单层感知器神经网络matlab

实现 Python 中调用 Matlab，在虚拟环境（pytorch）中配置

python中调用matlab时报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matlab.engine';'matlab'isnotapackage现解决方法总结如下：首先确定
老师好我叫高同学·2024-02-08 05:06

关于在python中安装matlab.engine失败的解决办法

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matlab.engine’;‘matlab’isnotapackage解决办法：方法①MATLAB版本是R2020b，Python版本是
天空仍灿烂..·2024-02-08 05:35

代码随想录算法训练营第二十九天【回溯算法part05】 | 491.递增子序列、46.全排列、47.全排列 II

全球极客挚爱的技术成长平台求解思路：注意事项不能排序回溯三部曲递归函数参数：数组nums，起始编号startIndex终止条件：可以不加终止条件，因为我们要遍历树形结构；需要加一个判断来收集符合要求的结果单层搜索逻辑
Mako5455·2024-02-08 04:37

0基础如何进行人脸识别？DeepFace可以做到

有几个深度学习模型可以用于进行人脸识别，但所有这些都要求你具备一些神经网络的知识，而且你还需要使用自己的数据集对它们进行训练。
小北的北·2024-02-08 04:24

Vision Transformer(一)：自注意力机制

在这个例子中，跑车就像是神经网络中的“关键信息”，而其他车辆则类似于“背景信息”。注意力机制允许神经网络模型模仿这种人类专
赛先生.AI·2024-02-08 03:09

Vision Transformer（VIT）

ViT在许多计算机视觉任务中取得了与传统卷积神经网络相当的
宫本文藏·2024-02-08 03:09

深度学习教程 | 神经网络优化算法

深度学习教程|深度学习的实用层面深度学习教程|深度学习的实用层面ShowMeAI2022-04-1412,153阅读23分钟专栏：深度学习教程◉吴恩达专项课程最全笔记[外链图片转存中…(img-etBVICyc-1707315992239)]作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：www.showmeai.tech/tutorials/3…本文地址：www.showmeai.tech/articl
Dashesand·2024-02-08 03:22

神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM与LSTM参数量详解

神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM学习前言什么是LSTM1、LSTM的结构2、LSTM独特的门结构3、LSTM参数量计算a、遗忘门b、输入门c、输出门d、全部参数量在Keras中实现LSTM
Bubbliiiing·2024-02-08 02:30

基于ARIMA-LSTM组合模型的预测方法研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM神经网络2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型ARIMA模型,即差分整合移动平均自回归模型,又称整合滑动平均自回归模型
荔枝科研社·2024-02-08 02:30

基于LSTM模型的时间序列预测（车厢重量预测），Python中Keras库实现LSTM，实现预测未来未知数据,包括参数详解、模型搭建，预测数据

简介LSTM是一种常用的循环神经网络，其全称为“长短期记忆网络”（LongShort-TermMemoryNetwork）。
Uncle_Tom09·2024-02-08 02:29

Matlab使用点云工具箱进行点云配准

一、代码source_pc=pcread('bun_zipper.ply');target_pc=pcread('bun_zipper2.ply');%下采样gridStep=0.001;ptCloudA=pcdownsample(source_pc,'gridAverage',gridStep);ptCloudB=pcdownsample(target_pc,'gridAverage',grid
jjm2002·2024-02-08 02:29

【深度学习： AutoAugment】使用 AutoAugment 提高深度学习性能

解决这个问题的一种方法是将图像对称性硬编码到神经网络架构中，这样它们就能表现得更好，或者让专家手动设计数据增强方
jcfszxc·2024-02-08 02:19

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN
jcfszxc·2024-02-08 02:48

学习PyTorch中的注意力机制和Transformer架构

1.背景介绍1.1注意力机制注意力机制是一种用于计算神经网络中各个输入元素之间相对重要性的技术。它可以帮助网络更好地捕捉输入数据
禅与计算机程序设计艺术·2024-02-08 02:13

Matlab图像模拟加噪——高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、乘性噪声、均匀噪声、指数噪声

1.高斯噪声(1)通过均值和方差来产生J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);%高斯噪声，均值为0，方差为0.01(2)通过位置信息来产生I=im2double(I);V=zeros(size(I));%建立矩阵Vfori=1:size(V,1)V(i,:)=0.02*i/size(V,1);endJ=imnoise(I,'localvar',V);%添加高斯噪声(3)根据亮
MatpyMaster·2024-02-08 01:09

