八度卷积第5页

Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:56

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

Tied Block Convolution: 具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN

摘要https://arxiv.org/pdf/2009.12021.pdf卷积是卷积神经网络（CNN）的主要构建块。

AI浩·2024-02-13 12:37

全连接神经网络实现手写数字识别

可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章，此时的你们正在为作业发愁，哈哈其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别

zeronose·2024-02-13 10:52

基于卷积神经网络模型的手写数字识别

基于卷积神经网络模型的手写数字识别一.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1卷积神经网络模型方案3.2卷积神经网络模型训练过程3.3卷积神经网络模型测试四.程序设计一

Jc.MJ·2024-02-13 10:22

MIT-BEVFusion系列七--量化3 稀疏卷积、普通卷积BN融合，fusebn

目录稀疏卷积和BN的融合当前模块属于SparseSequential并且第一个子模块属于SparseConvolution时，走165行的分支。

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:50

MIT-BEVFusion系列七--量化1_公共部分和激光雷达网络的量化

目录官方readme的Notesptq.py量化模块初始化解析命令行参数加载配置信息创建dataset和dataloader构建模型模型量化Lidarbackbone量化稀疏卷积模块量化量化完的效果加法模块量化本文是

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:20

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。

无水先生·2024-02-13 07:07

详细介绍矩阵在图像处理中的应用

图像卷积：使用矩阵变换可以对图像进行卷积，实现图像的锐化、模糊等效果。图像分离和合成：使用矩阵变换可以对图像进行分离和

薄辉·2024-02-13 06:22

解决什么问题需要大的计算机算力,突破极限！清华研发出新技术，可大幅提升计算机算力...

近日，清华大学微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强教授团队与合作者在《自然》在线发表研究论文，报道了基于忆阻器阵列芯片卷积网络的完整硬件实现。

weizbbs·2024-02-12 17:24

【人工智能Alphago背后的秘密】全网最全面的蒙特卡洛树搜索算法讲解：系统、简洁、易懂！

Alphago使用的算法如下：蒙特卡洛树搜索残余卷积神经网络-用于游戏评估和移动先验概率估计的策略和价值网络用于通过自我游戏

准确、系统、简洁地讲算法·2024-02-12 15:09

ncc匹配（五，匹配提速的思考）

卷积神经网络（cnn），我觉得跑不出ncc，bpnet，以及基于轮廓匹配的范畴。cnn的概念都在以上三种匹配的概念中，没有什么新的东西了。

工业机器视觉设计和实现·2024-02-12 11:47

标题DSP 数字信号处理：线性卷积、循环卷积、圆周卷积计算

这学期学的DSP爆肝后顺利通过了，记录一下前期没搞懂的卷积的内容，主要是线性卷积计算方法和使用线性卷积计算圆周卷积的方法。

玉米爆米花·2024-02-12 09:39

Medical Image Synthesis with Context-Aware Generative Adversarial Networks

特别是，通过训练性的卷积网络

22f9d17d554d·2024-02-12 08:03

CNN网络的宽度和深度

CNN网络的宽度和深度都很重要ResNet、DenseNet解决的是如何让网络更深且避免梯度消失、网络退化各类组卷积的方法解决的是如何让网络以更高效的方式变得更宽

zhnidj·2024-02-11 23:11

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

·2024-02-11 18:34

【论文精读】EfficientNet

摘要以往的卷积网络模型通过缩放深度，宽度和图像大小的其中之一或之二来扩大网络以实现更好的结果，但这种思想下经常产生次优的精度和效率的算法。

None-D·2024-02-11 15:43

批归一化（Batch Normalization，简称BN）层的作用！！

批归一化（BatchNormalization，简称BN）层在卷积神经网络中的作用主要有以下几点：规范化数据：批归一化可以对每一批数据进行归一化处理，使其均值接近0，方差接近1。

小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:40

巴赫平均律-D大调第5号赋格

平均律是一种律制，它对自然律进行修正，将八度音程分为十二半音的调律法，以便于转调。这种调律法虽在18世纪已被提倡，但一直未予以重视、首先采用这种方法运用于全部二十四调的音乐家，就是巴赫。在巴赫之前

vv两两·2024-02-11 14:28

Python微信自动抢红包程序（OpenCV，pyautogui）

微信自动抢红包教程有很多，有通过分析安卓组件写的，由于对java不熟悉，就想通过监视电脑屏幕的方法做，也就是OpenCV，或者卷积神经网络，刚好以前项目做到过。

木更的爱念·2024-02-11 11:33

第二天寻找了三篇深度学习综述(深度学习，目标检测，图像分割)

包括但不限于全卷积像素标记网络（FCN），编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型和对抗环境中的生成模型；从最早的方法（阈值化，K均值聚类，分水岭）到后来（随机场，细数方法一类的

kim_ed33·2024-02-11 09:16

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-Turbo编码原理

目录Turbo码：无线通信中的革命性技术引言一、Turbo码的基本原理1.1卷积码基础：1.2Turbo码的构造：1.2.1分量编码器1.2.2随机交织器1.2.3穿刺和复接单元1.3编码器结构的重要性和影响

瑶光守护者·2024-02-11 09:48

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-Viterbi译码原理

目录一、引言二、Viterbi译码的基本原理2.1卷积码与网格图2.2Viterbi算法的核心思想2.3路径度量与状态转移三、Viterbi译码算法工作原理详解3.1算法流程3.2关键步骤3.3译码算法举例

