八度卷积第18页

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (一)

Attentionisallyouneed.pdf(0积分)-CSDN第一遍阅读（Abstract+Introduction+Conclusion）Abstract中强调Transformer摒弃了循环和卷积网络结构

键盘国治理专家·2024-01-16 17:40

T-SW·2024-01-16 16:31

标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck

此外，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。我们引入了一种新的轻量级卷积技术，GSConv，以减轻模型但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了卓越的平衡。

masterMono·2024-01-16 16:31

*第六篇《基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究》论文阅读笔记

[1]刘恒畅,姚德臣,杨建伟,张骄.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2021,40(10):95-102.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究

子曰1884·2024-01-16 16:00

第五周作业：卷积神经网络（Part3）

文章目录一、《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》1.原文地址2.TensorFlow官方3.论文亮点4.代码学习二、《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》1.原文地址2.非官方Pytorch代码3.论文亮点4.代码学习三

QxwOnly·2024-01-16 16:59

模型优化论文笔记6----MobileNets采用深度可分离卷积在权衡精度的同时减小模型尺寸和时延

《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861MXNet框架代码：https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet1.主要思想介绍了两种简单的全局超参数用以平衡时延和准确率，构建

JaJaJaJaaaa·2024-01-16 16:28

论文笔记-混合卷积MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

今天我们介绍一篇混合卷积的内容，我最初找到这篇论文呢，是因为我自己做的论文，在思考怎么能让它更好的补获时序信息。

Lyndsey·2024-01-16 16:57

【深度学习】各种卷积的理解笔记（2D，3D，1x1，可分离卷积）

卷积1.2D卷积单通道版本多通道版本2.3D卷积3.1x1卷积作用应用4.卷积算法5.可分离卷积空间可分离卷积深度可分离卷积1.2D卷积卷积的目的是从输入中提取有用的特征。

夹猪逃·2024-01-16 16:25

【论文笔记合集】卷积神经网络之深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

本文作者：slience_me我看的论文地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications内容1.标准卷积假设输入为

slience_me·2024-01-16 16:52

机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer

Python算法实战·2024-01-16 15:10

为什么CNN反向传播计算梯度时需要将权重旋转180度

首先是其中关于卷积核翻转180°和误差δ卷积这一部分，刚开始看的一脸懵逼，为什么2

spectre_hola·2024-01-16 15:29

AIGC必备知识点：你不可不知的CNN（卷积神经网络）-知识全解析！

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:03

毕业设计：基于深度学习的动态手势识别系统人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2手势识别三、检测的实现最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力

Krin_IT·2024-01-16 13:35

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）

一、本文改进本文给大家带来的改进机制是一种我进行优化的专用于分割的检测头，在分割的过程中，最困难的无非就是边缘的检测，动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution）通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构

Snu77·2024-01-16 13:47

34组--Non-local neural networks

一个典型的CNN网络是由一系列卷积操作累积起来的。对于使用

简书程序是我写的·2024-01-16 09:29

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

一般机器学习需要特征工程，cnn可以自动识别，极大代替或取代了特征工程和多层感知机原理不同点：层包含卷积层，池化层。但也是一种前馈神经网络输入与输出：输入可为图像，输出为目标分类个数（比

peter6768·2024-01-16 07:15

CCPC 2023 北京市赛 G.【模板】线段树（线段树区间合并20次多项式）

题目思路来源lyw题解洛谷高仿题目P4247(ai+x)(ai+x)(ai+x)注意到当x有超过20项时，20个2相乘，对2的20次方取模就为0所以，维护0次项到19次项乘积的和，向上合并时，是两个多项式卷积

Code92007·2024-01-16 07:32

YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络（全网首发）

本文介绍本文给大家带来的改进机制是TransNeXt特征提取网络,其发表于2023年的12月份是一个最新最前沿的网络模型，将其应用在我们的特征提取网络来提取特征，同时本文给大家解决其自带的一个报错，通过结合聚合的像素聚焦注意力和卷积

Snu77·2024-01-16 07:58

分类预测 | Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测【24年新算法】

分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测【24年新算法】目录分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测

