卷积神经网络CNN的经典模型
主要介绍卷积神经网络CNN的发展史，并详细剖析了经典网络模型的架构。
深度学习2.神经网络、机器学习、人工智能
深度学习属于机器学习的范畴，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。深度学习和传统机器学习在数据预处理上都是类似的。核心差别在特征提取环节，深度学习由机器自己完成特征提取，不需要人工提取。学习能力强覆盖范围广，适应性好数据驱动，上限高可移植性好计算量大，便携性差硬件需求高模型设计
基于对数谱图的深度学习心音分类
这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。
深度学习｜卷积神经网络
介绍卷积神经网络基本理论，包括卷积层、池化层和全连接层，并阐述LeNet卷积神经网络的构建过程。
深度学习入门——深度卷积神经网络模型（Deep Convolution Neural Network,DCNN）概述
机器学习是实现人工智能的方法和手段，其专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的方法。计算机视觉技术作为人工智能的一个研究方向，其随着机器学习的发展而进步，尤其近10年来，以深度学习为代表的机器学习技术掀起了一场计算机视觉革命。本文
AI编译器-图常见优化算法-算子融合
通过将多个逐元素运算融合为一个大的逐元素运算，可以减少内存访问和计算的开销，从而提高性能。多个逐元素运算和批归一化融合：将多个逐元素运算和批归一化层融合为一个大的逐元素运算，减少内存访问和计算的开销。多个逐元素运算和全连接层融合：将多个逐元素运算和全连接层融合为一个大的全连接层，减少内存访问和计算的
卷积神经网络识别人脸项目—使用百度飞桨ai计算
卷积神经网络，识别人脸或者其他图片，使用百度飞桨aiGPU计算
【人工智能】— 深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化
如果只使用一个卷积核来提取特征，则可能会忽略输入数据中的其他特征信息，从而导致信息丢失。而使用多个卷积核可以提取更多的特征信息，并且可以通过堆叠这些特征来形成更高级别的特征表示。高级别的特征通常是由低级别的特征组合而成的，这也是为什么需要使用多个卷积核的原因。这是因为只使用一个卷积核无法充分提取输入
【人工智能与机器学习】基于卷积神经网络CNN的猫狗识别
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种具有局部连接、权值共享等特点的深层前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一，擅长处理图像特别是图像识别等相关机器学习问题，
Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8.的解决方法
这篇文章主要记录一下自己在搭建Stable Diffusion WebUI中遇到的一个问题的解决方法。报错Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8.的解决方法。
WideNet:让网络更宽而不是更深
这是新加坡国立大学在2022 aaai发布的一篇论文。WideNet是一种参数有效的框架，它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网络(FFN)，使模型沿宽度缩放。使用单独LN用于转换各种语义表示，而不是共享权重。
LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合
levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi - unet[2]比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。
VGG网络讲解——小白也能懂
我们上文已经说了，VGG其实就是五层卷积。我们来看这个图：这个图是作者当时六次实验的结果图。在介绍这个图前，我先进行几个概念说明：卷积层全部为3*3的卷积核，用conv3-xxx来表示，xxx表示通道数。在这个表格中，我们可以看到，第一组（A）就是个简单的卷积神经网络，没有啥花里胡哨的地方。第二组（
一维卷积神经网络理解（torch.nn.Conv1d）
一维卷积参数介绍及简单使用
深度学习的通道到底是什么？有什么用？（小白可看）
关于通道的简单理解
【毕业设计】深度学习水果识别系统 - python CNN
🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了
人工智能(Pytorch)搭建模型6-使用Pytorch搭建卷积神经网络ResNet模型
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(Pytorch)搭建模型6-使用Pytorch搭建卷积神经网络ResNet模型，在本文中，我们将学习如何使用PyTorch搭建卷积神经网络ResNet模型，并在生成的假数据上进行训练和测试。本文将涵盖这些内容：ResNet模型简介、ResNet模型结
AI赋能FPGA——基于2023年海云捷讯杯
基于第七届集创赛海云捷讯杯，我整理了一篇超级详细的AI+FPGA食用指南！全网仅此一篇！
DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题
VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的“”
卷积神经网络每一层输出的形状、通道数、特征图数量以及过滤器数量的理解与计算。
卷积神经网络中的一些易混淆概念