Matlab图像处理——基于小波变换的数字图像水印嵌入和提取算法（GUI界面）

1.摘要数字图像水印技术在信息安全领域中扮演着至关重要的角色，本文结合离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解，实现了对数字图像水印的高效嵌入和提取。结果表明：该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能；嵌入的水印具有良好的隐身性，人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化；算法具有较强的鲁棒性，经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后，都能较好地恢复水印信息。2.研究方法算
MatpyMaster·2024-02-08 01:38

Python 机器学习 特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特
weixin_42098295·2024-02-08 01:41

矩阵正定 matlab,matlab 错误使用 chol 矩阵必须为正定矩阵

警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。PooledmodelwithspatiallylaggeddependentvariableandtimeperiodfixedeffectsDependentVa
清蒸星星清蒸星星·2024-02-07 23:55

探秘深度学习的巅峰之作：ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用

引言深度学习和图像识别的世界已经被深度卷积神经网络的引入所革命化，而在这些网络中，ResNet101架构作为一个重要的里程碑脱颖而出。本文旨在详细探讨ResNet101架构、其设计、功能和应用。
程序员Chino的日记·2024-02-07 22:47

使用不动点迭代法求解非线性方程(含完整MATLAB代码)

不动点迭代法是一种求解非线性方程的数值方法。这种方法基于不动点理论，即寻找一个点xxx，使得f(x)=xf(x)=xf(x)=x。对于给定的非线性方程g(x)=0g(x)=0g(x)=0，我们可以通过将其转化为x=h(x)x=h(x)x=h(x)的形式来应用不动点迭代法，其中h(x)h(x)h(x)是经过适当选择的，使得原方程的解也是这个新方程的不动点。不动点迭代法的步骤1、选择初始估计值：从x0
hututu1122·2024-02-07 22:34

非线性方程组牛顿迭代法matlab,matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组

《matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组》由会员分享，可在线阅读，更多相关《matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。
weixin_39746282·2024-02-07 22:34

代码随想录算法训练营第十四天|● 理论基础 ● 递归遍历 ● 迭代遍历 ● 统一迭代

仅做学习笔记，详细请访问代码随想录●理论基础●递归遍历●迭代遍历●统一迭代单层递归的逻辑就是按照中左右的顺序来处理的，这样二叉树的前序遍历，基本就写完了，再看一下完整代码：前序遍历：classSolution
一枚清澈愚蠢的研究生·2024-02-07 22:59

卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装

卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装文章目录卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装前言gnina（读作NEE-na）是一款源于AutoDockVina及smina的开源分子对接软件
Blockbuater_drug·2024-02-07 20:57

加速度信号转换为速度、位移和频率信号

MATLAB环境下利用信号处理算法滤波并将加速度信号转换为速度、位移和频率信号以风电机组齿轮箱为例，在风电机组齿轮箱的振动分析中，一般都需要得到加速度、速度、位移信号然后再对其状态做出判断。
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

基于WGAN-GP方法的时间序列信号生成（以轴承振动信号为例）

生成对抗网络GAN作为非监督学习，由生成器和判别器两个神经网络构成。生成器从潜在空间中随机取样作为输入，试图生成与真实样本数据相仿的数据。
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

MATLAB环境下用于提取冲击信号的几种解卷积方法

卷积混合考虑了信号的时延，每一个单独源信号的时延信号都会和传递路径发生一次线性瞬时混合；解卷积的过程就是找一个合适的滤波器，进行反卷积运算，得到源信号的近似解。声音不可避免的会发生衍射、反射等现象，所以，源声信号及其时延信号在传递过程中会发生卷积然后到达麦克风。所以，卷积模型更符合实际工程问题，利用解卷积思路用于振动、声音信号的信号处理以及齿轮、轴承的故障特征增强的有最小熵解卷积、最大相关峭度解卷
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

为了构建有效的图像深度学习模型，数据增强是一个非常行之有效的方法。图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。广义的图像数据增强算法包括：几何变换、颜色空间增强、核滤波器、混合图像、随机擦除、特征空间增强、对抗训练、生成对抗网络和风格迁移等内容。增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集，使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性，最小化训练集和验证集以
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

【计算机视觉】目标检测 |滑动窗口算法、YOLO、RCNN系列算法

一、概述首先通过前面对计算机视觉领域中的卷积神经网络进行了解和学习，我们知道，可以通过卷积神经网络对图像进行分类。如果还想继续深入，会涉及到目标定位(objectlocation)的问题。
Yaoyao2024·2024-02-07 18:08