机器学习之心·2024-01-16 07:36

自然语言中的神经网络基础（1）

本文介绍在自然语言处理中常用的四种神经网络模型，即多层感知机模型、卷积神经网络、循环神经网络和以Transformer为代表的自注意力模型。

makelope·2024-01-16 07:48

图像处理-像素位置的一阶导数和二阶导数

图像处理-像素位置的一阶导数和二阶导数空间卷积是一种图像处理中常用的技术，用于计算图像中每个像素位置的一阶导数和二阶导数。在这里将解释如何使用卷积操作来实现这些导数的计算。

Persus·2024-01-16 06:38

李沐之使用块的网络VGG

目录1.VGG2.代码实现1.VGGn层是指可以有N个窗口3*3，填充为1的卷积层。有m个通道，这里输入和输出都是一样的。VGG就是替换掉AlexNet整个卷积层的架构。

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:12

网络中的网络 NiN

目录1.NiN2.代码1.NiN卷积层的参数等于输入的通道数*输出的通道数乘以窗口的平方，然而全连接层的参数的大小等于输入的通道乘以图片的大小乘以输出的通道数。

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:12

（四）卷积神经网络 -- 9 含并行连结的网络（GoogLeNet）

9.1Inception块GoogLeNet中的基础卷积块称作Inception块。与上一节介绍的

Fiona-Dong·2024-01-16 06:12

27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）

一、含并行连结的网络GoogLeNet/InceptionV31、卷积层个数超过了100层，怎么选择最好的卷积层超参数2、GoogleLeNet全要首先，输入和输出等高等宽其次，不同的路径3、白色的1*

hlllllllhhhhh·2024-01-16 06:41

含并行连结的网络（GoogLeNet）

GoogLeNet也大量使用1*1卷积，把它当作全连接用。V3耗内存比较多，计算比较慢，但是精度比较准确。

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:08

【论文分享】TCCT: Tightly-coupled convolutional transformer on time series forecasting

TCCT:时间序列预测的紧耦合卷积Transformer提高Transformer的效率和增强局部性，将Transformer与CNN进行了不同程度的结合。

Holy姜姜·2024-01-16 06:58

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

1.1网络构建思路1.网络种类：MLP通常来说在对于图片的分类上，卷积神经网络（CNN）应用更为广泛且效果更好，但是鉴于目前只了解了MLP，那么请允许我用MLP

佩瑞·2024-01-16 02:33

多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-16 02:10

《动手学深度学习》学习笔记第10章注意力机制

有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺《动手学深度学习》学习笔记第4章多层感知机《动手学深度学习》学习笔记第5章深度学习计算《动手学深度学习》学习笔记第6章卷积神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-15 19:13

基于Python实现地标景点识别

目录前言简介地标景点识别的背景地标景点识别的原理卷积神经网络（CNN）的基本原理地标景点识别的工作流程使用Python实现地标景点识别的步骤数据收集数据预处理构建卷积神经网络模型模型训练参考文献前言简介地标景点识别是一种基于计算机视觉技术的应用

摔跤猫子·2024-01-15 19:52

基于反卷积方法的重大突破：结构光系统中的测量误差降低3倍

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf结构光三维测量技术在工业自动化、逆向工程和图形学领域越来越受欢迎。然而，现有的测量系统在成像过程中存在不完美，会导致在不连续边缘周围出现测量误差。这种误差被称为“不连续引起的测量伪影”（DMA）。现有的DMA减小方法需要准确检测所有边缘，但在边缘模糊的情况下很难实现。同时，误差区域中的校正数据严重依赖于其最近的未受

3DCV·2024-01-15 17:46

过山车般的天气

初四气温一下降到零下七八度，那早已洗干净收起来的羽绒服大棉袄不得已再次登场。由于这个气温落差太大，好多人一时都难以

孟冬廿六·2024-01-15 17:55

《相面天师》第八十一章恢复练功

九月的北京，已经呈现出一幅金秋的景象，天气也变得凉爽了起来，尤其是早晚的时候，温度往往要比正午低上七八度，早起锻炼的人也要穿上长袖衫了。“尚鸿，你怎么又起那么早？

