Kursus Pertengahan  11388

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17699

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11397

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：Rangkaian neural convolutional kausal ialah rangkaian neural convolutional khas yang direka untuk masalah kausalitas dalam data siri masa. Berbanding dengan rangkaian neural convolutional konvensional, rangkaian neural convolutional kausal mempunyai kelebihan unik dalam mengekalkan hubungan kausal siri masa dan digunakan secara meluas dalam ramalan dan analisis data siri masa. Idea teras rangkaian neural convolutional kausal adalah untuk memperkenalkan kausalitas dalam operasi konvolusi. Rangkaian saraf konvolusional tradisional boleh melihat data secara serentak sebelum dan selepas titik masa semasa, tetapi dalam ramalan siri masa, ini mungkin membawa kepada masalah kebocoran maklumat. Kerana keputusan ramalan pada titik masa semasa akan dipengaruhi oleh data pada titik masa akan datang. Rangkaian saraf konvolusi penyebab menyelesaikan masalah ini Ia hanya dapat melihat titik masa semasa dan data sebelumnya, tetapi tidak dapat melihat data masa depan.

2024-01-24 komen 0  917

Pengenalan Kursus：Artikel ini dicetak semula daripada akaun awam WeChat "Hidup dalam Era Maklumat" Penulis hidup dalam era maklumat. Untuk mencetak semula artikel ini, sila hubungi akaun awam Living in the Information Age. Lapisan rangkaian neural konvolusi (Convolutional Neural Network, CNN) ialah rangkaian suapan ke hadapan khas dalam, yang secara amnya merangkumi lapisan input data, lapisan konvolusi, lapisan pengaktifan, lapisan pensampelan rendah dan lapisan bersambung sepenuhnya. Lapisan lilitan adalah unit penting dalam rangkaian saraf konvolusi Ia terdiri daripada satu siri biji lilitan yang menapis data Intipatinya ialah proses superposisi linear jumlah wajaran kawasan setempat imej dan berat. daripada kernel lilitan. Imej I digunakan sebagai input, dan kernel lilitan dua dimensi K digunakan untuk lilitan Proses lilitan boleh dinyatakan sebagai: di mana, I(i,j) ialah nilai imej pada kedudukan (i,j. ), S

2023-04-29 komen 0  1755

Pengenalan Kursus：Penterjemah |. Disemak oleh Zhu Xianzhong |. Secara ringkasnya, rangkaian neural convolutional ialah jenis rangkaian neural khas yang mempunyai keupayaan untuk mengekstrak ciri imej unik daripada data imej. Sebagai contoh, rangkaian saraf konvolusi telah digunakan secara meluas dalam pengesanan dan pengecaman muka kerana ia sangat membantu dalam mengenal pasti ciri kompleks dalam data imej. 2. Bagaimanakah rangkaian neural convolutional berfungsi? Seperti jenis rangkaian saraf lain, CNN menggunakan data berangka. Oleh itu, imej yang disalurkan ke rangkaian ini mesti terlebih dahulu ditukar kepada perwakilan digital. Oleh kerana imej terdiri daripada piksel, ia ditukar kepada bentuk digital sebelum dihantar ke CNN. Seperti yang akan kita bincangkan dalam bahagian seterusnya, keseluruhan lapisan perwakilan angka tidak dihantar ke rangkaian. untuk

2023-05-06 komen 0  1657

Pengenalan Kursus：Rangkaian neural konvolusi berfungsi dengan baik dalam tugasan menghilangkan imej. Ia menggunakan penapis yang dipelajari untuk menapis bunyi dan dengan itu memulihkan imej asal. Artikel ini memperkenalkan secara terperinci kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional. 1. Gambaran Keseluruhan Rangkaian Neural Konvolusi Rangkaian saraf konvolusi ialah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan gabungan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk mempelajari dan mengelaskan ciri imej. Dalam lapisan konvolusi, ciri tempatan imej diekstrak melalui operasi konvolusi, dengan itu menangkap korelasi spatial dalam imej. Lapisan pengumpulan mengurangkan jumlah pengiraan dengan mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan ciri utama. Lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari untuk melaksanakan pengelasan imej atau tugas lain. Reka bentuk struktur rangkaian ini menjadikan rangkaian neural konvolusi berguna dalam pemprosesan dan pengecaman imej.

2024-01-23 komen 0  1321

Pengenalan Kursus：Rangkaian saraf konvolusi (CNN) ialah model pembelajaran mendalam yang digunakan secara meluas dalam tugas penglihatan komputer. Berbanding dengan rangkaian saraf yang disambungkan sepenuhnya, CNN mempunyai lebih sedikit parameter dan keupayaan pengekstrakan ciri yang lebih berkuasa, dan berfungsi dengan baik dalam tugas seperti pengelasan imej, pengesanan sasaran dan pembahagian imej. Di bawah ini kami akan memperkenalkan cara membina model CNN asas. Rangkaian Neural Konvolusi (CNN) ialah model pembelajaran mendalam dengan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan, fungsi pengaktifan dan lapisan bersambung sepenuhnya. Lapisan konvolusi ialah komponen teras CNN dan digunakan untuk mengekstrak ciri imej input. Lapisan pengumpulan boleh mengurangkan saiz peta ciri dan mengekalkan ciri utama imej. Fungsi pengaktifan memperkenalkan transformasi tak linear dan meningkatkan model

2024-01-24 komen 0  530