卷积循环神经网络第9页

卷积神经网络吴恩达coursera

ConvolutionalNNFoundationsofCNNmatrixsconvolutionEdgedetectionVertical/horizontialconv-forward(tf.nn.cov2d)matrix(6×6)∗filter(3×3)=matrix(4×4)matrix(6\times6)*filter(3\times3)=matrix(4\times4)matrix(6

stoAir·2024-02-20 20:01

计算机毕设深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求

DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

深度学习毕设项目深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

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DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

计算机设计大赛深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-20 20:58

中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析

简介高斯核函数是图像处理中常用的一种卷积核函数。它是一种线性滤波器，可以实现图像的平滑处理。在图像处理中，高斯核函数的卷积操作可以用于去噪、平滑和模糊等任务。

此星光明·2024-02-20 18:14

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。

小葵向前冲·2024-02-20 15:34

计算机设计大赛深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

iuerfee·2024-02-20 15:09

RNN循环神经网络原理理解

一、基础正常的神经网络一般情况下，输入层提供数据，全连接进入隐藏层，隐藏层可以是多层，层与层之间是全连接，最后输出到输出层；通过不断的调整权重参数和偏置参数实现训练的效果。深度学习的网络都是水平方向延伸的，都没有考虑单个隐藏呢个在时间上的变化。这种普通的神经网络模型对于很多问题是无能为力的，例如，在语言分析或者时序预测时就会遇到问题。我们要预测下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子

Andy_shenzl·2024-02-20 14:54

MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署2 create_core之参数设置

目录加载命令行参数main函数中的create_core图像归一化参数体素化参数稀疏卷积网络参数真实世界几何空间参数(雷达坐标系下体素网格的参数)解码后边界框的参数构建bevfusion::Core存储推理时需要的参数本章开始

端木的AI探索屋·2024-02-20 14:53

Bert基础(一)--transformer概览

它不单替代了以前流行的循环神经网络(recurrentneuralnetwork,RNN)和长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网络，并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT

Andy_shenzl·2024-02-20 14:22

深度学习基础——卷积神经网络（一）

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果

牛哥带你学代码·2024-02-20 13:04

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning

韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

卷积神经网络CNN浅析(卷积池化、感受野、共享权重和偏置、特征图)

一、前言在卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)出现之前,神经网络中相邻的所有神经元之间都有连接,这称为全连接(fully-connected),如图1所示。

jackylzh·2024-02-20 09:49

卷积，步长，池化，1×1 卷积层，最大汇聚层和平均汇聚层

目录一：回顾二：卷积神经网络举个例子三：卷积互相关运算卷积层学习卷积核四：填充五：步幅六：多输入多输出通道七：1×1卷积层为什么需要1*1的卷积核？

QTreeY123·2024-02-20 09:49

图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化

图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化卷积神经网络的一些基本概念：图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化1.图像卷积、步长、填充图像卷积：卷积核矩阵在一个原始图像矩阵上

seasonsyy·2024-02-20 09:16

【GRU回归预测】麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元SSA-Attention-CNN-BiGRU数据预测（多输入多输出）【含Matlab源码 3905期】

✅博主简介：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：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度

Matlab领域·2024-02-20 09:14

基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机BBO-CNN-SVM实现瓦斯数据回归预测附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，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。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要：瓦斯数据回归预测是煤矿安全生产的重要环节，对煤矿瓦斯治理具有重要意义。本文提出了一种基于生物地理

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:40

Video Feature extracting

下图为一个典型的CNN网络，红色矩形是卷积层，绿色是归一化层，蓝色是池化层，黄色是全连接层。

水溺三千·2024-02-20 08:00

从时间序列中提取特征的几种方法

文章目录方法概述可能有用的轮子Referenceseealso方法概述形状特征：DTW、shapelets、CNN时间依赖特征：循环神经网络（LSTM、GRU）、反馈网络序列变换特征：自动编码、seq2seq

千行百行·2024-02-20 08:26

【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择，例如解码器的LST

奶茶不加糖え·2024-02-20 08:25

卷积CNN中的数学知识

来源网络对于一维函数f（x），其一阶微分的基本定义是差值：我们将二阶微分定义成如下差分：我们首先我们来看边缘的灰度分布图以及将一二阶微分作用于边缘上：我们可以看到，在边缘（也就是台阶处），二阶微分值非常大，其他地方值比较小或者接近0.那我们就会得到一个结论，微分算子的响应程度与图像在用算子操作的这一点的突变程度成正比，这样，图像微分增强边缘和其他突变（如噪声），而削弱灰度变化缓慢的区域。也就是说，

数据智能谷·2024-02-20 07:30

多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-02-20 06:29

神经网络——循环神经网络（RNN）

神经网络——循环神经网络（RNN）文章目录神经网络——循环神经网络（RNN）一、循环神经网络（RNN）二、循环神经网络结构1、一对一（OnetoOne）2、一对多（OnetoMany）3、多对多（ManytoMany

