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最新最热精华悬赏待回答 筛选
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神经网络单幅图像超分辨重建现在有哪些比较好的创新点,还有哪些工作可以做

回答 Mick..
采纳率57.1%
  • 3

大家好,我目前的研究是搞神经网络图像复原。但是,搞图像复原的基础网络有很多,比如说递归,残差,生成对抗网络,甚至是无监督学习,这些东西我都要学吗

回答 Mick..
采纳率57.1%
  • 1

cv领域这两年最火的网络结构是什么?一般是怎么知道一个网络结构是不是最火的

回答 Mick..
采纳率57.1%
  • 0

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最近在看卷积神经网络中多尺度特征提取,简单来说就是用不同大小的卷积核去提取不同尺度的特征。我想问一下提取多尺度特征除了用不同大小的卷积核还有哪些方式?

回答 Mick..
采纳率57.1%
  • 0

    回答

神经网络创新一般从哪些方面考虑?论文在算法对比的时候需要把以前人做的工作在做一遍吗,还是只需引用别人的结果就行

回答 Mick..
采纳率57.1%
  • 1

    回答

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

Mick..
采纳率57.1%
  • 0

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怎么将处理点云数据的神经网络中产生的特征图保存下来并且可视化

  • 1

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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

  • 1

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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

Mick..
采纳率57.1%
  • 1

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如题,在调试各种超参数后,改变隐藏层结构,准确度还是无法提升至7成以上。将资料丢入迁移式学习,准确度可达到0.95,确认过这个资料集是没问题的。资料集:https://www.kaggle.com/d

  • 1

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

m0_56786922
采纳率100%
  • 2

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运行Yolo-Fastest模型时,gpu比cpu运行速度还要慢 ubuntu20.04,Yolo-Fastestv1.1,openvino2021.4调用intel集显 想要知道原因,请赐教

  • 1

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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(

  • 4

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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

Noora-
采纳率0%
  • 2

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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?

  • 4

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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

m0_71241183
采纳率0%
  • 1

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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

  • cnn
  • 38
  • 2022-05-21 17:21
  • 1

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matlab深度学习中,若输入是一幅照片,输出是一个数字,怎样让输入和输出对应起来?

回答 bigonion_
采纳率62.5%
  • 4

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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

UFO0456
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  • 1

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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

  • 3

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?

bigonion_
采纳率62.5%
  • 2

    回答

试了各种激活函数和优化器但预测值变动很小,而且训练过程中,误差很慢的收敛几个epoch后就又会变大,救命

  • 1

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ModuleNotFoundError: No module named 'theano' 已经安装了theano,为什么还是报错?

  • 6

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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

not程序媛
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  • 2

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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

  • 2

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图像分类中,最后结果的通道数都要转换位要分类的类别个数。这点我有点不理解。我以为,这个通道数(卷积核的个数决定,而有多少个卷积核就相当于提取多少个不同的特征吧,但这都是基于类别a的吧,并没有基于类别b

  • 1

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

m0_69337456
采纳率100%
  • 2

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问题遇到的现象和发生背景 正在学《Python深度学习》一书,其中第五章有一个例子是用CNN的方法给MNIST数据集分类,我在用书本里的范例代码的时候出现了问题UnimplementedError:

回答 z2liao
采纳率0%
  • 1

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

bounds_
采纳率66.7%