4月26日，由 ACM SIGSPATIAL 中国分会、ACM SIGMOD 中国分会主办的第五届空间数据智能学术会议（SpatialDI 2024，下简称“会议”）在南京盛大开幕。本次会议特邀李清泉院士、周成虎院士、丛高教授、谢炯博士、张雪英教授等国内外知名专家做大会特邀报告，并设立 9 个专题论坛、1 个企业论坛和 1 个前沿讲习班，旨在进一步促进空间数据智能研究的理论发展与应用，交流相关领域

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视觉分类任务 文章目录 一、分类任务简介1.1、分类发展简史 二、卷积知识回顾2.1、卷积运算2.2、池化运算2.3、padding运算2.4、三维卷积(池化)2.5、LeNet5 ：一切的原点 三、AlexNet&ZFNet3.1、AlexNet(2012)：深度CNN与BD的首次触电3.2、ZFNet(2013)：过渡,对AlexNet小调整 四、VGG(2014)：“标准模块+堆叠”

如何将作业提供的神经网络模型优化跑出99%的准确率 导读 mnist数据集基本上可以算做是数据科学里的hello world程序。 对于Part3部分的作业，按照注释部分的提示可以达到96%的准确率。 关于准确率的进一步优化 激活函数 在尝试了不同的激活函数sigmoid、relu、tanh之后，在本次作业的模型里sigmoid的表现较后两者更为出色。 神经元 通过增加A1、A2层

问题： 运行模型输出loss值为NAN,训练200次后未出现线性模型 nan nan的数据类型为float, not a number 的缩写。python中判断是否为nan类型的方法，使用math库中的*isnan()*函数判断： from math import isnan import numpy as np res = np.nan print (isnan(res))

视觉探测任务 文章目录 一、初始探测任务1.1、silding windows & IoU1.2、Region Proposal1.3、Non-Max Suppression (NMS)非极大值抑制 二、探测任务-网络发展概览2.1、PASCAL VOC 数据集简介2.2、R-CNN(Region)-前馈工作流2.3、R-CNN(Region)-如何训练2.4、R-CNN(Region

神经网络为什么有效？ 神经网络有一个性质：Universality_——“全包了”（普遍性）——即可代替所有的函数画出决策边界。 简化模型到只有w和b两个参数，激活函数为sigmoid函数，而激活函数的跳变点和-b/w有关。 如果启用隐藏层神经元，同时令w1和w2的绝对值相等，符号相反，并且s1和s2设置为不同取值，则就会出现形如方波信号的图像。 再扩展一步，隐藏层每2个神经元可以画出一个形似

文章目录 讲座梗概第1讲：AI鸟瞰与升级指南第2讲：机器学习入门第3讲：经典神经网络第4讲：深度神经网络第5讲：卷积神经网络第6讲：视觉分类任务第7讲：视觉探测任务第8讲：实例与调参 本文主要梳理总结学习清华大学青年AI自强项目中的核心知识内容，各位读者可以根据需要按图索骥，enjoy！ 讲座梗概 第1讲：AI鸟瞰与升级指南第2讲：机器学习入门第3讲：经典神经网

笔记： 4.1 前言&DNN 4.2 数据集简介及知识回顾 4.3 梯度消失（***） 4.4 梯度爆炸及激活函数 4.5 过拟合及其解决办法 4.6 处理大数据的小技巧  ***