目录0.引入1.初窥1.1图神经网络1.1.1传统神经网络的不足1.1.2图神经网络概况1.1.3GraphConvolutionNetworks(GCN)1.1.4GraphAttentionNetworks(GAT)1.1.5应用1.2图对抗攻击1.2.1分类1.2.2算法参考资料0.引入由于深度神经网络强大的表示学习能力，近几年它在许多领域都取得了很大的成功，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。然而，在其卓越性能的背后，深度神经网络作为一个黑箱，缺乏可解释性与鲁棒性，使得它易受到对抗攻击。Szegedy等人在中首次指出了图像识别问题中的对抗攻击问题，在一张原本能够被模型正确识别的图
大家好，我是带我去滑雪，每天教你一个小技巧！全球变暖是近十年来，人们关注度最高的话题。2022年夏天，蔓延全球40℃以上的极端天气不断刷新人们对于高温的认知，人们再也不会像从前那样认为全球变暖离我们遥不可及。在此背景下，基于1880年-2022年全球平均气温时间序列数据，分别构建出ARIMA(3,1,2)自回归模型、灰色预测模型、BP神经网络三种模型，并分别对2050、2100年全球平均温度进行了预测，并将三种预测模型的预测效果进行了对比，文中所用数据和代码均可在文末获取。目录 1 模型介绍1.1 自回归滑动平均模型 1.2 灰色预测模型1.3BP神经网络模型 2 结果分析2.1 数
理论建立与效果展示环境：Vivado2019.2。Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数1920个，BRAM600个也就是21.1Mb。说明：通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络，主要是实现CNN网络的搭建。也就是将下列数据传输至FPGA，识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波，通过简单实例实践，在融会贯通，最终实现雷达辐射源调制方式识别。实现流程：训练参数：通过pytorch对10000个训练集进行训练获得训练参数，反向计算不在FPGA中实现。数据产生：Matlab产生1000个测试集。数据传输：通过Pcie高速
理论建立与效果展示环境：Vivado2019.2。Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数1920个，BRAM600个也就是21.1Mb。说明：通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络，主要是实现CNN网络的搭建。也就是将下列数据传输至FPGA，识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波，通过简单实例实践，在融会贯通，最终实现雷达辐射源调制方式识别。实现流程：训练参数：通过pytorch对10000个训练集进行训练获得训练参数，反向计算不在FPGA中实现。数据产生：Matlab产生1000个测试集。数据传输：通过Pcie高速
文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言🔥Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是🚩基于深度学习卷积神经网络的
系列文章目录文章目录系列文章目录AI绘画GAN前言一、生成网络与判别网络的协同进化1、生成器与判别器的学习趋向2、部分算法理念Diffusion前言一、Diffusion前向过程二、Diffusion反向过程AI绘画AI绘画，目前AI领域里最有话题性的技术，上一个这么火的话题是swintransformer网络，而2022年8月JasonAllen凭借AI绘画作品《太空歌剧院》拿下科罗拉多州博览会美术竞赛一等奖，瞬间引爆社会争论。后来10月19日，Jasper.ai宣布完成了1.25亿美元的A轮融资，估值达到了15亿美金，而JasperAI从产品上线到现在也就18个月时间。但是这里就不谈论它的
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文章目录AlexNet简介AlexNet网络结构解析卷积层1（Conv+ReLU+MaxPool）卷积层2（Conv+ReLU+MaxPool）卷积层3（Conv+ReLU）卷积层4（Conv+ReLU）卷积层5（Conv+ReLU+MaxPool）FC1FC2FC3使用PyTorch搭建AlexNet网络结构initforward完整代码AlexNet简介AlexNet原文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdfAlexNet诞生于2012年，由20
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概述神经网络最主要的作用是作为提取特征的工具，最终的分类并不是作为主要核心。人工神经网络也称为多层感知机，相当于将输入数据通过前面多个全连接层网络将原输入特征进行了一个非线性变换，将变换后的特征拿到最后一层的分类器去分类。神经网络是由多个神经元组成的拓扑结构，由多个层排列组成，每一层又堆叠了多个神经元。通常包括输入层，N个隐藏层，和输出层组成。输出层：分类任务中如果是二分类任务输出层只需要1个神经元，如果是K个分类问题，输出层要有K个神经元。对输出层的每个神经元代入分类函数就可以得到每个分类的概率大小，取最大概率的作为分类结果。对于多分类问题的分类器模型常采用Softmax回归模型，即多分类问
