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做神经网络相关论文的复现,为什么感觉把论文弄懂了时候,依然不知道怎么开始入手?是在别人的基础上改一点东西吗
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问题:训练过程中损失率和准确率几乎不变且很低 代码 tf1.disable_v2_behavior()import pandas as pdimport timeimport tensorflow a
- tensorflow
- 深度学习
- cnn
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- 2022-06-23 10:45
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问题遇到的现象和发生背景 本人目前研究生在读,目前的方向是基于卷积神经网络超分辨重建,在论文的创新方面遇到了一些问题。我也看了很多相关的毕业论文,发现基本都是改一些网络结构,比如加一点跳跃连接、注意力
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输入:(30,180)的时序矩阵 用lstm+cnn神经网络模型训练,希望预测5张连续的彩色图片,cnn层应该怎么设置呢? 目前输出1张图片的最后一层cnn: self
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问题 - 图片分类 深度学习刚入门,在跟课程学习水色图片分类时,想尝试用神经网络来进行预测,但是Loss一直都是NAN,正确率也只有第一轮总共有4种水质,197个样本,且图片均已做过crop和标准化(
- tensorflow
- cnn
- 深度学习
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- 2022-05-25 23:04
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近期浏览到一篇文章,想复现其代码,但不知要从那种模型下手,请高人指教
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CNN可以用来处理回归问题吗?他的实现原理是什么呢?能推荐一些相关的经典案例吗?
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毕设答辩提的问题的 实在是不懂有没有uu可以回答一下 感激不尽感激不尽
- ¥5
- 计算机视觉
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- transformer
- 22
- 2022-05-22 17:02
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想问一下这行代码什么意思cnn = CNN().cuda()cnn.load_state_dict(torch.load('net_cnn_big.pkl'))load后面的东西是啥啊
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64,64,3的图像输入能正常运行的CNN模型的输入改成 128,128,3 或更高 需要对原有的CNN模型做什么更改?还有如果输入126,256,3的图像要怎么改?谢谢 model = Se
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如标题,我在使用labview调用MATLAB script运行CNN-LSTM网络做数据预测,网络训练能完成,但是预测数据结果只出现一个,并且和使用的数据数量级关系差异巨大
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CNN训练出的模型输入是50×50,那么我真正使用时输入可以是128×128吗?
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ModuleNotFoundError: No module named 'theano' 已经安装了theano,为什么还是报错?
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这是在github上找到的对图像进行二分类的代码,我修改了部分内容,然后想问一下大家,这个是卷积神经网络中的那种模型啊?我学的不够深入,分不清楚。 import tensorflow.compat
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CNN模型部分代码如下 : #神经网络输入和输出X,Y的读入数据集特征 X_train = [features[i] for i in train_index] Y_train = [texts[i]
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我最近在搞毕设,要求使用MATLAB训练神经网络,大概有29万张图片,我设置的epochs是5,卷积层深度也是5,minibatch size是256,initial learning rate也是0
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不是人工智能方面的专业,写了论文,课题是,基于深度学习的人体行为识别算法设计,但是没有用人体行为识别算法,用了faster rcnn可以吗?但是我又看了faster rcnn是目标检测算法用于人体行为
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问题遇到的现象和发生背景 我的想法是六个轴作为六个特征信号作为输入信号,尝试过用excel做归一化,但是34W个点excel都放不下,好难实施想问一下有什么快捷的方法处理数据吗? 问题相关代码,请