77问答网
所有问题
当前搜索:
单连接算法和全连接算法
神经网络:卷积神经网络(CNN)
答:
1)
全连接
神经网络:每个单元和相邻层上的所有单元相连 2)局部连接网络:每个单元只和相邻层上的部分单元相连 神经网络的学习 根据学习方法分: 感知器:有监督的学习方法,训练样本的类别是已知的,并在学习的过程中指导模型的训练 认知器:无监督的学习方法,训练样本类别未知,各单元通过竞争学习。 根据学习时间分: 离线...
LLM-
全连接
神经网络
答:
全连接
网络,一个前馈的神经网络架构,由三个核心层构成:输入层、隐藏层和输出层,犹如神经元的思维网络,每个神经元如同大脑的神经元,接收前一层所有神经元的馈赠——加权输入,正是通过这种非线性转换,通过激活函数的魔力,赋予网络处理复杂问题的能力。激活函数,如同神经元的开关,引入非线性,使得网...
目标检测 YOLO系列——YOLO v1
答:
Yolo采用卷积网络来提取特征,然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型,包含24个卷积层和2个全连接层,如图所示。对于卷积层,主要使用1x1卷积来做channle reduction,然后紧跟3x3卷积。对于卷积层
和全连接
层,采用Leaky ReLU激活函数:max(x,0)。但是最后一层却采用线性激活函数。除了上面这个结构,文章还提...
一文读懂神经网络
答:
其实,上面的逻辑回归就可以看成是一个只有 1 层 输入层, 1 层 输出层 的神经网络,图中容纳数字的圈儿被称作 神经元 ;其中,层与层之间的连接 w1、w2 以及 b,是这个 神经网络的参数 ,层之间如果每个神经元之间都保持着连接,这样的层被称为
全连接
层(Full Connection Layer),或 稠密层(Dense Layer);此外,...
急用!!!数据挖掘的六种常用
算法和
技术分别是什么
答:
算法
:一步一步具体实现的细节 不同的目标要调用不同的技术 数据挖掘根据其目标分为说明性(Prescriptive)和描述性 (Descriptive)数据挖掘两种 不同的Data Type调用不同技术 三种数据挖掘技术 自动聚集检测;决策树;神经网络 原因: 大量的商业软件应用 覆盖了数据挖掘一个较广的范围 直接数据挖掘目标是...
...实录详解如何打造“好用”自动驾驶智能芯片
算法
工具链
答:
首先什么是
算法
工具链;我们需要去解决的关键问题;地平线在解决这些关键问题的过程中做的一些实践。最后,谈一下我个人对未来工具链需要进一步怎样做的一些思考。 01 什么是算法工具链 首先谈到智能芯片,它是如何体现智能的呢?芯片作为一个硬件电路实现的大集成,本身是不会有智能的概念出现。谈到智能芯片的智能性,...
急用!!!数据挖掘的六种常用
算法和
技术分别是什么?
答:
算法
:一步一步具体实现的细节 不同的目标要调用不同的技术 数据挖掘根据其目标分为说明性(Prescriptive)和描述性 (Descriptive)数据挖掘两种 不同的Data Type调用不同技术 三种数据挖掘技术 自动聚集检测;决策树;神经网络 原因: 大量的商业软件应用 覆盖了数据挖掘一个较广的范围 直接数据挖掘目标是...
计算机视觉——典型的目标检测
算法
(Fast R-CNN算法)(五)
答:
这使得
全连接
层的计算占网络的计算将近一半,如下图,所以作者采用SVD来简化全连接层的计算。另一篇博客链接讲的R-FCN网络则是对这个全连接层计算优化的新的
算法
。稍微总结下训练和测试的结构,如下面两个图,对算法的理解会更清晰。test结构图在ROI Pooling层是怎么输出的画得比较容易理解。
神经网络BP模型
答:
上、下层之间各神经元实现
全连接
,即下层的每一个神经元与上层的每一个神经元都实现权连接,而每一层各神经元之间无连接。网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后,神经元的激活值从输入层经各隐含层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络的输入响应。在这之后,按减小期望输出与实际输出的...
SENet及对轻量级网络的一些理解
答:
随着技术的发展,卷积神经网络逐渐取代了之前
全连接
的神经网络,成为深度学习领域的主流
算法
。 卷积神经网络的优势在于能够更好的提取特征和权值共享,自Alexnet之后,VGG又提出了神经网络的深度越深,效果越好的思想。自此深度成为构建网络时所考虑的第一要素。此时,又有人提出了Inception模型,这是人们在关注深度之外第一次...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
单链聚类与全链聚类
单连接算法例子
统计学完全连接法例题
聚类算法分类
凝聚层次聚类算法
单连接是什么
全连接算法
层次聚类单连接算法
层次聚类全连接算法