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Python实战：实现人马图像分类——使用卷积神经网络（含源代码）

Python实战：实现人马图像分类——使用卷积神经网络（含源代码）卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是目前计算机视觉领域的一种重要深度学习模型，已被广泛应用于图像识别

CodeWG·2023-10-25 04:35

深度学习网络——卷积神经网络

卷积神经网络之间的比较LeNet:LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩，但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。

追光者_GY(*>.<*)·2023-10-25 00:13

基于卷积神经网络的乳腺癌分类深度学习医学图像计算机竞赛

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的乳腺癌分类该项目较为新颖

Mr.D学长·2023-10-24 23:32

【GRU分类】基于麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SSA-Attention-CNN-GRU实现数据多维输入分类预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要：在机器学习领域，分类问题一直是一个重要的研究方向。为了提高分类算法的性能，研究者们不断尝试采用新的方法和模型

matlab科研助手·2023-10-24 18:49

SSA-CNN-BIGRU基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向门控循环单元SSA-CNN-BIGRU分类预测

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前程算法屋·2023-10-24 18:18

SSA-CNN-GRU-Attention回归预测 | Matlab 基于麻雀算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制

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前程算法屋·2023-10-24 18:48

基于麻雀算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制SSA-CNN-GRU-Attention分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述基于麻雀算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制SSA-CNN-GRU-Attention分类预测直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行

前程算法屋·2023-10-24 18:48

多维时序预测 | Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)多维时间序列预测，SSA-CNN-GRU多维时间序列预测

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前程算法屋·2023-10-24 18:47

时间序列预测 | Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)时间序列预测，SSA-CNN-GRU时间序列

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前程算法屋·2023-10-24 18:47

多元回归预测 | Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)回归预测，SSA-CNN-GRU多输入单输出模型

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前程算法屋·2023-10-24 18:17

多元分类预测 | Matlab 基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)分类预测，SSA-CNN-GRU多特征输入模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)分类预测，SSA-CNN-GRU多特征输入模型多特征输入单输出的二分类及多分类模型

前程算法屋·2023-10-24 18:17

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元数据分类预测

麻雀算法优化卷积门控循环单元数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元数据分类预测，运行环境Matlab2021b及以上；2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络

机器学习之心·2023-10-24 18:43

图像识别在自动驾驶汽车中的多传感器融合技术

深度学习和卷积神经网络（CNN）在图像识别中的作用。第二部分：多传感器融合技术多传感器融合的定义和重要性。各种传感器类型（如激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器）的简要介绍。

matlabgoodboy·2023-10-24 16:31

第06课：CNN 在机器视觉中的应用——目标检测

在上一节课中，我们介绍了卷积神经网络发展的历史以及图像分类的应用。本节课的内容将在上一节课的基础上，为大家介绍机器视觉中另一类经典案例——目标检测。

wangongxi·2023-10-24 13:15

机器学习---CNN（创建和训练一个卷积神经网络并评估其性能）上

1.cnn_operations模块cnn_operations类@staticmethoddefcalc_loss(Y,tilde_Y):#训练样本个数n_samples=Y.shape[0]#网络代价loss=0foriinrange(n_samples):loss+=np.sum((Y[i,:]-tilde_Y[i,:])**2)loss/=(2*n_samples)returnloss计算

三月七꧁ ꧂·2023-10-24 08:39

逐字稿 | 视频理解论文串讲（下）【论文精读】

1为什么研究者这么想把这个双流网络替换掉，想用3D卷积神经网络来做？大家好，上次我们讲完了上半部分，就是2D网络和一些双流网络以及。它们的。变体。

云淡风轻__·2023-10-24 08:01

机器学习---CNN（创建和训练一个卷积神经网络并评估其性能）下

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromcnn_operationsimportcnn_operationsascnn_oprconvolutional_neural_network模块：1.卷积神经网络类

三月七꧁ ꧂·2023-10-24 07:31

人工智能和卷积神经网络,卷积神经网络算法实现

人工智能的原理是什么人工智能的原理，简单的形容就是：人工智能=数学计算。机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”这种模式。想象家里的双控开关。为了实现更复杂的计算，最终变成了，“

快乐的小蓝猫·2023-10-24 07:59

CNN系列

文章目录R-CNN（2014）ConclusionSPP-net（2015）ConclusionR-CNN（2014）哈哈创新：(1)人们可以将高容量卷积神经网络(cnn)应用于自下而上的区域建议，以定位和分割对象