爱吃柠檬的天天·2024-02-20 06:23

『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』

利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4使用滑动窗口和注意力进行卷积

Dymc·2024-02-20 06:42

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。

Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。

Dr.Cup·2024-02-20 05:43

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

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·2024-02-20 03:03

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习

ABEL in China·2024-02-20 00:43

AlexNet的出现推动深度学习的巨大发展

AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton共同设计）在架构上相对于早先的LeNet-5等浅层神经网络并没有显著增加代码行数，但其在深度学习领域的重要突破在于其对深层卷积神经网络的实际应用和验证

科学禅道·2024-02-19 23:35

AI：127-基于卷积神经网络的交通拥堵预测

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的交通拥堵预测：智能化解决城市交通挑战随着城市化进程的不断推进，交通拥堵成为城市面临的一

一见已难忘的申公豹·2024-02-19 23:58

【论文精读】SimCLR2

具体改进有：发现在半监督学习（无监督预训练+有监督微调）中，对于较大的模型只需采用少量有标签数据就可实现良好的结果证明了SimCLR中用于半监督学习的卷积层之后非线性变换（投影头）的重要性。

None-D·2024-02-19 22:40

周报（202402018）

日期：2024.2.12-2024.2.18本周工作：1.了解Mamba1.1MambaMamba模型是一个创新的线性时间序列建模方法，巧妙地结合了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点，

来自宇宙的曹先生·2024-02-19 21:53

NLP_自然语言处理项目(2)：seq2seq_attention_机器翻译（基于PyTorch）

在seq2seq_attention中，编码器和解码器都是由循环神经网络（RNN）组成的。编码器将源语言句子中的每个单词依次输入RNN，每

@硬train一发·2024-02-19 18:56

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数引言PyTorch优化器概览PyTorch损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN

walkskyer·2024-02-19 16:38

深度学习的应用实例

自然语言处理（NLP）情感分析：深度学习模型如循环神经网络（RNN）和Transformer等已被广泛用于情感分析任务，例如识别文本中的情感倾向或情感类别。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种

·2024-02-19 16:10

OpenCV-Python学习(九)：图像滤波

星光下的胖子·2024-02-19 16:56

如何理解图卷积网络GCN

文章目录基本概念度矩阵（degree）邻接矩阵（Adjacency）理解GCN两层GCN网络层数设置搭建GCN网络定义GCN层定义GCN网络基本概念图的一些基本知识：图，邻居，度矩阵，邻接矩阵度矩阵（degree）度矩阵是对角矩阵，对角上的元素表示每个顶点的度，也就是该顶点相关联的边的数量。邻接矩阵（Adjacency）邻接矩阵表示顶点间的关系，矩阵元素为0或1。无向图邻接矩阵是对称矩阵，有向图的

__momo__·2024-02-19 15:12

信号系统之移动平均滤波器

1通过卷积实现移动平均滤波器的工作原理是平均输入信号中的多个点，以产生输出信号中的每个点。在方程式形式中，这样写：其中是x输入信号，y是输出信号，M是平均值中的点数。

我不爱机器学习·2024-02-19 15:18

信号系统之卷积性质

将任何信号与δ函数进行卷积都会产生完全相同的信号。从数学上来说，可以这样写：这个属性使得δ函数成为卷积的恒等式。这类似于0是加法的恒等式(a+0=a)，1是乘法的恒等式(a×1=a)。

我不爱机器学习·2024-02-19 15:48

LSTM参数详解

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），主要用于处理和预测序列数据的重要模型。

实名吃香菜·2024-02-19 14:38

深度学习-分类任务---经典网络

文章目录经典网络1LeNet51.1模型结构1.2模型结构1.3模型特性2AlexNet2.1模型介绍2.2模型结构2.3模型解读2.4模型特性3可视化ZFNet-转置卷积3.1基本的思想及其过程3.2

丁引·2024-02-19 14:46

Attention Is All Your Need论文笔记

提出了一个新的简单网络架构——transformer，仅仅是基于注意力机制，完全免去递推和卷积，使得神经网络训练地速度极大地提高。

xiaoyan_lu·2024-02-19 13:09

MLP-Mixer: AN all MLP Architecture for Vision

在CNN中，(ii)是由NxN(N>1)卷积和池化完成的。更深的神经元有更深的感受野。同时1x1的卷积完成了(i)。在

BlueagleAI·2024-02-19 13:00

【AIGC】Stable Diffusion大模型分类

这些模型通常采用了深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以实现对文本和

AIGCExplore·2024-02-19 12:55

关于Swin Transformer的架构记录

SwinTransformer可以说是批着Transformer外表的卷积神经网络。具体的架构如下图所示：首先我们得到一张224*224*3的图片。通过分成4*4的patch，变成了56*56*48。

一条小小yu·2024-02-19 12:53

理解并实现OpenCV中的图像平滑技术

它通过将图像与标准化的均值滤波器进行卷积来工作。它简单地取出内核区域中所有像素的平均值，并用这个平均值替换中心元素。可以使用cv

superdont·2024-02-19 11:07

计算机设计大赛深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-19 11:59

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