卷积学习之路

计算机设计大赛 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2
iuerfee·2024-02-06 09:17

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合
机器学习之心·2024-02-06 08:55

组合预测 | MATLAB实现COA-CNN-BiLSTM-Attention-RF浣熊优化卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制组合随机森林多输入单输出回归预测

组合预测|MATLAB实现COA-CNN-BiLSTM-Attention-RF浣熊优化卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制组合随机森林多输入单输出回归预测目录组合预测|MATLAB实现COA-CNN-BiLSTM-Attention-RF
机器学习之心·2024-02-06 08:55

SCI一区 | Matlab实现TTAO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention三角拓扑聚合优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现TTAO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention三角拓扑聚合优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现TTAO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-02-06 08:24

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost
机器学习之心·2024-02-06 08:22

influxdb学习之路——二、数据写入influxdb

一、命令行直接写入单条数据1、influxclient命令行直接写入数据root@vms50:~/csv#root@vms50:~/csv#influxwrite\>-bmy-bucket\>-omy-org\>--configs-path/mydata/influxdb/config/influx-configs\>-ps\>'test-measure,env=testaaField="this
Lingoesforstudy·2024-02-06 07:51

what is SSD|Single Shot MultiBox Detector

https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd省去了区域建议网络，直接使用不同尺度featuremap中的cell得到priodbox（和anchor类似），利用卷积可以直接得到
Woooooooooooooo·2024-02-06 05:55

Java学习之路

作者：码云Gitee链接：https://www.zhihu.com/question/53729800/answer/255785661来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。推荐以SpringBoot教程与SpringCloud教程的详细开源项目“SpringBoot-Learning”此项目内容为SpringBoot教程程序样例，对于SpringBoot
sttone·2024-02-06 05:08

Pytorch学习记录-卷积Seq2Seq（模型训练）

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例50.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。这个项目主要包括了6个子项目使用神经网络训练Seq2Seq使用RNNencoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译使用共同学习完成NMT的堆砌和翻译打包填充
我的昵称违规了·2024-02-06 03:47

通过神经网络模拟人类大脑的学习过程

例如，卷积神经网络（CNN）的出现使得图像识别的准确率大幅提高。CNN能够从原始像素中自动提取高级特征，并通过多层网络结构进行特征融合和抽象表示。
M乔木·2024-02-06 03:05

2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章

2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章了解CNN这一篇就够了——关于卷积神经网络的介绍关于卷积的6个基本知识一文读懂深度学习中的各种卷积CNN卷积神经网络的三种基本模式（不懂的话还得多努力啊
城市中迷途小书童·2024-02-06 02:18

Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering

ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering1、主要贡献2、算法介绍2.1学习局部化谱filtersk阶近似与ChebNet2.2图池化图粗化快速pooling整个GCN过程1、主要贡献1、谱方法的卷积公式
怕狗子的福哥·2024-02-06 01:51

python信号处理必学的20个函数工具和案例代码（1-10）

numpy.fft.fft`；3.信号滤波：`scipy.signal.lfilter`；4.频率响应可视化：`scipy.signal.freqz`；5.自相关函数：`numpy.correlate`；6.时域卷积
suoge223·2024-02-06 00:58

python信号处理必学的20个函数工具和案例代码（11-20）

numpy.fft.fft`；3.信号滤波：`scipy.signal.lfilter`；4.频率响应可视化：`scipy.signal.freqz`；5.自相关函数：`numpy.correlate`；6.时域卷积
suoge223·2024-02-06 00:58

re:从0开始的HTML学习之路 12. 表格

1.表格以格式化形式展示数据的一种手段，由行和列组成。使用table标签创建表格tr用于创建表格的行td用于创建表格的列th用于创建表头列，默认加粗且居中2.表格的属性border：设置表格的边框align：设置表格相对于周围元素的对齐方式width、height：设置表格的宽度和高度cellpadding：设置表格边缘与内容之间的空白，默认1pxcellspacing：设置单元格之间的空白，默认
扶摇|·2024-02-05 23:54

re:从0开始的HTML学习之路 13. 表单（完结撒花）

1.表单现实生活中的表单：学员->学员信息表->学校存款人->存款单->银行表单：在网页中，用于搜集用户信息，将用户信息提交给后台服务器。一个表单由三个部分组成：表单域、表单控件、提示信息2.表单域包含所有要提交表单控件的区域，将该区域的信息提交给后台服务器。使用form标签创建表单域action：用于指定提交到后台服务器的地址method：用于选择请求方式（在此了解即可，深入了解需要学习Java
扶摇|·2024-02-05 23:54