怎么全是重名·2023-10-24 07:49

介绍基于Transformer的目标检测算法

DETR采用了Transformer来代替传统的卷积神经网络，能够直接从图像中预测目标的位置和类别。DETR在目标

战神哥·2023-10-24 06:28

经典卷积神经网络 - AlexNet

AlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton在2012年ImageNet图像分类竞赛中提出的一种经典的卷积神经网络。

mango1698·2023-10-24 00:27

经典卷积神经网络 - VGG

使用块的网络-VGG。使用多个3×33\times33×3的要比使用少个5×55\times55×5的效果要好。VGG全称是VisualGeometryGroup，因为是由Oxford的VisualGeometryGroup提出的。AlexNet问世之后，很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提高自己的准确率，主要有两个方向：小卷积核和多尺度。而VGG的作者们则选择了另外一个方向，即加深网络深

mango1698·2023-10-24 00:26

深度学习--循环神经网络（Recurrent Neural Network）

既然已经学习过神经网络，深度神经网络，卷积神经网络，为什么还要学习RNN？

AI-孟菜菜·2023-10-23 23:04

PyTorch深度学习实践（10. Basic CNN-5）：Homework

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.optimimportoptimizerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimportt

曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:46

PyTorch深度学习实践（10. Basic CNN-4）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.optimimportoptimizerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimportt

曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:45

PyTorch深度学习实践（10. Basic CNN-1）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）#代码片段"""基础卷积神经网络CNN"""importtorch#预设参数in_channel,out_channels

曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:15

PyTorch深度学习实践（10. Basic CNN-3）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）importtorchinput=[3,4,6,5,2,4,6,8,1,6,7,8,9,7,4,6]input=torch.Tensor

曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:15

深度学习 | Pytorch深度学习实践（Chapter 10、11 CNN）

十、CNN卷积神经网络基础篇首先引入——二维卷积：卷积层保留原空间信息关键：判断输入输出的维度大小特征提取：卷积层、下采样分类器：全连接引例：RGB图像（栅格图像）首先，老师介绍了CCD相机模型，这是一种通过光敏电阻

西皮呦·2023-10-23 18:02

经典卷积神经网络 - LeNet

该模型用于手写的数字识别。LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。池化层则用于缩小特征图的尺寸，减少模型参数和计算量。全连接层则将特征向量映射到类别概率上。MNISt数据集50000个训练数据，10000个测试数据。图像大小为28x28，共10类（0～9）。LeNet是早期成功的神经网络先

code_weic·2023-10-23 14:10

多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测预测结果基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料预测结果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-10-23 07:21

【论文泛读】2020-2-Deep Multi-Instance Learning Using Multi-Modal Data for Diagnosis of Lymphocytosis

DeepMulti-InstanceLearningUsingMulti-ModalDataforDiagnosisofLymphocytosis)2.摘要我们研究了深度学习最新进展的用途，并在专家混合公式(mixture-of-expertsformulation)中提出了一个端到端可训练的多实例卷积神经网络

Windingd·2023-10-23 04:44

学习VGG笔记

文章目录16~19层深的卷积神经网络VGGNet探索了卷积深度和性能的关系：深度一定程度上影响网络性能，能使错误率下降，拓展性，泛化性变好。

小蒋的技术栈记录·2023-10-23 03:17

计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能

基于深度学习的农业病虫害识别基于SpringBoot+Vue的博客系统基于SpringBoot+Vue的仓库管理系统基于卷积网络的花卉图像识别毕业设计选题：VX:whbwqq123基于机器学习的大气数据的污染物pm2.5预测基于卷积神经网络的废品图像识别基于机器学习的医疗乳腺癌数据的乳腺癌疾病预测医学图像识别

甜辣uu·2023-10-23 00:57

记录一下一些卷积模块

(●’◡’●)分组卷积分组卷积是一种在卷积神经网络中常用的技术，它将输入和卷积核分成多个组。在每个组内进行卷积操作后，再将结果进行合并。

鱼小丸·2023-10-22 19:13

Self-Attention和CNN和RNN的区别

Self-Attention、CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是深度学习中不同的神经网络层或机制，它们在处理数据和建模依赖关系时具有不同的特点。

Chen_Chance·2023-10-22 19:01

神经网络的问题总结

进展：神经网络在图像分类、文本分类、音频分类等方面取得了显著进展，特别是深度卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用。回归问题：特点：用于预测连续数值输出，通常与数值预测和回归分析有关。

