个人技术分享

在反向传播过程中，根据输出结果与真实标签之间的误差，计算各层神经元的梯度，并据此更新网络参数。它以其强大的学习能力、高度的适应性和广泛的应用场景，成为了我们解锁智能世界的一把密钥。与传统的神经网络相比，深度神经网络通过增加隐藏层的数量，能够学习更加复杂的数据表示和特征，从而实现更高的识别准确率和更强的泛化能力。而反向传播则是根据输出结果与真实标签之间的误差，通过梯度下降等优化算法调整网络参数，使得网络的输出更加接近真实标签。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，深度神经网络将会在未来发挥更加重要的作用。

这篇文章是我在组内学术分享报告内容，原应该辅以我的口头报告，但是会议忘记录屏了，就只能添加少量备注以供参考了。另外我也不是CV和图形学专业的，可能也有一些理解不够充分的地方。

BRNN诞生背景、所解决问题、BRNN的网络结构、BRNN使用领域；DRNN是什么？DRNN的网络结构、DRNN的优缺点。

假设将分类问题按照回归问题来做即假设class对应着数字1,2,3，有时候可行，有时候不可行。比如假设根据身高体重预测是几年级，由于年级之间有联系，所以可行但是如果这几个class之间没有联系，则不可行。

什么是语料库（Corpus）？说明是分词（Tokenization）？用RNN来构建语言模型的步骤。

摘要：本文主要使用YOLOV8深度学习框架自训练了一个“菜品目标检测模型”，基于此模型使用PYQT5实现了一款界面软件用于功能演示。让您可以更好的了解和学习，该软件支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，本系统所涉及的训练数据及软件源码已打包上传。后续计划：会训练特征模型进行自定义特征注册和比对。

【代码】动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -深度学习基础-08多层感知机简洁版。

【代码】动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -深度学习基础-12Kaggle竞赛：预测房价。

JCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断

数据生成 | Matlab实现基于SNN浅层神经网络的数据生成

在神经网络的训练过程中，一个非常直观的需要调整的超参数就是batch size。我们需要决定在一次训练中，要选取多少样本喂给神经网络，这个要选择的样本个数，就是batch size。batch size的。

此外，利用潜在表示对齐（LRA）模块来规范同一参与者的增强脑网络，使它们具有类似的拓扑特性，通过调整它们的潜在嵌入来产生类似的潜在表示。尽管如此，BrainMass展示了强大的少/零样本学习能力，并展示了对各种疾病的有意义解释，展示了其在临床应用中的潜力。关键区域用相应的子网络着色。Fig. 1: 图示包括以下内容：(i) pFC的构建过程，(ii) BrainMass方法的训练阶段，包括MRM（一个MRM网络）和LRA（一个在线网络和一个目标网络）模块，以及(iii) BrainMass的推断阶段。

在深度神经网络的训练过程中，梯度消失问题指的是由于连续乘积的激活函数和权重初始化不当，导致在反向传播时梯度值变得非常小，从而使得深层网络中的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。

🍨 本文為🔗365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客 🍖 原作者：K同学啊 | 接輔導、項目定制一、我的環境 電腦系統：Windows 10 顯卡：NVIDIAQuadro P620 語言環境：Python 3.7.0 開發工具：Sublime Text，Command Line(CMD) 深度學習環境：1.12.1+cu113Tensorflow 二、準備套件# PyTorch 的核心模組，包含了張量操作、自動微分、神經網絡構建、優化器等

就是因为增加了下面这个代码片段，使得训练过程耗时增加了3倍。。。注释掉这段代码导致训练时间缩短了2/3的主要原因与和这两个选项有关。

自制网络结构图图解 DETR，有问必答

标注类别名称:[“carina”,“clavicle_left”,“clavicle_right”,“gastric_bubble”,“heart”,“humeral_head_left”,“humeral_head_right”,“lung_left”,“lung_right”,“trachea”]数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)标注数量(txt文件个数)：100。

YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称，但其推理速度仍然存在提升空间。谷歌团队提出的CondConv（Conditional Parameterized Convolution）是一种条件参数化卷积，可以根据输入条件动态调整卷积核参数，从而提高推理效率。CondConv的核心是条件函数，它可以根据输入特征或其他信息生成条件。# 根据输入特征生成条件cond = feature.mean(dim=(1, 2, 3)) # 例如，使用特征图的全局平均值作为条件# 使用条件预测参数。

神经网络是一种受生物神经元系统启发的人工计算模型，用于模仿人脑的学习和决策过程。它由大量互相连接的节点（称为神经元）组成，这些节点处理和传递信息。神经网络通常包含输入层、隐藏层（可有多个）和输出层，每个层中的神经元之间通过权重相连。

创建一个自定义的图像数据集类，用于加载和处理图像数据定义一个数据转换过程，包括图像大小调整、转换为张量以及标准化transforms.Resize((224, 224)), # ResNet的输入图像大小transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), # 标准化])修改ResNet模型的最后几层，以便它能够处理新的分类任务定义用于训练模型的损失函数和优化器。