图神经网络实战(13)——经典链接预测算法

链接预测(Linkprediction)可以帮助我们理解和挖掘图中的关系,并在社交网络、推荐系统等领域提供更准确的预测和决策支持。为了解决链接预测问题,研究者们提出了多种方法。本节将介绍基于局部和全局邻域的...

Python基于深度学习机器学习卷积神经网络实现垃圾分类垃圾识别系统(GoogLeNet,Resnet,DenseNet,MobileNet,EfficientNet,Shufflent)

链接卷积神经网络由多层组成,其中主要的层类型包括卷积层、池化层和全连接层。每一层都具有特定的功能,共同构建了网络的表达能力。本文带领读者踏上了一段深度学习的垃圾分类之旅。通过利用卷积神经网络(CNN)这一强大工...

基于BP神经网络的PID智能控制

PID控制要获得较好的控制效果,就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系,这种关系不一定是简单的“线性组合”,从变化无穷的非线性组合中可以找出最佳的。神经网络所具有的...

深度学习入门——深度卷积神经网络模型(Deep Convolution Neural Network,DCNN)概述

机器学习是实现人工智能的方法和手段,其专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识和技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的方法。计算机视觉技术作为人工智能的一个研究方向,其随着机器学习的...

用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型

MINST数据库是机器学习领域非常经典的一个数据集,其由Yann提供的手写数字数据集构成,包含了0-9共10类手写数字图片,每张图片都做了尺寸归一化,都是28x28大小的灰度图。每张图片中像素值大小在0-255...

【人工智能】实验五 采用卷积神经网络分类MNIST数据集与基础知识

编写卷积神经网络分类软件,编程语言不限,如Python等,以MNIST数据集为数据,实现对MNIST数据集分类操作,其中MNIST数据集共10类,分别为手写0—9。_一个简单的卷积神经网络图形分类实验报告...

人工智能--深度神经网络

人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在模拟或仿效人类智能。深度神经网(DNN)是AI的一个子领域,因其在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的卓越表现而备受瞩目。本文将详细探讨深度神经网络的基本概念、结构...

【猫狗识别系统】图像识别Python+TensorFlow+卷积神经网络算法+人工智能深度学习

本研究中,我们开发了一个基于深度学习的猫狗识别系统,使用了TensorFlow框架下的MobileNetV2轻量级卷积神经网络模型。MobileNetV2模型以其高效的结构和较低的计算成本而闻名,非常适合在移动和嵌...

毕业设计-基于深度学习的水面垃圾目标检测系统 YOLO python 目标检测 人工智能 卷积神经网络 机器学习

毕业设计-基于深度学习的水面垃圾目标检测系统的计算机毕业设计。水面垃圾对海洋生态环境和人类健康造成严重威胁,因此快速、准确地检测和识别水面垃圾成为一项迫切需求的任务。本设计采用了YOLOv5算法和深度学习技术,实...

基于 3D 卷积神经网络和 ADNI 数据集的阿尔兹海默智能诊断 Web 应用

✨基于3D卷积神经网络(CNN)的阿尔兹海默智能诊断Web应用✨:图像识别可视化界面,快速部署深度学习模型为网页应用,Web预测系统,决策支持系统(DSS),图像识别前端网页,图像识别Demo展示-Py...