【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow
一、介绍 球类识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集 ‘美式足球’, ‘棒球’, ‘篮球’, ‘台球’, ‘保龄球’, ‘板球’, ‘足球’, ‘高尔夫球’, ‘曲棍球’, ‘冰球’, ‘橄榄球’, ‘羽毛球’, ‘乒乓球’, ‘网球’, '排球’等15种常见的球类图像作为数据集，然后进行训练，最终得到一个识别精度较高...
海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow
一、介绍 海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（‘蛤蜊’, ‘珊瑚’, ‘螃蟹’, ‘海豚’, ‘鳗鱼’, ‘水母’, ‘龙虾’, ‘海蛞蝓’, ‘章鱼’, ‘水獭’, ‘企鹅’, ‘河豚’, ‘魔鬼鱼’, ‘海胆’, ‘海马’, ‘海豹’, ‘鲨鱼’, ‘虾’, ‘鱿鱼’, ‘海星’, ‘海龟’, ‘...
神经网络回归原理详解及Python代码示例
神经网络回归原理详解 神经网络回归（Neural Network Regression）是一种使用神经网络来解决回归问题的方法。神经网络是一类模仿人脑神经元连接模式的算法，能够捕捉复杂的非线性关系。神经网络回归通过一系列神经元层（层）对输入数据进行处理，最终输出连续值。 目录 神经网络回归原理详解 1. 神经网络的基本结构 2. 前向传播 3. 损失函数 4. 反向传播 5. 优化算法 P...
深度神经网络一
文章目录 深度神经网络 (DNN)1. 概述2. 基本概念3. 网络结构 深度神经网络的层次结构详细讲解1. 输入层（Input Layer）2. 隐藏层（Hidden Layers）3. 输出层（Output Layer）整体流程深度神经网络的优点深度神经网络的挑战4. 训练过程5. 激活函数6. 损失函数7. 优化算法8. 深度学习框架9. 应用领域10. 深度神经网络的挑战11. 深度神经网络的未...
深度神经网络（DNN）详解
1.1 神经网络 神经网络是由人工神经元（节点）组成的网络结构。每个神经元接收输入信号，经过加权处理和激活函数转换，产生输出信号。基本的神经网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。 1.2 深度学习 深度学习是机器学习的一个分支，专注于通过多层神经网络（即深度神经网络）从大量数据中自动提取特征并进行学习。与传统的浅层神经网络相比，深度神经网络具有更多的隐藏层，从而能够捕捉到数据的更复杂、更抽象的模式。 二、深...
【机器学习】使用Python实现图神经网络（GNN）：图结构数据的分析与应用
文章目录 一、引言二、图神经网络的基础知识1. 图的基本概念和术语2. 传统的图分析方法3. 图神经网络的基本原理4. GNN的基本模型 三、主要的图神经网络模型1. 图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）2. 图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）3. 图自编码器（Graph Autoencoder）4. 图对抗网络（Graph...
高阶图神经网络 (HOGNN) 的概念、分类和比较
图神经网络（GNNs）是一类强大的深度学习（DL）模型，用于对相互连接的图数据集进行分类和回归。它们已被用于研究人类互动、分析蛋白质结构、设计化合物、发现药物、识别入侵机器、模拟单词之间的关系、寻找有效的交通路线等。许多成功的GNN模型已被提出，例如图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）和消息传递神经网络（MPNN）。这些模型都是基于“普通图”数据模型，其中关...
深度神经网络——决策树的实现与剪枝
概述 决策树 是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。 “决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。 这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。 更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。 决策树的结构 ...
深度神经网络——什么是NLP（自然语言处理）？
进行概括。 词义消歧是根据单词出现的上下文为文本中的单词赋予含义的过程。 NLP 深度学习模型 常规多层感知器无法处理顺序数据的解释，其中信息的顺序很重要。 为了处理顺序数据中顺序的重要性，使用了一种神经网络来保留训练中先前时间步的信息。 递归神经网络 神经网络的类型 循环之前时间步的数据，在计算当前时间步长的权重时将它们考虑在内。本质上，RNN 具有在前向训练过程中使用的三个参数：基于先前隐藏状态的矩阵...
卷积神经网络图像识别车辆类型
卷积神经网络图像识别车辆类型 1、图像 自行车： 汽车： 摩托车： 2、数据集目录 3、流程 1、获取数据，把图像转成矩阵，并随机划分训练集、测试集2、把标签转为数值，将标签向量转换为二值矩阵3、图像数据归一化，0-1之间的值4、构造卷积神经网络5、设置图像输入形状(32, 32, 3)6、设置卷积、池化层输出为三维矩阵7、三维平展为一维,输入全连接层8、输出层使用 softmax 激活函...