Chen_Chance·2023-10-22 17:34

探索未来的视觉革命：卷积神经网络的崭新时代（二）

欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！文章目录引言GoogleNet的架构1×1convolution如何有效避免梯度消失？总结本节在

小馒头学python·2023-10-22 15:08

探索未来的视觉革命：卷积神经网络的崭新时代（一）

文章目录引言卷积神经网络的基本原理全连接网络VS卷积神经网络卷积神经网络卷积层paddingst

小馒头学python·2023-10-22 15:04

Fasttext (Bag of Tricks for Efficient Text Classification) 阅读笔记

论文原文BagofTricksforEfficientTextClassification论文信息EACL2017论文解读HytnChen更新时间2020-02-23文本分类相关方法用作文本分类的卷积神经网络

Nstar-LDS·2023-10-22 14:01

华为ICT——第四章深度学习和积卷神经

特征描述子9：图像梯度（1）10：图像梯度：11：解决方案——方向梯度直方图编辑12：HOG算法流程：13：行人检测——HOG+SVM14：LBP15：Haar16：人脸检测第四章1：特征是关键点：2：卷积神经网络介绍

希斯奎·2023-10-22 13:42

深度学习第二天--卷积神经网络

昨天是学习深度学习的第二天，学习到了一个很重要的现代神经网络--卷积神经网络，就是它开启了对于现代神经网络的第三次研究。卷积神经网络是什么个意思了？

月过不了头·2023-10-22 13:45

2.卷积神经网络(CNN)

一句话引入：如果我们要做图像识别，用的是一个200x200的图片，那么BP神经网络的输入层就需要40000个神经元，因为是全连接，所以整个BP神经网络的参数量就是160亿个，显然不能这样来训练网络，所以我们就需要在输入层之前，加入一个处理图片的操作，而这个操作的目的，1.为了把图片的特征提取出来，减去没有必要的噪音。2.降低矩阵的参数数量。然后再输入到BP神经网络中去训练权重和偏置量。1.感受野：

牛像话·2023-10-22 11:53

深度学习---卷积神经网络

卷积神经网络概述卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果。在计算机视觉领域。往往输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高。另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高。

lichunericli·2023-10-22 11:50

基于卷积神经网络的图像分类算法讲解

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达转自：智能计算系统本期开小灶Heyro将带领大家进入下一趟旅程——基于卷积神经网络的图像分类算法讲解，从而帮助大家了解在卷积神经网络结构下衍生出的被用于图像分类的经典算法

小白学视觉·2023-10-21 21:16

基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类计算机竞赛

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0简介优质竞赛项目系列，

Mr.D学长·2023-10-21 21:40

卷积神经网络（CNN）入门：使用Python实现手写数字识别

本文将重点介绍卷积神经网络（CNN），这是一种在计算机视觉任务中表现优异的深度学习模型。

Hello NiKo·2023-10-21 20:38

【手写数字识别】CNN卷积神经网络入门案例

安装Anaconda下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/安装完成后，在CMD窗口输入conda--help查看是否安装成功使用conda创建环境condacreate--nametfpython3.7condaactivatetf在tf环境中安装TensorFlowpipinstalltensorflow在pycha

Drone_xjw·2023-10-21 20:05

动手学深度学习—使用块的网络VGG（代码详解）

目录1.VGG块2.VGG网络3.训练模型1.VGG块经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：1.带填充以保持分辨率的卷积层；2.非线性激活函数，如ReLU；3.汇聚层，如最大汇聚层。

緈福的街口·2023-10-21 19:56

卷积神经网络CNN学习笔记-卷积计算&Conv2D函数的理解

目录1.全连接层存在的问题2.卷积运算3.填充(padding)3.1填充(padding)的意义4.步幅(stride)5.三维数据的卷积运算6.结合方块思考7.批处理8.Conv2D函数解析9.conv2d代码9.1stride=19.2stride=2参考文章1.全连接层存在的问题在全连接层中，相邻层的神经元全部连接在一起，输出的数量可以任意决定。全连接层存在什么问题呢？那就是数据的形状被“

阿维的博客日记·2023-10-21 17:10

卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析

目录1.函数签名:2.学习中的疑问3.代码1.函数签名:torch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False)2.学习中的疑问Q:使用MaxPool2D池化时,当卷积核移动到某位置,该卷积核覆盖区域超过了输入尺寸时,MaxPool2D会如何处理?A:当

阿维的博客日记·2023-10-21 17:05

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