【动手学深度学习】使用块的网络（VGG）的研究详情
本文介绍了深度学习中使用块结构的网络——VGG网络。VGG网络通过堆叠多个卷积层和池化层形成块，使得网络结构更深，从而提高了图像识别的精度。每个块内使用相同的卷积层参数，通过增加网络深度来增强特征提取能力。文章详细讨论了VGG网络的设计原则、块的定义和实现方法，并提供了相应的代码示例。VGG网络在多
【人工智能学习】第十三课：理解卷积神经网络（CNNs）和它们在计算机视觉中的应用
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够有效识别和分类图像中的对象。卷积神经网络是深度学习在图像处理领域中的重要成就之一。通过深入学习和实践CNN，你将能够解决各种计算
CNN依旧能战：nnU-Net团队新研究揭示医学图像分割的验证误区，设定先进的验证标准与基线模型
这篇论文研究了在3D医学图像分割领近年引入了许多新的架构和方法，但大多数方法并没有超过2018年的原始nnU-Net基准。作者指出，许多关于新方法的优越性的声称在进行严格验证后并不成立，这揭示了当前在方法验证上存在的不严谨性。
毕业设计：基于卷积神经网络的古诗词生成系统 人工智能
毕业设计选题：基于深度学习的古诗词生成系统的毕业设计。该系统利用深度学习模型，结合自然语言处理和生成技术，能够自动生成符合古诗规律和风格的诗句。通过对传统古诗的学习和分析，系统能够生成具有艺术性和创新性的古诗作品。这项毕业设计为计算机领域的毕业生提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术对
[开源]CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测模型python代码
整理了CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测模型python代码分享给大家，记得点赞哦！更多55+时间序列预测python代码获取链接：时间序列预测算法全集合--深度学习
【嵌入式AI开发】轻量化卷积神经网络Mnasnet（神经架构搜索）详解
谷歌轻量化卷积神经网络Mnasnet，介于MobileNet V2和V3之间。使用多目标优化的目标函数，兼顾速度和精度，其中速度用真实手机推断时间衡量。提出分层的神经网络架构搜索空间，将卷积神经网络分解为若干block，分别搜索各自的基本模块，保证层结构多样性。
基于 3D 卷积神经网络和 ADNI 数据集的阿尔兹海默智能诊断 Web 应用
✨基于 3D 卷积神经网络(CNN)的阿尔兹海默智能诊断 Web 应用✨ ：图像识别可视化界面，快速部署深度学习模型为网页应用，Web预测系统，决策支持系统(DSS)，图像识别前端网页，图像识别Demo展示-Pywebio。AI人工智能图像识别-Pytorch；nii医学影像处理；ADNI数据集。1
【人工智能学习之卷积神经网络实战（手把手教你搭网络，超详细！）】
卷积神经网络的设计搭建与训练检验
【嵌入式AI开发】轻量化卷积神经网络MobileNetV3详解
本文对MobileNetv3网络结构进行详细的讲解。1.更新Block(bneck)，也就是逆残差结构上的简单改动。2.使用NAS搜索参数(Neural Architecture Search)。3.重新设计耗时层结构，（对网络的每一层的推理时间进行分析，针对某些耗时的层结构做进一步优化）。4.重新
深度学习CNN网络--卷积层、池化层、全连接层详解与其参数量计算
看Training Curve 以及 Validation Curve，在其他条件理想的情况下，如果Training Accuracy 高， Validation Accuracy 低，也就是过拟合 了，可以尝试去减少层数或者参数。卷积核“滑动”的同时，计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积，然后把
详解U-Net分割网络，提供详细代码技术细节及完整项目代码
经典分割模型U-Net的详细解读
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV1详解
本文对轻量级卷积神经网络MobileNetV1网络进行详解。MobileNetV1网络就是由若干个深度可分离卷积模块堆叠起来的，深度可分离卷积由DW卷积核PW卷积构成。
人工智能课程设计：基于CNN和LSTM的MSTAR数据集分析与处理（python实训）
在目标分类任务中，CNN通过卓越的图像特征学习能力，能够捕捉图像中的空间特征。在实验的最后通过对CNN和CNN+LSTM两种模型的对比分析，评估它们在MSTAR数据集上的性能差异，分析加入LSTM对实验最后结果的影响的原因。Loss曲线整体是向下降的一个趋势，并且最后是趋于稳定，说明整个模型的收敛效
基于卷积神经网络的花卉识别（pytorch框架）【python源码+UI界面+前端界面+功能源码详解】
基于卷积神经网络的花卉识别系统是在pytorch框架下实现的，系统中有两个模型可选resnet50模型和VGG16模型，这两个模型可用于模型效果对比。该系统涉及的技术栈有，UI界面：python + pyqt5，前端界面：python flask + vue超详细的pycharm+anaconda搭
基于卷积神经网络的水果成熟度识别（pytorch框架）【python源码+UI界面+前端界面+功能源码详解】
基于卷积神经网络的水果成熟度识别系统是在pytorch框架下实现的，系统中有两个模型可选resnet50模型和VGG16模型，这两个模型可用于模型效果对比。该系统涉及的技术栈有，UI界面：python + pyqt5，前端界面：python flask + vue该项目是在pycharm和anaco
【人工智能Ⅱ】实验1：卷积神经网络应用
由上图可知，经过30次训练迭代后，蓝色部分的训练损失值曲线和橘色部分的测试损失值曲线整体均呈现下降趋势，且训练损失值的下降速度快于验证损失值的下降速度。由上图可知，经过30次训练迭代后，蓝色部分的训练准确率曲线和橘色部分的测试准确率曲线整体均呈现上升趋势，且训练准确率的上升速度快于验证准确率的上升速
sheng的学习笔记-AI-卷积神经网络经典架构-LeNet-5、AlexNet、VGGNet-16
LeNet,AlexNet,VGG16，卷积层，池化层
【探索AI】十八 深度学习之第3周：卷积神经网络（CNN）（二）-常见的卷积层、池化层与全连接层
全连接层（Fully Connected Layer）是卷积神经网络（CNN）中的一个关键组件，它通常位于网络的末端，负责将前面层提取的特征整合并映射到最终的输出结果上。全连接层的作用是将前面层（如卷积层和池化层）提取的特征进行加权求和，并通过激活函数得到最终的输出结果。
大数据python卷积神经网络基于知识图谱的智能推荐系统flask协同过滤算法
本次以Python语言为主要的开发语言，以flask框架为主开发框架，后台的数据库通过以MySQL来进行搭建，实现一款基于B/S结构的知识图谱智能推荐系统的开发，通过这款系统的开发能够实现通过歌名、电影名或者是书名来查找相关的信息介绍，通过深度学习的加入来扩展相关内容的有效应用。关 键 词：知识图谱
AI：135-基于卷积神经网络的艺术品瑕疵检测与修复
基于卷积神经网络的艺术品瑕疵检测与修复随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的应用也日益广泛。本文将重点关注人工智能在文化遗产保护领域中的应用，具体探讨基于卷积神经网络（CNN）的艺术品瑕疵检测与修复技术。通过深度学习的方法，我们可以在保护文化艺术品的过程中更加精准地检测和修复潜在的瑕疵，为后人留
