浅层神经网络 深层神经网络 Language identification can be an important step in a Natural Language Processing (NLP) problem. It involves trying to predict the natural language of a piece of text. It is important t
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2023-11-12 18:45:11
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01—“图神经网络”是什么过去几年，神经网络在机器学习领域大行其道。比如说卷积神经网络(CNN)在图像识别领域的成功以及循环神经网络(LSTM)在文本识别领域的成功。对于图像来说，计算机将其量化为多维矩阵；对于文本来说，通过词嵌入(word embedding)的方法也可以将文档句子量化为规则的矩阵表示。以神经网络为代表的深度学习技术在这些规范化的数据上应用的比较成功。但是现实生活中还存在很多不规
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2023-10-20 09:51:53
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深度学习的职业发展方向有哪些？当前，人工智能发展借助深度学习技术突破得到了全面关注和助力推动，各国政府高度重视、资本热潮仍在加码，各界对其成为发展热点也达成了共识。本文旨在分析深度学习技术现状，研判深度学习发展趋势，并针对我国的技术水平提出发展建议。一、深度学习技术现状深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发
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2024-01-11 19:09:59
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摘要随着深度学习的迅速发展并广泛应用到语义分割领域，语义分割效果得到了显著的提 升。本文主要对基于深度神经网络的图像语义分割方法和研究现状进行了详细的综述。根据 网络训练方式的不同，将现有的方法分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语 义分割方法，对每类方法中代表性算法的效果以及优缺点进行分析介绍，并系统地阐述了深 度神经网络对语义分割领域的贡献。然后，归纳了当前主流的公共数据集和遥感数据
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2024-01-11 21:22:37
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语义网络（semantic network）是一种以网络格式表达人类知识构造的形式。是人工智能程序运用的表示方式之一。开始是作为人类联想记忆的一个明显公理模型提出，随后在AI中用于自然语言理解，表示命题信息。在ES中语义网络由PROSPEUTOR实现，用于描述物体概念与状态及其间的关系。它是由结点和结点之间的弧组成，结点表示概念(事件、事物)，弧表示它们之间的关系。在数学上语义网络是一
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2023-12-12 11:49:34
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摘要 本文实现了基于MATLAB关于神经网络的手写数字识别算法的设计过程，采用神经网络中反向传播神经网络（即BP神经网络）对手写数字的识别，由MATLAB对图片进行读入、灰度化以及二值化等处理，通过神经网络进行训练和测试。实验证明：该神经网络对手写数字的识别可以达到95.65%。关键词 手写数字识别；BP神经网络；MATLAB语言1 绪论1.1 图像识别的提出图像识别在信息技术发达的今天已经占据
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2023-10-08 12:51:37
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实验原理BP算法由数据流的前向计算(正向传播)和误差信号的反向传播两个过程构成. 正向传播时,传播方向为输入层→隐层→输出层,每层神经元的状态只影响下一层神经元. 若在输出层得不到期望的输出,则转向误差信号的反向传播流程. 通过这两个过程的交替进行,在权向量空间执行误差函数梯度下降策略,动态迭代搜索一组权向量,使网络误差函数达到最小值,从而完成信息提取和记忆过程.实验目的通过学习BP神经网络技术，
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2023-11-29 17:55:00
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TensorFlow实现：基于TensorFlow构建CNN识别MNIST数字一、前言本文通过Python构建CNN（卷积神经网络）体系，对mnist（手写数字图片）进行识别，手写数字是从0到9，数据分为60000条训练集，10000条测试集。二、卷积神经网络搭建卷积神经网路与普通神经网络，最大的区别是其主要以卷积层和池化层为主，而普通神经网络主要以全连接层为主。卷积层和池化层不仅学习到数据的空间
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2023-07-31 00:44:07
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相当于CNN的前身，相当于1dcnn,即一维CNN。它的共享权重被限制在单一的维度上，并且没有池化层，适用于语音和时间序列的信号处理。 TDNN最早是在1989年，由Hinton提出，目的在于解决音素的识别。 通常神经网络识别音素的结构如下图所示，识别因素为B，D，G，其中0-12代表每一帧的特征向量。 这种结构只考虑了一帧的特征，我们知道上下文信息对于序列模型是很有帮助的，我们需要
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2024-01-10 11:06:10
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python卷积神经网络识别物体介绍函数卷积：tf.nn.conv2d(...)池化函数：数据集实现导入数据预处理建立模型训练可视化评估，预测代码 介绍模型：函数卷积：tf.nn.conv2d(…)参数： input：输入，4维（[batch,in_height,in_width,in_channels]），类型float32或float64。 filter：卷积核，（[filter_heigh
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2023-10-23 10:30:02
