課程 中級  11361

課程介紹：《自學IT網Linux負載平衡影片教學》主要透過對web,lvs以及在nagin下對Linux進行腳本操作來實現Linux負載平衡。

課程 高級  17663

課程介紹：《尚學堂MySQL影片教學》向大家介紹如何從安裝到使用MySQL資料庫的這麼一個過程，詳細的介紹的每個環節的具體操作。

課程 高級  11380

課程介紹：《兄弟連前端實例展示影片教學》向大家介紹了html5和css3技術的實例，讓大家更熟練使用html5和css3.

課程介紹：因果卷積神經網路是一種針對時間序列資料中的因果關係問題而設計的特殊卷積神經網路。相較於常規卷積神經網絡，因果卷積神經網絡在保留時間序列的因果關係方面具有獨特的優勢，並在時間序列資料的預測和分析中廣泛應用。因果卷積神經網路的核心思想是在卷積操作中引入因果關係。傳統的捲積神經網路可以同時感知到當前時間點前後的數據，但在時間序列預測中，這可能導致資訊外洩問題。因為當前時間點的預測結果會受到未來時間點的資料影響。因果卷積神經網路解決了這個問題，它只能感知到當前時間點以及先前的數據，無法感知到未來的數

2024-01-24 評論 0  900

課程介紹：在神經網路中，濾波器通常指的是卷積神經網路中的捲積核。卷積核是一個小矩陣，用於對輸入影像進行卷積操作，以提取影像中的特徵。卷積操作可以看作一種濾波操作，透過對輸入資料進行卷積操作，可以擷取資料中的空間結構資訊。這種操作在影像處理和電腦視覺領域中廣泛應用，可用於邊緣檢測、特徵提取以及目標識別等任務。透過調整捲積核的大小和權重，可以改變濾波器的特性，從而適應不同的特徵提取需求。在卷積神經網路中，每個卷積層包含多個濾波器，每個濾波器負責提取不同的特徵。這些特徵可以用於識別影像中的物體、紋理、邊緣等

2024-01-23 評論 0  993

課程介紹：卷積神經網路在影像去噪任務中表現出色。它利用學習到的濾波器對雜訊進行過濾，從而恢復原始影像。本文詳細介紹了基於卷積神經網路的影像去噪方法。一、卷積神經網路概述卷積神經網路是一種深度學習演算法，透過多個卷積層、池化層和全連接層的組合來進行影像特徵學習和分類。在卷積層中，透過卷積操作提取影像的局部特徵，從而捕捉影像中的空間相關性。池化層則透過降低特徵維度來減少計算量，並保留主要特徵。全連接層負責將學習到的特徵與標籤進行映射，以實現影像的分類或其他任務。這種網路結構的設計使得卷積神經網路在影像處理與識

2024-01-23 評論 0  1312

課程介紹：卷積神經網路（CNN）是廣泛應用於電腦視覺任務的深度學習模型。相較於全連接神經網絡，CNN具有較少的參數和更強大的特徵提取能力，在影像分類、目標偵測、影像分割等任務中表現出色。下面我們將介紹建構基本的CNN模型的方法。卷積神經網路（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一種深度學習模型，具有多個卷積層、池化層、活化函數和全連接層。卷積層是CNN的核心組成部分，用於擷取輸入影像的特徵。池化層可以縮小特徵圖的尺寸，並保留影像的主要特徵。激活函數引入非線性變換，增加模型

2024-01-24 評論 0  521

課程介紹：在全卷積神經網路(FCN)中，基本上對於每一層，都有一個隨機的權重初始化。並且有兩點要注意：全卷積神經網路(FCN)在反向傳播過程中不會使用0作為權重。這是因為在計算中間層的梯度dL/dX時，如果權重被設定為0，梯度將會變成0，導致網路無法更新。因此，FCN通常會使用非零的權重來確保梯度的有效計算和更新。為了避免使用單一常數來初始化全卷積神經網路(FCN)的所有權重，我們可以採取一些更複雜的方法。一個常用的方法是使用隨機初始化，即將權重初始化為隨機的小數值。這樣每個神經元在訓練過程中都會有不同的

2024-01-23 評論 0  1082