瑶光守护者·2024-02-11 09:48

使用深度学习进行序列分类

查阅了很多深度学习的资料，大部分都是针对图像和语音的识别问题，且基本都是卷积神经网络，对处理序列问题不是很适合，处理序列问题还是使用RNN(Recurrentneuralnetwork)&LSTM(longshorttermmemorynetworks

小白lite·2024-02-11 06:00

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算）

（2）卷积神经网络：英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】02 filter

1图像的类型二进制图像：灰度图像：彩色图像：2任务：图像去噪噪声点让我们看得难受是因为噪声点与周边像素差别很大3均值滤波核=卷积核4卷积操作对应相乘再累加起来卷积核记录了权值，把权值套到要卷积的目标图上

量子-Alex·2024-02-11 02:14

计算机视觉（北邮鲁鹏）学习笔记（一）

课程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1nz4y197Qv课件地址：https://github.com/CV-xueba/A01_cvclass_basic卷积定义

卖篇论文娶媳妇·2024-02-11 02:43

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测

导数用近似的方法可以用卷积去求导（我自己的像素点是负的，我右边的像素点是正的）3梯度梯度值越强说明这个点是边缘的可能性就越大4噪声的影响先用高斯滤波平滑（高斯偏导模版）5高斯核的参数6回顾高斯平滑

量子-Alex·2024-02-11 02:13

深度学习的新进展：从模型架构到应用领域的创新

第一部分：深度学习模型架构的新进展（800字）-卷积神经网络（CNN）的创新：近年来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了重要突破。例如，残差

梓德原·2024-02-11 02:11

今天很凉爽_2022年5月14日跑步日记

跑步时间：2022年5月14日06:28跑步地点：马路上当时气温：十八度左右污染指数：49（空气质量为优）跑步距离：6.04公里跑步时长：47分46秒平均配速：7分54秒平均心率:130次/分钟（数据错误

跑渣汤姆·2024-02-11 01:08

BatchNorm介绍：卷积神经网络中的BN

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。这样会使得训练神经网络变得更加困难。所以添加BatchNorm层，在训练的时候BN层使用batch来估计数据的均值和方差，然

是Dream呀·2024-02-10 23:03

keras 池化层

池化层又称下采样，是对卷积层的降维处理，常用的池化有最大池化、平均池化。

与AI零距离·2024-02-10 18:00

做农民有多不易

前几天我国中部平原高温干旱，玉米叶子都卷缩在一起蔫了，眼瞅着快要旱死，一部分农民开始顶着三十七八度的大太阳钻在玉米地里抗旱，绝大多数农民心中祈祷老天下雨，要不然今年玉米要颗粒无收，万幸，最后终于下雨，并连续几天

温存浅风·2024-02-10 16:42

何时结束？

这是一个寡淡的日子，一如既往地天热，热到不敢出门的地步，盆地已经发了疯，天天三十七八度的气温，有些地区已经升到四十一二度，昨晚还看老妈所在的位置，今天的气温是四十二度，真是有点担心她老人家。

归去来兮ZYQ·2024-02-10 15:54

【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究，从发展到任务，整体到局部。ViT有研究价值在于有很多问题还没有解决，真理是阶段性的产物

在各种可视化基准测试中，基于transformer的模型的性能类似于或优于其他类型的网络，如卷积和循环神经网络。由于transformer具有较高的性能

羞儿·2024-02-10 13:02

一维自编码深度学习去噪效果如何？我用实验告诉你

使用自编码做有监督学习降噪，使用卷积神经网络，最好效果的PSNR达到22.94。原图，加噪声图片和去噪图片的效果是这

科技州与数据州·2024-02-10 13:05

人工智能大事记-持续更新中

卷积1989年，YannLeCun写了另外一篇旷世之

城市中迷途小书童·2024-02-10 13:44

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，

夜枭子·2024-02-10 12:32

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。

CV误会了我·2024-02-10 12:01

2021-12-14

坐山360度吉凶查询表子山午向357.5-2.5正中0向180左90右270(357.5-0-2.5)周天357度女宿八度：三爻、先后天相见、子孙荣华、二十年进官、四十年进财、上吉。

53ca175b2b8f·2024-02-10 11:47

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-卷积码原理

目录一、引言二、卷积编码的发展历史2.1卷积码的起源2.2主要发展阶段2.3重要里程碑三、卷积编码的基本概念3.1基本定义3.2编码器框图3.3编码多项式3.4网格图(Trellis)描述四、MATLAB

瑶光守护者·2024-02-10 10:09

卷积神经网络（CNN）

1.构成由输入层、卷积层、池化层、全连接层构成。

栉风沐雪·2024-02-10 07:44

原始数据经过卷积层conv,批归一化层BatchNorm1d，最大池化层MaxPool1d，后数据的形状会发生什么样的改变？

这里写目录标题1.我的模型结构是这样的：2.每一层数据形状的变化：3.修改意见1.我的模型结构是这样的：self.model1=nn.Sequential(nn.Conv1d(1,8,1),nn.BatchNorm1d(8),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(2),nn.Conv1d(8,32,1),nn.BatchNorm1d(32),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(2

小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

卷积层Conv1d包含的元素分别是什么，经过卷积层，数据的形状发生变化吗？

nn.Conv1d是一个一维卷积层，它通常用于处理序列数据，如时间序列或文本数据。这个层包含以下主要元素：输入通道数（In_channels）：这是输入数据的通道数。