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论文出处：AAAI 2019论文写作单位：1. 清华大学 2. 北京国家信息科学技术研究中心 3.厦门大学论文关键字：超图神经网络（Hypergraph Neural Network） 图卷积网络（Graph Convolutional network）Code： GitHub - iMoonLab/HGNN: Hypergraph Neural Networks
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2023-12-08 17:45:47
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前言语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图等领域有着比较广泛的应用。目前已经有不少其他好用的分割网络：Mask RCN
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2024-01-12 15:04:47
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分析数据样例：假设给出如下数据1000张60*186*3大小的图片（电脑太慢，数据就不弄多了）数据下载连接：识别分析
识别流程分析
我们通过倒推顺做的方式去考虑，首先分析目标值，目标是识别验证码，而验证码里面包含数字和字母，并且是多个（训练的数据集是四个字母或数字的组合），假设一个验证码为"w2cm"，我们拆开来讲，是"w"得概率是多少，"2"得
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2023-09-15 08:03:12
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一、背景去年写过一篇关于用c++实现mnist手写数字识别的神经网络的文章，当然，这里是最基本的bp神经网络。不知不觉一年多的时间就悄悄溜过去了。《神经网络实现手写数字识别（MNIST）》《再谈神经网络反向传播原理》以上就是之前的相关文章链接。 其识别的正确率大约为94%，其训练用时大约90秒。 后来又学习了一段时间之后，知道了一些可以优化加速的方法，所以准备在原有c++代码的基础上实现加速优化。
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2024-02-26 18:42:34
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1.算法描述1.读入多张图像，对图像进行去噪、二值话、裁剪、细化等预处理 2.特征提取：首先将汉字分为横竖撇捺4个分量，然后对每个分量图像进行4×4弹性网格的划分，（也可以用其他更好的特征提取的方法，但一定要注释清楚），这样每一个字都有4×4×4=64维数据作为小波神经网络的输入数据。 3.小波神经网络训练：对每一个汉字用100个不同人的字体进行训练（最好根据小波神经网络的算法
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2023-10-03 08:58:28
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1月30日消息，尽管手机终端上各种语音助手的混战正如火如荼，但对于一些有着浓重口音的用户而言，语音助手的体验似乎远没有宣传的那么好：语音助手听不懂自己的话，这才是最大的问题。事实上，对于普通话语音识别而言，南腔北调的口音确实是一个巨大的挑战。随着语音数据的积累和语言模型的丰富，语音识别已经逐渐由象牙塔走进人们的生活，而口音则是语音识别进门之前的最后一个堡垒。这个堡垒可能会随着最近几年在语音识别领
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2023-11-04 18:51:51
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阅读文献：王芫. 基于深度神经网络的人体运动姿态估计与识别[D].电子科技大学,2020. 文章目录一、绪论1、研究背景2、相关介绍3、研究内容二、人体姿态评估系统理论研究1、姿态估计和动作估计2、人体姿态坐标集（1）估计三维空间坐标集（2）估计二维空间坐标集3、人体姿态估计模型（1）CPN（级联金字塔网络）（2）Deep-Pose（3）Open-Pose（4）模型比较与分析1）估计时间比较2）
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2023-11-28 15:33:58
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文章目录0 项目说明1 项目说明2 车牌字符库的建立2.1 图像的缩放技术2.2 字符的保存2.3 基于BP神经网络的字符识别3 项目工程 0 项目说明基于颜色和BP神经网络的车牌定位和识别系统提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1 项目说明本系统车牌字符识别技术主要包括三部分内容：车牌定位、字符分割及字符识别。车牌通过摄像机等电子设备，变成一幅图像后，如何在这幅图像中准确找到
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2024-01-08 15:11:36
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神经网络分类多层神经网络：模式识别相互连接型网络：通过联想记忆去除数据中的噪声1982年提出的Hopfield神经网络是最典型的相互连结型网络。联想记忆当输入模式为某种状态时，输出端要给出与之相应的输出模式。如果输入模式与输出模式一致，称为自联想记忆，否则，称为异联想记忆。Hopfield网络结构上，Hopfield神经网络是一种单层互相全连接的反馈型神经网络。每个神经元既是输入也是输出，网络中的
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2023-09-04 10:54:44
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目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献??4 Matlab代码?1 概述车牌识别问题作为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一,受到越来越多人们的关注。 本文通过对车牌识别系统中车牌定位、图像预处理、字符分割、字符识别四个关键环节的分析研究,设计了一个完整的车牌识别系统,并在MATLAB环境下进行了仿真模拟。 在车牌的定位部分,本文采用的是基
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2023-12-07 15:48:14
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