可视化支持下CNN在个性化推荐算法中的应用

传统的基于协同过滤的推荐方法可以挖掘出评分中隐含的特征, 但推荐过程时间长, 且评分矩阵具有稀疏性, 导致样本真实值与预测值间误差较大. 神经网络通过批量训练可以较快计算出对象特征, 卷积神经网络的局部感知与参数共享性使参数个数明显缩减, 利用普通神经网络及卷积神经网络共同实现推荐可使计算时间缩短; 通过调整神经网络的参数, 为卷积神经网络设计合理的特征向量和卷积核大小, 可以提升推荐速度和推荐准确性. 实验表明, 使用神经网络结合卷积神经网络进行推荐的方法能使推荐的绝对误差均值下降至0.67以下, 大幅提升推荐的准确性及有效性.     

基于YOLOv5网络模型的人员口罩佩戴实时检测

近年来,随着硬件算力的提升和人工智能算法的创新发展,使得深度学习算法在目标检测方面有着广泛的应用。针对现有人工方式查看人员口罩佩戴情况的不足,提出了一种基于深度学习YOLOv5算法实现对口罩佩戴情况的实时检测。算法首先将数据集进行归一化处理,再将数据接入YOLOv5网络进行迭代训练,并将最优权重数据保存用作测试集测试,算法通过tensorboard可视化显示训练和测试结果。实验结果表明,所提算法检测的准确性高,实时性强,满足实际使用需求。