FLOPS est l'une des normes d'évaluation des performances informatiques, utilisée pour mesurer le nombre d'opérations en virgule flottante par seconde. Dans les réseaux de neurones, FLOPS est souvent utilisé pour évaluer la complexité informatique du modèle et l'utilisation des ressources informatiques. C'est un indicateur important utilisé pour mesurer la puissance de calcul et l'efficacité d'un ordinateur. Un réseau de neurones est un modèle complexe composé de plusieurs couches de neurones utilisées pour des taches telles que la classification, la régression et le clustering des données. La formation et l'inférence des réseaux de neurones nécessitent un grand nombre de multiplications matricielles, de convolutions et d'autres opérations de calcul, la complexité de calcul est donc très élevée. FLOPS (FloatingPointOperationsperSecond) peut être utilisé pour mesurer la complexité de calcul des réseaux de neurones afin d'évaluer l'efficacité d'utilisation des ressources de calcul du modèle. FIASCO

Dans les données de séries chronologiques, il existe des dépendances entre les observations, elles ne sont donc pas indépendantes les unes des autres. Cependant, les réseaux de neurones traditionnels traitent chaque observation comme indépendante, ce qui limite la capacité du modèle à modéliser des données de séries chronologiques. Pour résoudre ce problème, le réseau neuronal récurrent (RNN) a été introduit, qui a introduit le concept de mémoire pour capturer les caractéristiques dynamiques des données de séries chronologiques en établissant des dépendances entre les points de données du réseau. Grace à des connexions récurrentes, RNN peut transmettre des informations antérieures à l'observation actuelle pour mieux prédire les valeurs futures. Cela fait de RNN un outil puissant pour les taches impliquant des données de séries chronologiques. Mais comment RNN parvient-il à obtenir ce type de mémoire ? RNN réalise la mémoire via la boucle de rétroaction dans le réseau neuronal. C'est la différence entre RNN et le réseau neuronal traditionnel.

Le modèle LSTM bidirectionnel est un réseau neuronal utilisé pour la classification de texte. Vous trouverez ci-dessous un exemple simple montrant comment utiliser le LSTM bidirectionnel pour les taches de classification de texte. Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques et modules requis?: importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em

SqueezeNet est un algorithme petit et précis qui établit un bon équilibre entre haute précision et faible complexité, ce qui le rend idéal pour les systèmes mobiles et embarqués aux ressources limitées. En 2016, des chercheurs de DeepScale, de l'Université de Californie à Berkeley et de l'Université de Stanford ont proposé SqueezeNet, un réseau neuronal convolutif (CNN) compact et efficace. Ces dernières années, les chercheurs ont apporté plusieurs améliorations à SqueezeNet, notamment SqueezeNetv1.1 et SqueezeNetv2.0. Les améliorations apportées aux deux versions augmentent non seulement la précision, mais réduisent également les co?ts de calcul. Précision de SqueezeNetv1.1 sur l'ensemble de données ImageNet

Les réseaux de neurones convolutifs fonctionnent bien dans les taches de débruitage d'images. Il utilise les filtres appris pour filtrer le bruit et restaurer ainsi l'image originale. Cet article présente en détail la méthode de débruitage d'image basée sur un réseau neuronal convolutif. 1. Présentation du réseau neuronal convolutif Le réseau neuronal convolutif est un algorithme d'apprentissage en profondeur qui utilise une combinaison de plusieurs couches convolutives, des couches de regroupement et des couches entièrement connectées pour apprendre et classer les caractéristiques de l'image. Dans la couche convolutive, les caractéristiques locales de l'image sont extraites via des opérations de convolution, capturant ainsi la corrélation spatiale dans l'image. La couche de pooling réduit la quantité de calcul en réduisant la dimension des fonctionnalités et conserve les principales fonctionnalités. La couche entièrement connectée est responsable du mappage des fonctionnalités et des étiquettes apprises pour mettre en ?uvre la classification des images ou d'autres taches. La conception de cette structure de réseau rend les réseaux de neurones convolutifs utiles dans le traitement et la reconnaissance d'images.

La convolution dilatée et la convolution dilatée sont des opérations couramment utilisées dans les réseaux de neurones convolutifs. Cet article présentera en détail leurs différences et leurs relations. 1. Convolution dilatée La convolution dilatée, également connue sous le nom de convolution dilatée ou convolution dilatée, est une opération dans un réseau neuronal convolutif. Il s'agit d'une extension basée sur l'opération de convolution traditionnelle et augmente le champ récepteur du noyau de convolution en insérant des trous dans le noyau de convolution. De cette fa?on, le réseau peut mieux capturer un plus large éventail de fonctionnalités. La convolution dilatée est largement utilisée dans le domaine du traitement d'images et peut améliorer les performances du réseau sans augmenter le nombre de paramètres ni la quantité de calcul. En élargissant le champ de réception du noyau de convolution, la convolution dilatée peut mieux traiter les informations globales dans l'image, améliorant ainsi l'effet d'extraction de caractéristiques. L'idée principale de la convolution dilatée est d'introduire quelques

Le réseau neuronal convolutif causal est un réseau neuronal convolutif spécial con?u pour les problèmes de causalité dans les données de séries chronologiques. Par rapport aux réseaux de neurones convolutifs conventionnels, les réseaux de neurones convolutifs causals présentent des avantages uniques en ce qu'ils conservent la relation causale des séries chronologiques et sont largement utilisés dans la prédiction et l'analyse des données de séries chronologiques. L'idée centrale du réseau neuronal convolutionnel causal est d'introduire la causalité dans l'opération de convolution. Les réseaux neuronaux convolutifs traditionnels peuvent percevoir simultanément les données avant et après le point temporel actuel, mais dans la prévision des séries chronologiques, cela peut entra?ner des problèmes de fuite d'informations. Parce que le résultat de la prédiction à l’heure actuelle sera affecté par les données à l’heure future. Le réseau neuronal convolutionnel causal résout ce problème. Il ne peut percevoir que le point temporel actuel et les données précédentes, mais ne peut pas percevoir les données futures.

Le réseau neuronal siamois est une structure de réseau neuronal artificiel unique. Il se compose de deux réseaux de neurones identiques partageant les mêmes paramètres et poids. Dans le même temps, les deux réseaux partagent également les mêmes données d’entrée. Cette conception a été inspirée par des jumeaux, car les deux réseaux de neurones sont structurellement identiques. Le principe du réseau neuronal siamois est d'accomplir des taches spécifiques, telles que la correspondance d'images, la correspondance de textes et la reconnaissance de visages, en comparant la similitude ou la distance entre deux données d'entrée. Pendant la formation, le réseau tente de mapper des données similaires vers des régions adjacentes et des données différentes vers des régions distantes. De cette manière, le réseau peut apprendre à classer ou à faire correspondre différentes données pour obtenir des résultats correspondants.