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YOLOv5可以方便的進行工程化部署： YOLOv5（PyTorch）−>ONNX−>CoreML−>iosYOLOv5（PyTorch） -> ONNX -> CoreML -> iosYOLOv5（PyTorch）−>ONNX
本文使用五種經典卷積神經網絡，實現fashion_mnist十分類問題，並對比準確度和運行時間LeNet5 原理AlexNet8 原理VGGNet16 原理InceptionNet10 原理ResNet18 原理 用到的包： im
Video Object Segmentation using Space-Time Memory Networks 文章目錄Video Object Segmentation using Space-Time Memory Ne
循環神經網絡1. 給網絡增加記憶能力1.1 延時神經網絡1.2 有外部輸入的非線性自迴歸模型1.3 循環神經網絡2. 簡單循環網絡2.1 循環神經網絡的計算能力2.1.1 循環神經網絡的通用近似定理2.1.2 圖靈完備3. 應用到
網絡優化與正則化1. 網絡優化1.1 網絡優化的難點1.1.1 網絡結構的多樣性1.1.2 高維變量的非凸優化2. 優化算法2.1 小批量梯度下降2.2 批量大小選擇2.3 學習率調整2.3.1 學習率衰減2.3.2 學習率預熱2
一、介紹 在深度學習中，Momentum（動量）算法是對梯度下降法的一種優化， 它將物理學中物體的運動理論和梯度下降相結合，其特點是直觀易懂，已成爲目前非常流行的深度學習優化算法之一。 在介紹動量優化算法前，需要對 指數加
Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks 摘要 神經網絡是計算密集型和內存密集型的，這使得它們很難部署在嵌入式系統上。此外，傳統的網絡
Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks 論文進一步的實驗與思考 上一篇文章我實驗了net-300-100網絡去識別手寫數字體，通過剪枝
Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks 論文pytorch復現 這是論文中主要的步驟，因此我們復現的時候也主要是利用這個思想。 代碼
目錄 深度前饋網絡 實例：學習xor 基於梯度的學習 代價函數 用最大似然學習條件分佈 學習條件統計量 輸出單元 用於高斯輸出分佈的線性單元 用於Bernoulli 輸出分佈的sigmoid 單元 用於Multinoulli 輸出分
數據挖掘-機器學習模型泛化增強技巧 機器學習模型泛化能力增強技巧簡介 在之前的文章中，我們已經介紹了三種提高模型泛化能力的方法，即前一篇文章介紹的L1正則化、L2正則化、DropOut方法。在本文中，我們將會從數據角度、模型
數據挖掘-過擬合與欠擬合的簡介 過擬合與欠擬合簡介 在我們數據挖掘的學習中，經常會出現過擬合和欠擬合的情況。比如使用BP神經網絡進行預測的時候，可能會造成數據的過擬合；使用簡單的一元線性迴歸的進行預測的時候，可能會造成數據的欠擬合
前言 本文中主要介紹神經網絡（NN）中的複雜度，分別介紹時間複雜度、空間複雜度。過程會有概念介紹、分析、和如何計算等。 神經網絡的複雜度，包括時間複雜度 和 空間複雜度。 空間複雜度 簡介 空間複雜度，包括兩部分：總參數量 +
一個3D模型的數據結構是怎麼樣的？ 首先是一個points_shape,這個shape的形狀是shape=（35709，3）。其中35709代表這個模型包括35709個點，3代表的是這些點的三維座標。有了這個矩陣，我們能夠在腦海裏想象在空
