1 Network in Network 1.1 模型介绍 ​ Network In Network (NIN)是由 M i n L i n Min Lin MinLin等人提出，在CIFAR-10和CIFAR-100分类任务中达到当时的最好水平，因其网络结构是由三个多层感知机堆叠而被成为NIN [ 5 ] ^{[5]} [5]。NIN以一种全新的角度审视了卷积神经网络中的卷积核设计，通过引入子网络...

第一部分：基础知识 Dropout 是一种用于防止神经网络过拟合的正则化方法。它通过在每次训练过程中随机丢弃一部分神经元，使得模型在每次迭代中使用不同的神经元组合进行计算，从而减少模型对某些神经元的依赖，增强模型的泛化能力。 第二部分：工作原理 ①在训练过程中随机“删除”（也就是将权重设为0）一些神经元 ②只是用在训练期间，不会用在测试期间。 这个idea的思路就是让防止神经网络对训练集过于依赖，从而...

and 完整代码 and 远程安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/dm2c902i8cckeayy 四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像和文本数据的处理。其主要特点包括： 局部连接：CNN通过局部感受野的方式连接相邻的神经元，允许网络捕捉局部特征，从而减少参数数量，提高模型的效率。权重共享：在同一卷积层中，使用...

一、介绍 车辆车型识别，使用Python作为主要编程语言，通过收集多种车辆车型图像数据集，然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型，并对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面，实现用户上传一张车辆图片识别其类型。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.com/ziw...

1 学习率 1.1 学习率的作用 ​ 在机器学习中，监督式学习通过定义一个模型，并根据训练集上的数据估计最优参数。梯度下降法是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化成本函数（cost 来估计模型的参数。学习率 (learning rate)，在迭代过程中会控制模型的学习进度。 ​ 在梯度下降法中，都是给定的统一的学习率，整个优化过程中都以确定的步长进行...

全面解析：深度学习技术及其应用 全面解析：深度学习技术及其应用 全面解析：深度学习技术及其应用 深度学习概述 定义 发展历程 主要优势 深度学习的主要类型 卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN） 长短期记忆网络（LSTM） 生成对抗网络（GAN） 深度学习的关键技术 激活函数 优化算法 正则化技术 损失函数 数据预处理 深度学习的应用场景 图像识别 自然语言处理 语音识别 游戏和娱乐 医疗健...

        深度学习、强化学习和深度强化学习是机器学习的三个重要子领域。它们有着各自独特的应用场景和研究目标，虽然都属于机器学习的范畴，但各自的实现方式和侧重点有所不同。 1. 深度学习（Deep Learning）         深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层网络结构（即深度网络）来自动从数据中提取特征，并逐层抽象出更高层次的特征。它与线性回归、决策树、支持向量机等传统机器...

整的4个模型的代码,模型二进制文件,以及损失和准确率变化图,但是由于官方并没有提供测试集标签,所以这里使用训练集进行划分后训练测试,具体的四个模型的建模方式在本篇博客进行讲解 Gitee码云开源地址 深度学习_手机价格预测数据集 Cell Phone Price Prediction using MLP: 使用多层感知机对手机价格数据集进行价格预测,数据集为Kaggle开源数据集,链接如下https:...

一、说明         K-最近邻 (KNN) 算法是一种流行的监督机器学习算法，用于分类和回归任务。它是非参数惰性学习算法的一个典型例子。KNN 被认为是一种惰性学习算法，因为它在训练阶段不对底层数据分布做出任何假设，也不从训练数据中学习特定模型。相反，它是一种“惰性”或“延迟”学习，它只是记住训练数据集。 二、KNN算法         KNN 也是一种非参数算法，因为它没有在训练过程中确定的...

. 总结与讨论 表1 自动驾驶芯片SoC架构配置总表 1. 背景介绍 随着自动驾驶技术的飞速发展，芯片系统级架构（SoC）成为了整个系统的核心基础。一个高性能的SoC可以提供强大的计算能力，支持复杂的深度学习算法和实时传感器数据处理。 然而，面对市场上众多的芯片选择，如何找到适合自动驾驶应用场景的SoC架构是一个关键问题。 本文将从SoC的架构详解、功能原理、选型指南以及应用场景等方面为您全面剖析，助...