讲解：Github、Java、JavaMatlab|R

AssessedExercise2,Task3ImplementcodegenTask3forthewholelanguage.PROG→DEC|DEC;PROGDEC→defID(VARDEC)=EVARDEC→ε|VARDECNEVARDECNE→ID|VARDECNE,IDID→...(identifiers)INT→...(Integers)E→INT|ID|ifECOMPEthenEel
zidangbing·2024-02-07 18:09

【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：提高光伏发电功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。
程序猿鑫·2024-02-07 18:28

【毕业设计选题】基于深度学习的学生课堂行为检测算法系统 YOLO python 卷积神经网络 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深度卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光
Mini_hailang_IT·2024-02-07 17:37

06-20201012 感知机-1从感知机到神经网络

为什么学习神经网络都要学习感知机呢？
野山羊骑士·2024-02-07 17:24

李沐《动手学深度学习》注意力机制

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-02-07 16:27

深度学习的探索与实践

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
爱内卷的学霸一枚·2024-02-07 16:38

opencv入门讲解

它由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
稚肩·2024-02-07 15:33

【DELM回归预测】基于深度学习极限学习机DELM实现数据回归预测附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。
matlab科研助手·2024-02-07 15:32

回归预测 | 基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）附MATLAB实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。
Matlab科研辅导帮·2024-02-07 15:02

深度置信网络（深度信念网络）DBN回归预测-MATLAB代码实现

一、DBN介绍（完整代码获取：私信或评论区）深度置信网络（DeepBeliefNetworks，DBN）是一种深度学习模型，由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachines，RBM）组成。DBN在回归预测任务中可以用于学习输入数据的非线性特征表示，并进行预测。DBN进行回归预测的步骤如下：1.数据准备：准备用于回归预测的训练集和测试集数据。确保数据已经进行预处理，
L0392·2024-02-07 15:01

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。
编程到天明·2024-02-07 15:31

MATLAB求单位脉冲，阶跃，斜坡响应。自动控制例题。

自动控制原理中，利用MATLAB求单位脉冲，阶跃，斜坡响应。
编程到天明·2024-02-07 15:01

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。
编程到天明·2024-02-07 15:59

Python调用matlab程序

matlab官网：https://ww2.mathworks.cn/?s_tid=gn_logomatlab外部语言和库接口，包括Python、Java、C、C++、.NET和Web服务。
初学小白Lu·2024-02-07 14:49

Matlab数据快速处理指南

文件读取数据并加载到工作区Mat文件转ExcelExcel快速实现万行级填充各种数据类型的操作创建结构体访问结构体字段修改结构体字段的值添加新字段删除字段遍历结构体字段Excel文件转Mat或工作区在MATLAB
马上到我碗里来·2024-02-07 14:18

matlab | 一些总是忘记多次查的快捷键及符号

1、matlab注释多行快捷键多行注释:选中要注释的语句,快捷键:ctrl+r取消注释:选中要取消的语句，快捷键:ctrl+t2、改变matlab横纵坐标大小及名称，以及坐标轴数字大小xlabel('X
squirrel快乐敲码·2024-02-07 14:48

多维时序 | MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量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·2024-02-07 14:17

浅析Matlab中的Unit Delay、Memory以及代数环概念

文章目录1介绍①UnitDelay（单位延迟）②Memory（存储器）③代数环2区分3仿真验证1介绍在控制系统工程和信号处理领域，“UnitDelay”、"Memory"以及"代数环"是一些常用的概念，下面对它们进行简要解释：①UnitDelay（单位延迟）“UnitDelay”是一个用于表示系统或信号处理中的离散时间延迟的元件。在离散时间系统中，输入信号通过一个单位延迟后变为输出信号。这个延迟一
马上到我碗里来·2024-02-07 14:46

【MATLAB源码-第137期】基于matlab的NOMA系统和OFDMA系统对比仿真。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述NOMA（非正交多址）和OFDMA（正交频分多址）是两种流行的无线通信技术，广泛应用于现代移动通信系统中，如4G、5G和未来的6G网络。
Matlab程序猿·2024-02-07 14:15

FINN: 使用神经网络对网络流进行指纹识别

文章信息论文题目：FINN:FingerprintingNetworkFlowsusingNeuralNetworks期刊（会议）：AnnualComputerSecurityApplicationsConference时间：2021级别：CCFB文章链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3485832.3488010概述有关流量分析的工作分为两类。一些工作重
h0l10w·2024-02-07 14:13

改进神经网络

ImproveNN文章目录ImproveNNtrain/dev/testsetBias/VariancebasicrecipeRegularizationLogisticRegressionNeuralnetworkotherwaysoptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegra
stoAir·2024-02-07 14:12

电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律
天天酷科研·2024-02-07 14:40
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