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从github上下载了开源的node2vec代码,其中node2vec部分如下图所示: # -*- coding: utf-8 -*- """ @Time : 2021/12/17 21:44 @Au

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类似于跳高成绩预测https://www.cnblogs.com/sallybin/p/3169572.html的例子,是多个数据预测一个数据,不要bp和线性回归的神经网络了

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任务是拟合二输入线性函数y=x1+2*x2,先用TensorFlow读取csv文件,然后训练神经网络,代码如下: import numpy as np from keras.models imp

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model = MLPMixer(in_channels=3, dim=512, num_classes=1000, patch_size=16, image_size=224, depth=2,

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如何对SemanticKITTI数据集11-21序列通过自己网络模型.pt文件生成预测点标签?

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恳请大佬指导把bnn历程在pynq板子上跑一遍,历程的工程文件有,中间操作不会,讲一下。诚心求教,有偿私聊,非常非常感谢!

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#include<opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int

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比如说 输入dog 返回有关狗的图片,有没有相关的代码或者思路分享一下

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pytorch怎么通过查查每一层输出的值,判断自己加入代码模块有用。

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有没有大佬知道这是为啥: 直接使用飞桨给的源代码,没有一丝改变,可以识别手写的0,1,2,3,4,5,7,8。但是手写的6和9就不可以,印刷体的6和9可以。 手写数字识别(动态图) - 飞桨AI

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大哥们教教我,Matlab中如何保存用bp神经神经网络app建立的模型,并用其他值验证。

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怎么理解 神经网络运行时配置技术? 神经网络运行时编译技术? 神经网络运行时配置技术? 目前有哪些成熟相关技术。

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class LinearLayer(torch.nn.Module): def __init__(self,in_feature,hid_feature,out_feature):

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人脸识别的过程中 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, # 是否使输入数据去中心化(均值

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路径时bin文件夹, 文件也在bin文件下,然而    ‘函数或变量 'vl_argparse' 无法识别。’为啥,这难道不是路径的错误吗,改好了还是报错,有没有知道的,求教谢谢!

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为什么神经网络训练过程中loss和acc趋于不变,而且loss是0.0000e00?求指教

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各位大佬,利用主题词生成段落文本的时候,应该利用什么来作为评价指标,看别人的参考文献都是利用BLEU ,但BLEU需要参考句子,那我改如何获取参考句子唉,你们都是人工生成句子段落然后作为参考句子来评价

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  class LSTM(nn.Module): def __init__(self): super(LSTM, self).__init__() self

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请问YOLOv4可以和LSTM网络结合吗?用YOLOv4检测结果,用LSTM来计算时间。

回答 xfcnj
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这是nuke13的深度学习节点报错说是CUDA_CACHE_MAXSIZE的值设置太小,网上翻了半天教程配置环境都没解决,我用的是3090的显卡,本来在其他电脑上用1060的显卡使用深度学习节点都

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1.是不是自适应动态规划中的ADHDP都得提前收集数据

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Privacy-preserving model training architecture for intelligent edge computing 这篇论文里第二阶段是怎么确定分层有哪位大佬

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最近在看一篇前几年的录论文里面提到了poselet,论文大会看懂了,但是poselet是什么依旧不是很清楚,有么有大神给解释一下呀~

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训练的时候在第一个epoch时loss变nan,问题追溯回去发现经过backbone得到的feature存在inf,检查了backbone的输入并不存在nan或者inf数据,所以想着问题发生在back

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最近开始学习图像去雾 看到一篇文章中说"NYU contains 1449 hazy images paired with their ground truth images" 但是自己下载数据集后并

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基于卷积神经网络的水下图像增强算法,用matlab实现。  

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训练好的神经网络,误差也小,但,在调用测试的时候就出不来正确的数是怎么回事? 我实验的案例是MATLAB神经网络43个案例分析中的BP神经网络拟合y=x^2*x^2

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DIOU和CIOU这篇论文中它做了一个模拟实验,用来对比ERROR,这个模拟实验是怎么做的啊,它是直接对anchor框进行回归的吗?

回答 qyu21490
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