包含标签：神经网络 的文章
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神经网络小记-过拟合与欠拟合
过拟合 过拟合（Overfitting）是机器学习和深度学习中常见的问题，指模型在训练数据上表现得非常好，但在新数据上表现较差，即模型过度拟合了训练数据的特征……admin 2023-07-26
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乱七八糟：程序员（媛）请保护好自己
一、背景 LZ并不是标题档，只是有感而发，终极的目标就是，程序员（媛）们请保护好自己，尤其是应届生，要明白领导是真的器重你，还是说在对你使用PUA。 二…… -
使用matlab里的神经网络进行数据分类预测
在MATLAB中使用神经网络进行数据分类预测，你可以按照以下步骤进行： Step 1: 准备数据 首先，准备用于训练和测试神经网络的数据。将数据集分为输入特征和相…… -
人工智能-神经网络
目录 1 神经元 2 MP模型 3 激活函数 3.1 激活函数 3.2 激活函数作用 3.3 激活函数有多种 4、神经网络模型 5、神经网络应用 6、存在的问题…… -
【CEEMDAN-WOA-LSTM】完备集合经验模态分解-鲸鱼优化-长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 📋📋📋本文目录如下：🎁…… -
【深度学习】6-1 卷积神经网络 – 卷积层
卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)。 CNN 被用于图像识别、语音识别等各种场合，在图像识别的比赛中，基于深度学习的方法几乎都以 CNN 为基础…… -
神经网络：正则化
作用： 正则化在计算机视觉中的作用是控制模型的复杂度，减少过拟合，提高模型的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的测试数据上表现…… -
神经网络：初始化
初始化在计算机视觉中是指对神经网络模型的参数进行初始赋值的过程。它的作用是为模型提供一个良好的起点，以便更快地收敛到较好的解，并避免梯度消失或梯度…… -
CNN经典网络模型（五）：ResNet简介及代码实现（PyTorch超详细注释版）
目录 一、开发背景 二、网络结构 三、模型特点 四、代码实现 1. model.py 2. train.py 3. predict.py 4. spilit_data.py 五、参考内容 一、开发背景 残差神…… -
第三章 模型篇：模型与模型的搭建
写在前面的话 这部分只解释代码，不对线性层(全连接层)，卷积层等layer的原理进行解释。 尽量写的比较全了，但是自身水平有限，不太确定是否有遗漏重要的部分……