【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十四）：多层感知机
AI学习目录汇总 1、多层感知机网络结构 1.1 线性模型：softmax回归 在前面介绍过，使用softmax回归来处理分类问题时，每个输出通过都一个仿射函数计算，网络结构如下，输入和输出之间为全链接层： 1.2 多层感知机 多层感知机就是在输入和输出中间再添加一个或多个全链接层，将中间的层称为“隐藏层”，下图为添加了一个全链接层的网络结构： 1.3 隐藏层的作用 现实世界中，大部分问题不是线性问...
【深度学习_TensorFlow】感知机、全连接层、神经网络
写在前面 感知机、全连接层、神经网络是什么意思？ 感知机： 是最简单的神经网络结构，可以对线性可分的数据进行分类。 全连接层： 是神经网络中的一种层结构，每个神经元与上一层的所有神经元相连接,实现全连接。 神经网络： 是由大量神经元组成的网络结构，通过层与层之间的连接，实现对数据的表示和转换。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层等全连接层构成。 三者有什么关系？ 感知机是最简单的单层神经网络,仅有输...
Meta-Transformer：基于Transformer的多模态感知，融合Token化与共享编码
以便后续的编码器可以提取输入数据的高级语义特征。 元变压器由三个主要组件组成：。它是第一个在不同的基准测试的实验中可以通过模态数据在12种模态上执行统一学习的模型，元转换器可以处理广泛的任务，包括基本感知（文本、图像、点云、音频、视频）、实际应用（X射线、红外、高光谱和惯性测量）单元）、以及数据挖掘（图形、表格和时间序列）。 元转换器为使用变压器进行统一多模态智能的发展指明了一个有希望的未来。 代码将...
河源：灌溉用水需求可实时“感知” 预计年底完成
灌溉保证率90%以上，可开发40万亩耕地，渠系水利用系数提升为0.7，将成为现代化、智慧化、生态化的高效节水示范灌区。值得一提的是，灯塔盆地灌区具备信息化、数字化、智慧化特征。据介绍，项目将建立基础的感知、传输、存储和应用体系，实现灌区基础数据准确，计量监测设施完善，灌区用水计量、配水调度、工程管理等基础业务也将实现由粗放向精细化转变，由线下向线上转变。通过数字赋能，实现灌区水资源优化配置、需水实时感...
潮州凤凰：探访连片茶园，感知“茶+文化”融合发展｜高质量发展调研行
图/全媒体记者 钟振彬青山云绕，栈道蜿蜒，茶香满溢。6月13日，“高质量发展调研行”广东主题采访团来到潮州市潮安区凤凰镇了解到，当地正在结合单丛茶产业，打造茶文化和茶旅游事业。棋盘村航拍图棋盘樱花茶园棋盘樱花茶园樱花棋盘谷位于凤凰镇棋盘村，由棋盘村保存完好的连片茶园组成，交通便利，茶园面积约200亩。记者在这里看到，一条精心修建的栈道在茶园中穿过，游客们可以近距离感受茶园之美。此外，项目还新建1270...
基于Yolov5/Yolov7的DRConv动态区域感知卷积，即插即用，涨点显著！
1.Dynamic Region-Aware Convolution 论文：https://arxiv.org/pdf/2003.12243.pdf 本文提出了一种新的卷积算法，称为动态区域卷积算法（DRConv） ，该算法能够自动将滤波器分配到相应的空间区域，因此，DRConv具有强大的语义表示能力，并完美地保持了平移不变性。 DRConv的结构如上图所示，首先用标准卷积从输入生成引导特征，然...
机器学习（七）：梯度下降解决分类问题——perceptron感知机算法与SVM支持向量机算法进行二维点分类
实验2 感知机算法与支持向量机算法一、预备知识1.感知机算法 二、实验目的 掌握感知机算法的原理及设计； 掌握利用感知机算法解决分类问题。 三、实验内容 设计感知机算法求解， 设计SVM算法求解（可调用函数库），请找出支持向量和决策超平面。 四、操作方法和实验步骤1.感知机算法求解采用while循环判断当前权重w和截距b是否会产生误分类点，如果不产生误分类则直接返回w和b.import nu...
实时车载激光雷达感知的点云深度学习
究车辆和原型通常配备了多个高分辨率激光雷达传感器，现代传感器能够每秒以10 Hz或以上的帧速率为每个传感器提供数百万点！ 这些快速且高分辨率的传感器产生大量数据，这些数据必须实时处理，以用于自动驾驶的感知功能。对于许多需要语义或几何推理的感知任务，如目标检测和语义分割，只有深度学习方法能提供最先进的处理能力。然而，许多可用于处理如此规模的激光雷达点云的深度学习方法无法满足车载部署的实时推断延迟要求，论...
自动驾驶感知算法实战6——目标分类详解（ResNet、VGG、GoogLeNet等）
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html 目录 1 网络分类 2 详解 ResNet 3 详解 VGG 4 稠密连接网络（DenseNet） 5 详解 GoogLeNet 6 详解 Fast R-CNN 1 网络分类 来自：https://charmve.github.io/computer-vision-in...
自动驾驶感知算法实战15——纯视觉感知和传感器融合方案对比，特斯拉九头蛇的进化
自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html 目录 不同的多传感器融合路线 「仍要以视觉传感器为主」 纯视觉 V.S. 多传感器融合比较 特斯拉：从毫米波雷达到纯视觉感知 1. 九头蛇的进化：Tesla AutoPilot 纯视觉方案解析 1.1 HydraNet 1.11 进化一：多相机输入 1.1.2 进化二：...