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Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

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Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11380

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Das kausale Faltungs-Neuronale Netzwerk ist ein spezielles Faltungs-Neuronales Netzwerk, das für Kausalitätsprobleme in Zeitreihendaten entwickelt wurde. Im Vergleich zu herkömmlichen Faltungs-Neuronalen Netzen bieten kausale Faltungs-Neuronale Netze einzigartige Vorteile bei der Beibehaltung der kausalen Beziehung von Zeitreihen und werden häufig bei der Vorhersage und Analyse von Zeitreihendaten verwendet. Die Kernidee des kausalen Faltungs-Neuronalen Netzwerks besteht darin, Kausalität in die Faltungsoperation einzuführen. Herkömmliche Faltungs-Neuronale Netze können gleichzeitig Daten vor und nach dem aktuellen Zeitpunkt wahrnehmen, bei der Vorhersage von Zeitreihen kann dies jedoch zu Informationsverlustproblemen führen. Da die Vorhersageergebnisse zum aktuellen Zeitpunkt durch die Daten zu zukünftigen Zeitpunkten beeinflusst werden. Das kausale Faltungs-Neuronale Netzwerk löst dieses Problem. Es kann nur den aktuellen Zeitpunkt und frühere Daten wahrnehmen, aber keine zukünftigen Daten.

2024-01-24 Kommentar 0  900

Kurseinführung：In neuronalen Netzen beziehen sich Filter normalerweise auf Faltungskerne in Faltungs-Neuronalen Netzen. Der Faltungskern ist eine kleine Matrix, mit der Faltungsoperationen am Eingabebild durchgeführt werden, um Merkmale im Bild zu extrahieren. Die Faltungsoperation kann als Filteroperation betrachtet werden. Durch die Durchführung einer Faltungsoperation an den Eingabedaten können die räumlichen Strukturinformationen in den Daten erfasst werden. Diese Operation wird häufig in den Bereichen Bildverarbeitung und Computer Vision verwendet und kann für Aufgaben wie Kantenerkennung, Merkmalsextraktion und Zielerkennung verwendet werden. Durch Anpassen der Größe und des Gewichts des Faltungskerns können die Eigenschaften des Filters geändert werden, um ihn an unterschiedliche Anforderungen an die Merkmalsextraktion anzupassen. In einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk enthält jede Faltungsschicht mehrere Filter, und jeder Filter ist für die Extraktion verschiedener Merkmale verantwortlich. Mithilfe dieser Merkmale können Objekte, Texturen, Kanten usw. in Bildern identifiziert werden

2024-01-23 Kommentar 0  993

Kurseinführung：Faltungs-Neuronale Netze eignen sich gut für Aufgaben zur Bildrauschunterdrückung. Es nutzt die erlernten Filter, um das Rauschen zu filtern und so das Originalbild wiederherzustellen. In diesem Artikel wird die Methode zur Bildentrauschung basierend auf einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk ausführlich vorgestellt. 1. Überblick über das Convolutional Neural Network Das Convolutional Neural Network ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der eine Kombination aus mehreren Faltungsschichten, Pooling-Schichten und vollständig verbundenen Schichten verwendet, um Bildmerkmale zu lernen und zu klassifizieren. In der Faltungsschicht werden die lokalen Merkmale des Bildes durch Faltungsoperationen extrahiert und so die räumliche Korrelation im Bild erfasst. Die Pooling-Schicht reduziert den Rechenaufwand durch Reduzierung der Feature-Dimension und behält die Hauptfeatures bei. Die vollständig verbundene Schicht ist für die Zuordnung erlernter Merkmale und Beschriftungen zur Implementierung der Bildklassifizierung oder anderer Aufgaben verantwortlich. Das Design dieser Netzwerkstruktur macht das Faltungs-Neuronale Netzwerk für die Bildverarbeitung und -erkennung nützlich.

2024-01-23 Kommentar 0  1312

Kurseinführung：Das Convolutional Neural Network (CNN) ist ein Deep-Learning-Modell, das häufig bei Computer-Vision-Aufgaben eingesetzt wird. Im Vergleich zu vollständig verbundenen neuronalen Netzen verfügt CNN über weniger Parameter und leistungsfähigere Funktionen zur Merkmalsextraktion und eignet sich gut für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Zielerkennung und Bildsegmentierung. Im Folgenden stellen wir vor, wie man ein grundlegendes CNN-Modell erstellt. Convolutional Neural Network (CNN) ist ein Deep-Learning-Modell mit mehreren Faltungsschichten, Pooling-Schichten, Aktivierungsfunktionen und vollständig verbundenen Schichten. Die Faltungsschicht ist die Kernkomponente von CNN und wird zum Extrahieren von Merkmalen des Eingabebildes verwendet. Der Pooling-Layer kann die Größe der Feature-Map reduzieren und die Hauptmerkmale des Bildes beibehalten. Die Aktivierungsfunktion führt eine nichtlineare Transformation ein und vergrößert das Modell

2024-01-24 Kommentar 0  521

Kurseinführung：In einem vollständig faltenden neuronalen Netzwerk (FCN) gibt es grundsätzlich für jede Schicht eine zufällige Gewichtsinitialisierung. Und es gibt zwei Punkte zu beachten: Fully Convolutional Neural Networks (FCN) verwenden bei der Backpropagation nicht 0 als Gewichte. Dies liegt daran, dass bei der Berechnung des Gradienten dL/dX der Zwischenschicht das Gewicht auf 0 gesetzt wird und der Gradient 0 wird, was dazu führt, dass das Netzwerk nicht aktualisiert werden kann. Daher verwendet FCN normalerweise Gewichte ungleich Null, um eine effiziente Berechnung und Aktualisierung von Gradienten sicherzustellen. Um die Verwendung einer einzigen Konstante zum Initialisieren aller Gewichte eines vollständig faltenden neuronalen Netzwerks (FCN) zu vermeiden, können wir einige komplexere Methoden verwenden. Ein gängiger Ansatz ist die Verwendung einer Zufallsinitialisierung, bei der die Gewichte auf zufällige Dezimalwerte initialisiert werden. Auf diese Weise wird jedes Neuron eine andere haben

2024-01-23 Kommentar 0  1082