卷积循环神经网络第18页

循环神经网络

一、序列模型1、解决问题：对于事件有关的序列数据，通过使用历史观测来预测下一个未来观测。2、自回归模型第一种策略：可能不需要相当长的序列，只需要满足某个长度为的时间跨度。模型即自回归模型（autoregressivemodels）。第二种策略：保留一些对过去观测的总结，同时更新预测和总结。模型基于，以及公式更新的模型。由于从未被观测到，故该类模型称为隐变量自回归模型（latentautoregre

懒羊羊（学习中）·2024-01-17 08:23

深度学习论文解读分享之diffGrad：一种卷积神经网络优化方法

IEEETNNLS2020：diffGrad:一种卷积神经网络优化方法题目diffGrad:AnOptimizationMethodforConvolutionalNeuralNetworks作者ShivRamDubey

曦曦逆风·2024-01-17 07:29

22/76-池化

池化（最大池化层：选每个kernel中最大的数）填充、步幅、多个通道：池化层与卷积层类似，都具有填充和步幅。没有可学习的参数。在每个输入通道应用池化层以获得相应的输出通道。输出通道数=输入通道数。

CeciliaJingle·2024-01-17 07:43

23/76-LeNet

先使用卷积层来学习图片空间信息。然后使用全连接层转换到类别空间。

CeciliaJingle·2024-01-17 07:43

ImageNet Classification with Deep Convolutional 论文笔记

本文目录标题和作者摘要创新点ReLU多GPUDropout其他网络结构输入层（Inputlayer）卷积层（C1）卷积层（C2）卷积层（C3）卷积层（C4）卷积层（C5）全连接层（FC6）全连接层（FC7

小嗷犬·2024-01-17 06:25

循环神经网络-单变量序列预测详解（pytorch）

参考博客文章目录（1）导入所需要的包（2）读取数据并展示（3）数据预处理（4）划分训练集和测试集（5）构建RNN回归模型（6）构造训练函数（7）对整个数据集进行预测（8）可视化展示（9）MSE为评价指标（1）导入所需要的包importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preproc

heibut不相信眼泪·2024-01-17 06:46

回归预测 | Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测

回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测目录回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络

机器学习之心·2024-01-17 05:27

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-17 05:21

卷积的理解

卷积：其实就是---通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f与经过翻转和平移的g的重叠部分的面积。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数，卷积还可以被看作是“移动平均”的推广。

李宁健·2024-01-17 05:16

用Python做卷积

在Python中，可以使用NumPy和SciPy等库来实现卷积操作。

愚公搬程序·2024-01-17 03:16

Python卷积详解

文章目录卷积函数对比测试卷积应用卷积函数python提供了多种卷积方案，相比之下，定义在ndimage中的卷积函数，在功能上比numpy和signal中的卷积要稍微复杂一些，这点仅从输入参数的多少就可略窥一二

微小冷·2024-01-17 03:46

使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN在数据集上的实际实现CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法

小白学视觉·2024-01-17 03:46

维纳滤波——Wiener Filter（一些理解）

让x(t)经过一个线性系统h(t)后，得到x(t)*h(t)=x'(t)卷积，用这个x'(t)去线性逼近Y(t)，此处就还是一个线性估计。因为还是最小均方误差估计，在MSE的估计下的最优估计

_helen_520·2024-01-17 02:57

【AI】AI和医疗大数据（3/3）

目录六、AI和医疗大数据的结合案例——基于卷积神经网络CT图像检测——步骤：——技术：——案例：——典型应用步骤详解：第一步：数据预处理第二步：训练集构建第三步：预测第四：代码片段续前，今天给几个卷积神经网络使用的具体例子

giszz·2024-01-17 02:56

transfomer中Decoder和Encoder的base_layer的源码实现

工作原理：首先，通过卷积神经网络（CNN）提取输入图像的特征。然后，这些特征通过一系列自注意力的变换层进行处理，每个变换层都会将特征映射进行编码并产生一个新的特征映射。

zwhdldz·2024-01-17 00:14

[易语言]使用易语言部署工业级人脸检测模型

它利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现了高精度的脸部定位。这个库是在C++语言中编写的，但是提供了Python的绑定，使得研究人员和开发者可以方便地在各种应用中使用它。

FL1623863129·2024-01-17 00:00

Faster R-CNN

RPN在特征图上采用3x3卷积，padding=1,dilation=1这里clslayer是进行的卷积，2k个大小1x1的卷积核进行处理，reglayer则是

DQ小恐龙·2024-01-16 23:39

CNN和Transformer相结合的模型

©作者|小欣CNN广泛应用于计算机视觉的各种任务中，比如分类，检测，分割，CNN通过共享卷积核提取特征，减少网络参数数量，提高模型效率，另一方面CNN具有平移不变性，即无论特征被移动到图像的哪个位置，网络都能检测到这些特征

CV案例精选·2024-01-16 23:01

ConvMolFeaturizer和WeaveFeaturizer分别是什么？

ConvMolFeaturizer：-这是一种用于分子的特征化方法，专为图卷积网络（GCN）设计。-它将分子转换成适合图卷积操作的格式，即将分子表示为

CA&AI-drugdesign·2024-01-16 21:03

[信号与系统&Matlab] 从离散序列的卷积函数 conv 开始

conv卷积函数的一般用法首先直接上手试一下:%#复制下面的代码，粘贴在命令行中运行；或者复制到m文件中，按F9运行。

假装有头像·2024-01-16 21:12

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

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