基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统设计毕业源码案例设计

deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括： 四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati

NNFusion是一种灵活高效的DNN编译器，可以从DNN模型描述（例如TensorFlow冻结模型和ONNX格式）生成高性能可执行文件。以高效的编译器为核心，NNFusion的目标是： 促进全栈模型优化 提供无框架的代码生成功能 支持新的加速器设备作为目标推理设备 谁应该考虑使用NNFusion？ 想要加快其预定义或预训练的DNN模型的执行性能的开发人员。 希望将其经过预训练的模型作为无框架源代码且库依赖性最小的开发人员。 想要快速尝试新的编译器优化思想或对某些特定模型进行自定义优化的研究人员。 :raising_hands: 突出特点 提供全栈优化机制，包括： 数据流图优化，例如CSE，编译时常量折叠等。 特定于模型的内核选择，内核协同调度，内核融合和自动内核调谐器集成。 静态内存布局和布局优化。 提供提前和源到源（模型到代码）的编译，以减少运行时的开销并消除库/框架的依赖关系。 支持流行的DNN模型格式，包括

LaneNet车道检测 使用tensorflow主要基于IEEE IV会议论文“走向端到端的车道检测：实例分割方法”，实现用于实时车道检测的深度神经网络。有关详细信息，请参阅他们的论文 。 该模型由编码器-解码器阶段，二进制语义分割阶段和使用判别损失函数的实例语义分割组成，用于实时车道检测任务。 主要的网络架构如下： Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04（x64），python3.5，cuda-9.0，cudnn-7.0上进行了测试。 要安装此软件，您需要tensorflow 1.12.0，并且尚未测试其他版本的tensorflow，但我认为它可以在版本1.12以上的tensorflow中正常工作。 其他必需的软件包，您可以通过以下方式安装它们 pip3 install -r requirements.txt

针对Tiny YOLOv3算法在扶梯异常行为检测时存在高漏检率和低准确率的问题,提出一种改进的Tiny YOLOv3网络结构用于扶梯异常行为检测。利用K-means++算法对数据集中的目标边框进行聚类,根据聚类结果优化网络的先验框参数,使训练网络在异常行为检测方面具有一定的针对性。利用多层深度可分离卷积提取深层次的语义信息,加深特征提取的网络结构;增加一个尺度用于低层语义信息的融合,改进原有算法预测层的结构;使用GPU进行多尺度训练,得到最优的权重模型,对扶梯异常行为进行检测。实验结果表明,优化后的模型与Tiny YOLOv3相比,平均漏检率减小了22.8%,检测精度提高了3.4%,检测速度是YOLOv3的1.7倍,更好地兼顾了检测的精度和实时性。

如何从少数训练样本中学习并识别新的类别对于深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。针对如何解决少样本学习的问题，全面总结了现有基于深度神经网络的少样本学习方法，涵盖了方法所用模型、数据集及评估结果等各个方面。具体地，针对基于深度神经网络的少样本学习方法，提出将其分为数据增强方法、迁移学习方法、度量学习方法和元学习方法四种类别；对于每个类别，进一步将其分为几个子类别，并且在每个类别与方法之间进行一系列比较，以显示各种方法的优劣和各自的特点。最后强调了现有方法的局限性，并指出了少样本学习研究领域未来的研究方向。

如何从少数训练样本中学习并识别新的类别，对于深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。针对如何解决少样本学习的问题，全面总结了现有的基于深度神经网络的少样本学习方法，涵盖了方法 所用模型、数据集及评估结果等各个方面。

 针对高等院校网络舆情分析与危机舆情预警的需求，文中对语义情感分析方法进行了研究。通过结合深度学习中循环神经网络（CNN）和心理学领域的注意力机制模型（Attention），提出了ATRNN网络。该网络使用长短期记忆结构（LSTM）作为RNN隐藏层的基本单元，可以处理任意长度的语义信息。网络通过引入Dropout机制，避免网络训练中的过拟合现象，提升训练效果。为了评估模型效果，文中在NLPCC的开放数据集上进行测试。相较于RNN网络，在正面情绪文本上，准确率、召回率和F1可以提升3.3%，1.7%和2.5%；在负面情绪文本上，可以提升4.4%，4.5%和4.4%。

matlab提取文件要素代码CUDA深度神经网络 这是某些深度神经网络（DNN）的实现。 我们密切关注，但是使用C ++ /代替Matlab或Octave。 每个神经网络体系结构都在单独的类中实现，其中一些由其他类组成。 我们已经有了以下架构的工作版本： 稀疏自动编码器（AE） Softmax回归（SM） 堆叠式自动编码器（SAE） 线性解码器（LD）（测试中） 数学 作为参考，我们在此提供每种体系结构的摘要信息。 实际上，我们主要给出了我们在代码中使用的方程式，因此请参阅参考资料以获取完整的说明。 请注意，我们的方程看起来可能与那里的方程并不完全一样，因为我们将给出同时处理大量数据的向量化版本。 但是首先，一些通用的符号： 象征 描述 数据输入大小。 特征向量的维数。 数据列大小。 要训​​练多少个特征向量。 尺寸数据矩阵。 每列都是一个特征向量。 维度的标签向量。 元素包含特征向量的标签。 向量和维度。 这不是单位矩阵。 1和维的矩阵。 这不是单位矩阵。 成本函数中的权重衰减参数。 梯度下降的学习率。 sigmod功能。 可能是什么（实数或矩阵）。 当应用于矩阵时，返回一个向量，该

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：从2016年春季学期开始，作者 Jeff Heaton 开始为圣路易斯华盛顿大学教授 T81-558 深度学习的应用课程，并将课程材料、例子和作业放在 GitHub 上，逐渐丰富演变成了这本书。 ◉ 目录： 第1章：Python 预备课程 第2章：用于机器学习的 Python 第3章：TensorFlow 简介 第4章：表格数据训练 第5章：正则化和Dropout 第6章：用于计算机视觉的卷积神经网络 第7章：生成对抗网络 第8章：Kaggle 数据集 第9章：迁移学习 第10章：Keras 中的时间序列 第11章：Hugging Face的自然语言处理 第12章：强化学习 第13章：高级/其他主题 第14章：其他神经网络技术