Kursus Pertengahan  11361

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  17663

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  11380

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  900

Pengenalan Kursus：Dalam rangkaian saraf, penapis biasanya merujuk kepada kernel konvolusi dalam rangkaian saraf konvolusi. Kernel lilitan ialah matriks kecil yang digunakan untuk melakukan operasi lilitan pada imej input untuk mengekstrak ciri dalam imej. Operasi lilitan boleh dianggap sebagai operasi penapisan Dengan melakukan operasi lilitan pada data input, maklumat struktur spatial dalam data boleh ditangkap. Operasi ini digunakan secara meluas dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer, dan boleh digunakan untuk tugas seperti pengesanan tepi, pengekstrakan ciri dan pengecaman sasaran. Dengan melaraskan saiz dan berat kernel lilitan, ciri penapis boleh diubah untuk menyesuaikan diri dengan keperluan pengekstrakan ciri yang berbeza. Dalam rangkaian neural convolutional, setiap lapisan convolutional mengandungi berbilang penapis, dan setiap penapis bertanggungjawab untuk mengekstrak ciri yang berbeza. Ciri ini boleh digunakan untuk mengenal pasti objek, tekstur, tepi, dsb. dalam imej

2024-01-23 komen 0  993

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  1312

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  521

Pengenalan Kursus：Dalam rangkaian neural convolutional sepenuhnya (FCN), pada asasnya untuk setiap lapisan, terdapat permulaan berat rawak. Dan terdapat dua perkara yang perlu diperhatikan: Rangkaian Neural Konvolusi Penuh (FCN) tidak akan menggunakan 0 sebagai pemberat semasa perambatan belakang. Ini kerana apabila mengira kecerunan dL/dX lapisan perantaraan, jika berat ditetapkan kepada 0, kecerunan akan menjadi 0, menyebabkan rangkaian gagal dikemas kini. Oleh itu, FCN biasanya menggunakan pemberat bukan sifar untuk memastikan pengiraan dan kemas kini kecerunan yang cekap. Untuk mengelak daripada menggunakan pemalar tunggal untuk memulakan semua pemberat rangkaian saraf konvolusi sepenuhnya (FCN), kita boleh menggunakan beberapa kaedah yang lebih kompleks. Pendekatan biasa ialah menggunakan pengamulaan rawak, yang memulakan pemberat kepada nilai perpuluhan rawak. Dengan cara ini, setiap neuron akan mempunyai yang berbeza

2024-01-23 komen 0  1082