基于深度残差网络的DeepFM点击率预测模型[最终版].pdf

2024-06-30

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基于深度残差网络的DeepFM点击率预测模型.pdf

2024-06-30

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基于残差的深度学习方法及神经网络模型.pdf

本说明书实施例提供了基于残差的深度学习方法及神经网络模型。其中，神经网络模型包括多个网络层，每个网络层包括卷积层、动态残差模块和样本表征调整模块，动态残差模块包括相似度子模块。在深度学习方法中，获取训练样本的初始表征；神经网络模型中的各个网络层按照以下方式执行，直至针对神经网络模型的学习完成：将初始表征以及当前网络层中待处理的第一样本表征输入至当前网络层中的相似度子模块，输出相似度表征；将第一样本表征输入当前网络层中的卷积层，输出第二样本表征；以及将第二样本表征、动态残差以及初始表征输入样本表征调整模块，

2023-05-25

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基于深度残差网络模型的人脸检测算法.docx

基于深度残差网络模型的人脸检测算法基于深度残差网络模型的人脸检测算法摘要：人脸检测在计算机视觉中具有广泛的应用价值，如人脸识别、人脸表情分析等。本文提出了一种基于深度残差网络模型的人脸检测算法。该算法利用深度残差网络构建了一个高效准确的人脸检测器，通过使用多尺度特征图和多尺度区域建议网络，能够在不同尺度下检测出人脸。实验结果表明，该算法在准确性和速度方面较传统的人脸检测算法有明显的优势。1.引言人脸检测是计算机视觉中的一个重要研究方向，它在人脸识别、人脸表情分析、人脸姿态估计等领域有广泛应用。传统的人脸检

2024-10-23

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基于深度残差网络的茶园杂草分类及模型压缩方法研究.docx

基于深度残差网络的茶园杂草分类及模型压缩方法研究基于深度残差网络的茶园杂草分类及模型压缩方法研究摘要：杂草是茶园管理中的重要问题之一，传统的杂草分类方法繁琐且效果不佳。本文提出了一种基于深度残差网络的茶园杂草分类方法，并针对深度网络模型的复杂性提出了模型压缩方法。实验结果表明，本文方法在茶园杂草分类任务中取得了较好的效果，并且模型压缩方法能够显著减小模型的参数量和计算复杂度，有助于在资源有限的环境中部署使用。1.引言茶叶是我国的传统饮品，在茶园种植过程中，杂草是一个常见的问题。传统的杂草分类方法往往需要手

2024-10-20

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