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MobileNet网络是由Google团队于2017年提出的专注于移动端、嵌入式或IoT设备的轻量级CNN网络，相比于传统的卷积神经网络，MobileNet网络使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的思想在准确率小幅度降低的前提下，大大减小了模型参数与运算量。并引入宽度系数 α和分辨率系数 β使模型满足不同应用场景的需求。
深度学习CNN交通工具分类识别系统01-python带UI界面数据集包配置
本文基于Python仿真的电能质量扰动信号，先经过数据预处理进行数据集的制作和加载，最后通过Pytorch实现CNN-TCN-Attention模型对电能质量扰动信号的分类。
不止图片分类，目标检测也用到了，毕竟检测包括定位与分类嘛。
AI模型的主要分类及其详细对比，涵盖任务类型、架构、数据需求、应用场景等维度，并附上典型代表模型
逻辑回归如何通过One-vs-All策略处理多分类问题完整的鸢尾花分类实现流程模型评估与可视化方法。
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是借助于最优化方法解决数据挖掘中若干问题的有力工具,它不仅有着统计学习理论的坚实基础,而且具有直观的几何解释和完美的数学形式,并在一定程度上克服了"维数灾难"和"过学习"等传统困难.SVM自20世纪90年代由Vapnik提出以来一直处于飞速发展的阶段,并在手写数字识别,人脸识别,文本分类,生物信息,回归预测等诸多领域有了成功的应
该模型是基于生成对抗网络（GANs）的深度学习模型，旨在将彩色眼底照片（CF）转化为吲哚菁绿血管造影（ICGA）图像。
你有没有遇到过这样的情况？这篇文章带你一步步搞清楚：我们将使用**公开数据集（Iris 和 Diabetes）**进行实战演示，并结合真实业务场景，让你不仅能“看懂”，还能“动手做”。在任何建模之前，最重要的一件事是：你想预测的到底是什么？我们来看两个常见公开数据集的例子：所以你可以问自己一句话：如果是类别标签 → 分类任务如果是连续数值 → 回归任务虽然都叫“机器学习模型”，但它们处理的任务完全
问题回答任务返回给定问题的答案。有两种常见的问题回答形式:本指南将向您展示如何对 SQuAD 数据集上的 DistilBERT 进行微调，以便进行提取问题回答。有关其他形式的问题回答及其相关模型、数据集和指标的更多信息，请参见问题回答任务页。从 Datasets 库加载 SQUAD 数据集:然后看一个例子:答案字段是一个字典，包含答案的起始位置和答案的文本。加载 DistilBERT 标记器以处理
本文介绍了一款基于ESP32-S3的离线图书语音导航系统，旨在解决高校图书馆读者找书难的痛点。该系统将检索增强大模型(RAG)和离线TTS语音合成技术集成到巴掌大小的盒子中，可磁吸式安装在书架侧面。硬件采用低功耗设计，包含16MB存储空间存放20万本书目索引。系统支持语音问答，通过双塔向量检索模型(仅3MB)实现2秒内完成从语音输入到导航回答的闭环，准确率达94%-98%。目前已开源并在5所高校部
Flat-Lattice-Transformer模型源码测试1. 下载embedding2. 下载数据集2.1. ~~OntoNotes~~2.2. MSRA2.2.1. 数据预处理2.3. Weibo2.3.1. 数据预处理2.4. ResumeNER3. 配置环境4. 配置`paths.py`文件5. 配置日志文件5.1. 使用V0中的`flat_main.py`5.2. 使用V1中的`fla
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，进行快速傅里叶变换（FFT）和变分模态分解VMD的数据预处理，最后通过Python实现基于多级注意力的cnn轻量级网络架构模型对故障数据的分类。
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，进行经验模态分解EMD的介绍与数据预处理，最后通过Python实现EMD-LSTM对故障数据的分类。
朴素贝叶斯文章目录一、概念二、贝叶斯分类方法2.1预测2.2训练2.3独立性假设2.4特性三、高斯朴素贝叶斯3.1引入3.2Python实现四、多项式朴素贝叶斯五、伯努利朴素贝叶斯一、概念 朴素贝叶斯是应用贝叶斯定理进行有监督学习的一种分类模型。在该模型中，将贝叶斯定理公式 P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B)P(A | B) = \frac{P(A) P(B|A)}{P(B)}P(A∣B
