【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
w.yuque.com/ziwu/yygu3z/wkzfondcbgz2zg6h 四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习算法，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN通过模拟人类视觉皮层处理图像的方式，能够自动学习图像的特征和层次结构。 CNN的核心是卷积层，它包含多个卷积核，每个卷积核负责提取图像中的特定特...
【深度学习】Pytorch必须掌握的9种网络层类型
《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~ 《------正文------》 目录 你引言1...
【手势识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+机器学习+Django网页界面+算法模型
视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/gp3gifl678hhz64c 四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，特别适合于图像识别任务。它通过模拟人类视觉皮层处理图像的方式，能够自动提取图像特征。在图像识别中，CNN通过多层结构进行特征学习： 卷积层：使用滤波器（或称为卷积核）在输入图像上滑动，提取局...
【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别
一、介绍 动物识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有：‘乌龟’, ‘云豹’, ‘变色龙’, ‘壁虎’, ‘狞猫’, ‘狮子’, ‘猎豹’, ‘美洲狮’, ‘美洲虎’, ‘老...
深度解读：路由交换、负载均衡与防火墙的网络交响
威胁的多样化和复杂化，防火墙成为了抵御外部攻击、确保网络安全的第一道屏障。防火墙通过监控网络流量，实施规则过滤，抵御包括DDoS攻击、SQL注入、跨站脚本在内的各种网络威胁。 防火墙的进化：从包过滤到深度防御 包过滤防火墙：最早期的防火墙类型，基于IP和端口的规则来决定是否允许数据包通过。它简单高效，但对于复杂攻击手段的抵御能力有限。 状态检测防火墙（SPI）：能够检测连接状态，基于上下文判断数据包的...
计算机毕业设计Python动漫视频分析可视化 动漫影视可视化 动漫情感分析 动漫爬虫 机器学习 深度学习 Tensorflow PyTorch LSTM模型
基于Python的B站排行榜大数据分析与可视化系统通过网络爬虫技术，自动采集B站网址热门排行榜，提取大量相关文本信息并存储在系统中。通过对这些信息进行统计分析，系统实现了B站排行榜热度的整体分析，热门版块的词云分析以及不同版块热度的详细分析。通过可视化的方式，用户可以清晰直观地了解B站各个排行榜的动态和热度趋势。本系统不仅提供了对B站内容的全面分析，还为用户提供了一种方便、直观的方式来探索和了解B站...
深度学习之数据增强
1 深度学习中常用的数据增强方法？ Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖动的理解不知是否得当）； PCA Jittering：首先按照RGB三个颜色通道计算均值和标准差，再在整个训练集上计算协方差矩阵，进行特征分解，得到特征向量和特征值，用来做PCA Jittering； Random Scale：尺度变换； Random Crop：采用随机图...
深度学习经典模型之Network in Network
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...
深度学习之dropout方法-防止神经网络过拟合的正则化方法
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...
【新闻文本分类识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+算法模型+文本处理
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...