re:从0开始的CSS学习之路 1. CSS语法规则

0.写在前面现在大模型卷的飞起，感觉做页面的活可能以后就不需要人来做了，不知道现在还有没有学前端的必要。。。1.HTML和CSS结合的三种方式在HTML中，我们强调HTML并不关心显示样式，样式是CSS的工作，现在就轮到CSS的学习了。1.行内样式表将样式直接写到HTML标签的style属性中缺点：不易于维护、不可复用，可移植性极差今天天气不错挺风和日丽的可以发现如果想对每个标签都添加相同的样式，
扶摇|·2024-02-05 23:54

re:从0开始的CSS学习之路 2. 选择器超长大合集

0.写在前面虽然现在还是不到25的青年人，有时仍会感到恐慌，害怕不定的未来，后悔失去的时间，但细细想来，只有自己才知道，再来一次也不会有太多的改变。CSS的选择器五花八门，而且以后在JavaScript中也会用到，所以就把所有的选择器写到一篇文章里好了。注意：同时为了方便展示，全部使用内部样式表的形式，实际的应用中还是推荐使用外部样式表！！导航0.写在前面1.标签选择器（tagselector）2
扶摇|·2024-02-05 23:53

学习之路

前几天由老师带领我们班参观了我们学校的校企合作的公司昌禾装饰，我感到非常的荣幸。此次参观对我可以说是不虚此行。我了解了许多以前不曾了解的东西。洁净的环境，精细化的管理，规范化的工作流程,严谨，细致的工作态度，忙中有序，一丝不苟的工作精神，只为成功想办法，不为失败找借口的工作理念，这就是昌禾装饰留给我深刻的印象。图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App其次给我印象比较深
牧童_ae3d·2024-02-05 22:28

恒源云 (Gpushare)_Restormer:用于高分辨率图像重建的高效Transformer

文章来源|恒源云社区原文地址|Restormer原文作者|咚咚摘要引入主题：由于卷积神经网络(CNNs)能够从大规模数据中学习到图像的generalizable特征，所以被广泛应用于图像重建和相关任务。
恒源云·2024-02-05 22:52

Flume 学习之路（一）Flume 概述和基本架构

作者：studytime原文：https://www.studytime.xin/Flume简介Flume是什么？Flume是一个分布式、可靠且高可用的服务，用于有效地收集，聚合和移动大量日志数据。它具有基于流数据的简单灵活架构，良好的可靠性机制、故障转移和恢复机制，具有强大的容错性。它支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时Flume提供对数据的简单处理，并具有写到各种数据接收方的能力
白白贺·2024-02-05 20:23

深度神经网络的训练过程,深度神经网络如何训练

为期5周的课程学习中，你将全面了解AI深度学习的相关知识，掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、循环神经网络原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理，并应用于企业级项目实战。
小浣熊的技术·2024-02-05 19:39

温州大学《深度学习》课程课件（七、卷积神经网络基础）

这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》，主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材：吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书：《深度学习》，人民邮电出版社，IANGOODFELLOW等，2017年出版课程资源下载链接：https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books授课计划模块1课程导学以及深度学习简介模块2神经网络基础模块3浅层神经
风度78·2024-02-05 19:05

温州大学《深度学习》课程课件（八、深度卷积神经网络）

这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》，主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材：吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书：《深度学习》，人民邮电出版社，IANGOODFELLOW等，2017年出版课程资源下载链接：https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books开放了pdf版本的ppt下载：https://github.com/f
风度78·2024-02-05 19:05

常用的几种卷积神经网络介绍

主要是想介绍下常用的几种卷积神经网络。【嵌牛鼻子】：深度学习神经网络【嵌牛提问】：什么
Shiki_3639·2024-02-05 19:43

矩阵每个元素进行"扩0边"的实现

前言在"二维反卷积"中需要对输入数据进行"矩阵每个元素的0值扩边"，本文专门针对这一需要给出简单的Matlab实现程序。
胜负55开·2024-02-05 18:01

一起走的学习之路(七十八) - 草稿

需求决定价格似乎这是一个简单得不能再简单的答案，而我却从来没有想过。为什么那么多清华、北大的毕业生，为什么那么多博士生依旧找不到工作，或者说做着似乎不适宜他们的工作，我想，重要的原因就是他们似乎没有真正想过市场的需求是什么。他们只是一味的想着自己要变成什么，自己什么不能做，却未想过自己应该朝着什么方向去改变。商业中，需求的人才是什么？虽然说无奸不商，但在商场上最受欢迎的人往往是那些不会偷奸耍滑的人
小米雨路·2024-02-05 17:35

时间序列预测 —— ConvLSTM 模型

时间序列预测——ConvLSTM模型时间序列预测是一项重要的任务，ConvLSTM（卷积长短时记忆网络）是深度学习领域中用于处理时序数据的强大工具之一。
Persist_Zhang·2024-02-05 14:59

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十四章：使用卷积神经网络进行深度计算机视觉尽管
绝不原创的飞龙·2024-02-05 13:54

深度学习本科课程 实验4 卷积神经网络

二维卷积实验1.1任务内容手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（只用循环几轮即可）使用torch.nn实现二维卷积，
11egativ1ty·2024-02-05 11:36