先峰老师·2024-01-15 14:05

【转载】用Masking GAN让100,000人都露出灿烂笑容

继卷积神经网络（CNN）掀起深度学习的浪潮后，生成对抗网络（GAN）逐渐成为了计算机

dopami·2024-01-15 11:11

基于多媒体的深度学习 Midreport自我总结分析

ResistorOhmValueEstimationChallenge需要将误差降低到1%以下1、调整模型架构：增加模型的复杂性，例如增加卷积层或全连接层的数量，增加神经元数量等#在ResistorEstimator

okimaru·2024-01-15 10:28

LeNet-5（用于手写体字符识别）

结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层每层有多个FeatureMap（每个FeatureMap有多个神经元）FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征各层参数详解

okimaru·2024-01-15 10:27

司琴｜最重要的两大块技巧！

2，8度范围：1515，1351，1111（八度分解）3，10度范围：15353535（十度伴奏）15123（加9音的琶音伴奏）4，带低音柱伴奏，带低音柱式半分解。一共有10种左右常用伴奏型。

王燕玲_3848·2024-01-15 10:36

湖北省博物馆

共65件，音域跨五个半八度，十二个半音齐备。是中国现存最大，保存最完整的一套大型编钟。越王

我的个人成长记录·2024-01-15 09:30

geemap学习笔记046：线性卷积--低通滤波器和拉普拉斯算子

前言本节的主要的内容是介绍earthengine中的线性卷积，主要的函数是image.convolve()，主要的操作包括低通滤波器和拉普拉斯算子。

静观云起·2024-01-15 09:51

geemap学习笔记047：边缘检测

前言边缘检测适用于众多的图像处理任务，除了上一节[[geemap046：线性卷积–低通滤波器和拉普拉斯算子|线性卷积]]中描述的边缘检测核之外，EarthEngine中还有几种专门的边缘检测算法。

静观云起·2024-01-15 09:42

机器学习 | 卷积神经网络

机器学习|卷积神经网络实验目的采用任意一种课程中介绍过的或者其它卷积神经网络模型（例如LeNet-5、AlexNet等）用于解决某种媒体类型的模式识别问题。

rookiexiong·2024-01-15 08:23

机器学习周报第28周

目录摘要Abstract一、文献阅读1.题目：2.摘要3.问题描述4.过去方案5.论文方案6.论文模型7.相关代码摘要本周阅读了一篇混沌时间序列预测的论文，论文模型主要使用的是时间卷积网络（TemporalConvolutionalNetwork

Ramos_zl·2024-01-15 08:49

Pytorch中的标准维度顺序

这种维度顺序在处理图像数据时特别常见，尤其是在使用卷积神经网络（CNN）时。例如，一个包含64张RGB图像（每张图

实名吃香菜·2024-01-15 07:49

经典论文学习：Attention Is All You Need（Transformer）

该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制（self-attentionmechanism）”的技术，以取代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等结构，这使得模型在处理序列数

才能我浪费·2024-01-15 07:37

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测

EI级|Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测目录EI级|Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-01-15 07:00

神经网络与深度学习（五）——人工神经网络和卷积神经网络

姓名：吴丞楚学号：20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍NN与CNN【嵌牛鼻子】深度学习神经网络【嵌牛提问】NN与CNN的区别有哪些人工神经网络简称神经网络(NN)，是目前各种神经网络的基础，其构造是仿造生物神经网络，将神经元看成一个逻辑单元，其功能是用于对函数进行估计和近似，是一种自适应系统，通俗的讲就是具备学习能力。其作用，目前为止就了解到分类。其目的就是在圈和叉之间画出

吴丞楚20012100032·2024-01-15 06:08

自学习算法

3.模型训练：使用各种深度学习模型进行训练，如卷积神经网络、循

.:::.·2024-01-15 04:26

飞桨day-02 卷积神经网络十二生肖识别实战

Day02-十二生肖实践作业paddle深度学习万能公式一、问题定义十二生肖分类的本质是图像分类任务，我们采用CNN网络结构进行相关实践。二、数据准备1、解压数据集我们将网上获取的数据集以压缩包的方式上传到aistudio数据集中，并加载到我们的项目内。在使用之前我们进行数据集压缩包的一个解压。!unzip-q-odata/data68755/signs.zip2、标注数据集首先我们来看一下解压后

我是竹子丫·2024-01-15 04:22

高光谱分类论文解读分享之基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类

IEEETGRS2021：基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类题目MorphologicalConvolutionalNeuralNetworksforHyperspectralImageClassification

曦曦逆风·2024-01-15 04:16

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