的是寻找最优拟合。 机器学习的分类 有监督学习         利用大量...