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  基于CNN-RNN的動態(tài)手勢識別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與解析

  一、環(huán)境配置 為了成功實(shí)現(xiàn)基于 CNN-RNN 的動態(tài)手勢識別系統(tǒng)，你需要確保你的開發(fā)環(huán)境已經(jīng)安裝了以下必要的庫和工具： Python ： 推薦使用 Python 3.x 版本，作為主要的編程語言 。 TensorFlow ：深度學(xué)習(xí)框架，用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 Keras ：TensorFlow的高級API，簡化了神經(jīng)

  2024年03月26日

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  目標(biāo)檢測C-RNN,Fast C-RNN,Faster C-RNN,SSD,Mask R-CNN 理論簡單介紹

  參考： https://zh-v2.d2l.ai/chapter_computer-vision/multiscale-object-detection.html 區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) region-based CNN R-CNN首先從輸入圖像中選取若干（例如2000個）提議區(qū)域，并標(biāo)注它們的類別和邊界框（如偏移量）。用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每個提議區(qū)域進(jìn)行前向傳播以抽取其特征。 接下來，我們

  2024年03月14日

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  深度學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)——CNN, RNN, GAN, Transformers, Encoder-Decoder Architectures算法原理與應(yīng)用

  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特別適用于處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像和視頻的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?？梢詫⑵湟曌饕粋€由多層過濾器構(gòu)成的系統(tǒng)，這些過濾器能夠處理圖像并從中提取出有助于進(jìn)行預(yù)測的有意義特征。 設(shè)想你手頭有一張手寫數(shù)字的照片，你希望計(jì)算機(jī)能夠識別出

  2024年04月28日

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  深度學(xué)習(xí)技巧應(yīng)用22-構(gòu)建萬能數(shù)據(jù)生成類的技巧，適用于CNN,RNN,GNN模型的調(diào)試與訓(xùn)練貫通

  大家好，我是微學(xué)AI，今天給大家介紹一下深度學(xué)習(xí)技巧應(yīng)用22-構(gòu)建萬能數(shù)據(jù)生成類的技巧，適用于CNN,RNN,GNN模型的調(diào)試與訓(xùn)練貫通。本文將實(shí)現(xiàn)了一個萬能數(shù)據(jù)生成類的編寫，并使用PyTorch框架訓(xùn)練CNN、RNN和GNN模型。 目錄： 1.背景介紹 2.依賴庫介紹 3.萬能的數(shù)據(jù)生成器介紹

  2024年02月12日

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  [時間序列預(yù)測]基于BP、RNN、LSTM、CNN-LSTM算法多特征（多影響因素）用電負(fù)荷預(yù)測[保姆級手把手教學(xué)]

  深度學(xué)習(xí)原理-----線性回歸+梯度下降法 深度學(xué)習(xí)原理-----邏輯回歸算法 深度學(xué)習(xí)原理-----全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí)原理-----卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí)原理-----循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN、LSTM） 時間序列預(yù)測-----基于BP、LSTM、CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的單特征用電負(fù)荷預(yù)測 時間序列預(yù)測(多特

  2024年01月20日

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• RNN和LSTM的區(qū)別是什么？

  RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和LSTM（長短時記憶網(wǎng)絡(luò)）都是處理序列數(shù)據(jù)（如時間序列或文本）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，但它們在結(jié)構(gòu)和功能上有一些關(guān)鍵區(qū)別： 1. 基本結(jié)構(gòu): RNN: RNN的核心是一個循環(huán)單元，它在序列的每個時間步上執(zhí)行相同的任務(wù)，同時保留一些關(guān)于之前步驟的信息。RNN的

  2024年01月21日

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  人工智能之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

  前言：今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)算法。 _ 20世紀(jì)60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時發(fā)現(xiàn)其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN（Convolutional Neural Networks）。 1980年，K.Fukushima提

  2024年02月20日

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  人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN，梯度下降

  CNN，是針對圖像領(lǐng)域提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 得出的結(jié)論： 神經(jīng)元存在局部感受區(qū)域，也稱 感受野 細(xì)胞對角度有選擇性 如細(xì)胞對垂直光條響應(yīng)最強(qiáng) 細(xì)胞對運(yùn)動方向有選擇性 1.視覺系統(tǒng)是分層，分級處理的。從低到高堆疊使用卷積和池化。 2.神經(jīng)系統(tǒng)是存在局部感受區(qū)域的。 第一

  2024年02月01日

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  “AI Earth”人工智能創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽：助力精準(zhǔn)氣象和海洋預(yù)測Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型

  【機(jī)器學(xué)習(xí)入門與實(shí)踐】入門必看系列，含數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：模型融合、特征優(yōu)化、特征降維、探索性分析等，實(shí)戰(zhàn)帶你掌握機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘 專欄詳細(xì)介紹：【機(jī)器學(xué)習(xí)入門與實(shí)踐】合集入門必看系列，含數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：數(shù)據(jù)融合、特征優(yōu)化、特征降維、探索性分析

  2024年02月11日

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  GPT/GPT4在人工智能，深度學(xué)習(xí)，編程等領(lǐng)域應(yīng)用

  詳情點(diǎn)擊鏈接：GPT/GPT4在人工智能，深度學(xué)習(xí)，編程等領(lǐng)域應(yīng)用 一OpenAI 1.最新大模型GPT-4 Turbo 2.最新發(fā)布的高級數(shù)據(jù)分析，AI畫圖，圖像識別，文檔API 3.GPT Store 4.從0到1創(chuàng)建自己的GPT應(yīng)用 5. 模型Gemini以及大模型Claude2 二定制自己的GPTs 1.自定義GPTs使用 2.聊天交流的方式制作自己

  2024年01月17日

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