chinese_L-12这个文件就是下载好的预训练模型，里面包含3个文件：vocab、config、pytorch_model.bin,分别是词典（获取词到索引的映射，将词变数字）、config.json是用于配置预训练模型参数的文件包含了模型的架构、超参数和其他模型配置信息、pytorch_model.bin是模型的权重。将train_labels=[‘好评’，’差评‘，’中评‘]进行编码，[[
随着大型语言模型（LLM）技术的发展，它们主要被划分为两个类别：基础LLM（Base LLM）和指令调优LLM（Base LLM侧重于广泛的语言理解和生成能力，而则在Base LLM基础上，通过在特定指令集上进行优化，以提高对特定任务的适应性和性能。
存在的问题ViT需要大量的GPU资源:ViT-L “~8卡85天”ViT的预训练数据集JFT-300M没有公开超参数设置不好很容易Train不出效果对于VIT训练数据巨大，超参数难设置导致训练效果不好的问题，提出了DeiT。DeiT的模型和VIT的模型几乎是相同的，可以理解为本质上是在训一个VIT。针对ViT难训练的问题，DeiT提出参数设置、数据增强、知识蒸馏来更有效地训练ViT。DeiT提出的
在智慧农业和智能害虫监测中，构建一个高质量的农业害虫识别数据集是实现自动化检测与分类的关键。本文将详细介绍一个 包含102类农业害虫的图像数据集，该数据集共计 20000张图像，并且已经按照标准流程 划分为train、test、val三部分，每张图像均带有对应的标注文件，可直接应用于深度学习模型的训练和测试
模型选择与加载训练控制与早停阈值调节与精度显示测试图像选择与分类边缘检测与导出识别结果区域日志输出区域# 模型路径选择self.model_btn = QPushButton("加载模型")# 训练按钮与早停设置self.train_btn = QPushButton("开始训练")model_btn：加载模型按钮，绑定到方法；train_btn：启动模型训练；：设置早停阈值（例如连续多少轮验证集
贝叶斯处理多分类问题时，对于不同的数据特征要采用不同的贝叶斯变体。这里主要说下处理“连续型”变量的高斯贝叶斯分类和处理”离散型“变量的多项式贝叶斯分类。回顾：贝叶斯公式p(x)：对于输入的每个x值是随机的，它们应该有相同的概率，所以P(x)不需要求解。p(yk)：表示先验知识，即 yk类别出现的频数/总样本数。P(x|yk)：对于贝叶斯的几种不同变体，主要是假设x在不同分布（高斯、伯努利、多项式分
1. 引言雷达辐射源识别是电子战的重要组成部分，其目的是识别出目标辐射源的类型、型号、工作模式等信息，为后续的电子对抗行动提供决策依据。传统的雷达辐射源识别方法主要依赖于人工特征提取和模式识别算法，存在特征提取效率低、识别精度有限等问题。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）的出现，为雷达辐射源识别带来了新的突破。CNN能够自动学习数据中的特征，并有效识别复杂信号，在雷达辐射源识别领域
由于LLM增强推荐系统是基于传统推荐系统的，因此有必要先介绍其组件和面临的挑战，以便理解为什么以及在何处需要使用LLM。如图1所示，传统推荐系统通常由交互数据和推荐模型组成。交互数据传统推荐系统通过捕捉用户-物品记录中的协同信号 [26] 来进行训练，因此数据中的交互信息对训练是必不可少的。此外，许多基于内容的模型 [43] 提取用户和物品特征中的共现关系来进行推荐。因此，特征和交互数据是数据中的
我们将样本根据类别进行划分，分别训练a与b、a与c、b与c之间的分类器，通过多个分类器判断结果的汇总打分，判断未来样本的类别。上节中，我们使用逻辑斯蒂回归完成了二分类任务，针对多分类任务，我们可以采用以下措施，进行分类。同理，可以训练b类别，非b类别的分类器，确认未来的样本是否为b类；同理，可以训练c类别，非c类别的分类器，确认未来的样本是否为c类；我们可以训练a类别，非a类别的分类器，确认未来的
使用 Moon1000 数据集，包含640条训练样本、160条验证样本和200条测试样本，数据为两个带噪音的弯月形状。实现了一个包含输入层、隐藏层和输出层的前馈神经网络。模型由两个线性层和两个Logistic激活函数层组成。模型结构如下：第一层：线性层，输入维度为2，隐藏层神经元数量为5。第二层：线性层，输出维度为1。实现了交叉熵损失函数，并使用批量梯度下降优化器进行模型训练。损失函数计算预测值与
目录1.多层感知机介绍1.1什么是多层感知机1.2一个简单的例子1.3如何使用pytorch实现多层感知机2.主要实验步骤2.1 姓氏数据集2.2 词汇表、向量化器和数据加载器2.3 姓氏分类器模型2.4 训练过程2.5 模型评估和预测3.完整实验代码4.补充内容1.多层感知机的介绍1.1什么是多层感知机多层感知器(MLP)被认为是最基本的神经网络构建模块之一。在MLP中，许多感知器被分组，以便单
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解
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