机器学习——网易慕课笔记

文章目录机器学习笔记说在前面第一章1.1机器学习引言1.2开发环境准备1.3一个神经元的网络第二章计算机视觉加载`FashionMNIST`数据集构造神经元网络模型训练和评估模型自动终止训练第三章卷积神经网络
河篱·2024-02-05 10:18

卷积神经网络之优化参数(人马分类)

构造神经元网络模型时，我们一定会考虑需要几个卷积层，需要有几个过滤器，全连接层需要几个神经元？
the sourth wind·2024-02-05 10:48

卷积神经网络之优化参数(剪子包袱锤)

目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParameters对象以及模型生成函数4.创建Hyperband对象4.开始优化5.获取最佳模型6.结果显示二.注释1.为什么二次调参无效，不起作用?(避坑)2.dropout的意义3.WARNING:tensorflow:Callbacksmet
the sourth wind·2024-02-05 10:48

TensorFlow入门实操笔记 3-4

就会中计真的一开电脑就学习大纲前言碎碎念第三章：卷积介绍3.1卷积神经网络3.2卷积神经程序3.3卷积网络结构3.4卷积神经网络训练代码第四章图像应用4.1准备训练数据4.2数据预处理4.3创建并训练模型
七水合硫酸亚铁有点脆·2024-02-05 10:40

袁瑞红漯河网络初级六期坚持分享第601天《生活》

就像新婚过后，恢复平淡的生活一样，在学习充电两天后的兴奋，随着上班下班的两点生活渐渐充淡了，但是生活依旧，我的学习之路没有停止一般，开始了我的学习总结之路。
袁瑞红·2024-02-05 09:14

【RT-DETR有效改进】利用SENetV1重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主)

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构
Snu77·2024-02-05 08:17

通信原理（复习资料）

卷积对频率的影响是（频谱搬移）差错控制技术的种类：（检错重发）（前向纠错）（反馈校验）（检错删除）信号的特性可以通过幅度、频率、相位等参量来描述，从信号的特性出发可将其分为(模拟信号)和(数字信号)两大类双边带调制全称为
戏神·2024-02-05 08:06

探索深度学习的边界：使用 TensorFlow 实现高效空洞卷积（Atrous Convolution）的全面指南

空洞卷积（AtrousConvolution），在TensorFlow中通过tf.nn.atrous_conv2d函数实现，是一种强大的工具，用于增强卷积神经网络的功能，特别是在处理图像和视觉识别任务时
程序员Chino的日记·2024-02-05 08:28

辣手摧花——沙尘暴

当时下午三四点钟，我在医院图书室看书，即使紧闭着所有的门窗，仍能在房间感受到灰尘污浊气息，狂风卷积着乌云，强风将地面沙粒和尘土吹起，沙尘刹那间笼罩城市，空气很浑浊，窗外一片灰蒙蒙的，天一下子变黑了。
精进的医生·2024-02-05 07:54

看懂paper中的卷积堆叠感受野计算

VGG中卷积堆叠在赢得其中一届ImageNet比赛里VGG网络的文章中，他最大的贡献并不是VGG网络本身，而是他对于卷积叠加的一个巧妙观察。
霍尔元件·2024-02-05 07:54

神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测

通过深度学习技术，特别是卷积神经网络，我们可以利用过去的土壤湿度数据来预测未来的湿度趋势。
半亩花海·2024-02-05 05:38

《深度学习入门》学习笔记

入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧6.1寻找最优参数6.3权重的初始值6.4正则化6.4超参数的验证第七章卷积神经网络卷积池化
YY_oot·2024-02-05 05:55

【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)
程序员一诺·2024-02-05 05:52

股票学习之路2018-01-22红五

继续新高上证红五深证回踩之后强势新高中小红一沪深300牛一创指强势反弹，能过缺口吗/最近很郁闷拿着就是不动涨幅跌幅
向延炳·2024-02-05 04:36

计算机设计大赛 深度学习 植物识别算法系统

文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado
iuerfee·2024-02-05 02:55

前端学习之路(5) vue样式穿透

前言vue的style中设置scoped属性后，组件实现样式私有化。但是该组件又使用的其他组件库时(vant,elementui,自定义等)，该组件的style中的样式，优先级低，不生效，这个时候需要使用样式穿透(作用得更深)。一、scoped底层原理scoped是通过在DOM以及css中加上data-v-xxx唯一标识来实现样式私有化。1.加上scoped前样式穿透示例.demo{color:r
星如雨ｸﾞｯ!(๑•̀ㅂ•́)و✧·2024-02-04 23:56

SCI一区级 | Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现
机器学习之心·2024-02-04 21:23

回归预测 | Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-02-04 21:53

WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

效果一览文章概述WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测Matlab语言1.多变量单输出，回归预测。
前程算法屋·2024-02-04 21:53

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-02-04 21:52
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