卷积支持向量机第10页

神经网络模型设计的方法和技巧

选择合适的模型架构：根据问题类型选择基础模型结构，例如卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）用于序列数据处理，Trans

科学禅道·2024-02-03 11:56

文献速递：肿瘤分割----基于卷积神经网络的系统，用于前列腺癌[68Ga]Ga-PSMA PET全身图像的全自动分割

文献速递：肿瘤分割----基于卷积神经网络的系统，用于前列腺癌[68Ga]Ga-PSMAPET全身图像的全自动分割01文献速递介绍前列腺特异性膜抗原（PSMA）PET/CT成像近年来在前列腺癌检测领域中获得了显著的重视

有Li·2024-02-03 09:19

深度学习有何新进展

例如，卷积神经网络（CNN）在图像处理领域取得了巨

小狗蛋ing·2024-02-03 09:06

计算机视觉-风格迁移

如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletransfer）。这里我们需要两张输入图像：一张是内容图像，另一张是风格图像。我们

白云如幻·2024-02-03 09:44

一文搞懂反卷积，转置卷积

一文搞懂反卷积，转置卷积https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html

Williamongh·2024-02-03 09:18

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是，M次抽样，一共N种情况，每次抽样都意味着要确定M个空间里的其中一个空间是怎样的，也就是N个小球（情况）里占了多少个小球（分配到了多少个小球、情况），如果分配到的小球

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。

alstonlou·2024-02-03 07:23

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

深度学习的进展

深度学习的核心是神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，这些网络通过不断地学习和优化，逐渐提高对输入数据的理解和处理能力。深度学习的应用范围十分广泛

佛系爱学习·2024-02-03 07:16

机器学习_13_SVM支持向量机、感知器模型

文章目录1感知器模型1.1感知器的思想1.2感知器模型构建1.3损失函数构建、求解2SVM3线性可分SVM3.1线性可分SVM—概念3.2线性可分SVM—SVM模型公式表示3.3线性可分SVM—SVM损失函数3.4优化函数求解3.5线性可分SVM—算法流程3.6线性可分SVM—案例3.7线性可分SVM—总结4SVM的软间隔模型4.1SVM的软间隔模型—概念4.2SVM的软间隔模型—目标函数4.3优

少云清·2024-02-03 06:27

时间序列预测 —— TCN模型

时间序列预测——TCN模型卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在图像处理等领域取得了显著的成就，一般认为在处理时序数据上不如RNN模型，而TCN（TemporalConvolutionalNetwork

Persist_Zhang·2024-02-03 06:55

【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头

提起卷积神经网络，我们总会从LeNet5开始说起，但是LeNet5不是起点也不是终点，这一期扒一下图像和CNN的发家历史。01图像1.1什么是图像人们睁眼看世界，看的就是图像。

城市中迷途小书童·2024-02-03 06:36

深度学习入门笔记（七）卷积神经网络CNN

卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征，同时保留原来图片中各个像素的相对位置（空间）关系。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:03

PyTorch如何使实验结果可复现

全部设置可以分为三部分：1.CUDNNcudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。

京漂的小程序媛儿·2024-02-03 02:20

深度学习之图像分类

下面回顾一下深度学习在图像分类上的发展历程:LeNet-5在1998年，YannLeCun等人设计的第一个卷积神经网络（CNN）模型LeNet-5，为图像分类领域打开了一个新的门。

kadog·2024-02-03 01:11

嵌入式人工智能实验方向

2采用BESSOC部署深度学习语音信号处理算法，降噪算法3根据公式用C语言实现卷积CNN，或者采用开源的嵌入式机器学习，嵌入式深度学习，嵌入式神经网络开源sdk，移植，部署到MCU或者SOC，

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:05

基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目

加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好CNNBP神经网络的模型，然后再移植到stm32单片机上

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:35

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择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mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择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mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-02-03 01:57

2024美赛预测算法 | 回归预测 | Matlab基于WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测

2024美赛预测算法|回归预测|Matlab基于WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测目录2024美赛预测算法|回归预测|Matlab基于WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归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·2024-02-03 01:57

故障诊断 | 一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

机器学习之心·2024-02-03 01:26

人工神经网络之求解数学问题

基于求解问题的数学原理，可在原理性方法的指导下构造出相应的神经网络模型，使其通过对样本的学习自动实现问题的求解SVM支持向量机从线性可分模式分类的角度看，支持向量机的主要思想是建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距平面最近的两类样本之间的距离最大化

懒猫gg·2024-02-02 22:49

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个

懒猫gg·2024-02-02 22:19

【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇：TensorFlow介绍和基本操作（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·2024-02-02 22:09

YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

动态卷积（DynamicConvolution）是一种用于目标检测的卷积神经网络模块，其中ODConv（ObjectDetectionConvolution）是其一种具体实现。

小哥谈·2024-02-02 22:24

语义分割：从早期探索到深度学习的突破

从早期探索到深度学习的突破语义分割的端倪：从早期探索到深度学习的突破引言早期技术：图像处理与模式识别边缘检测区域生长图割(GraphCut)聚类方法深度学习的兴起：CNN革命2012年AlexNet的突破全卷积网络

kadog·2024-02-02 21:08

卷积神经网络

卷积神经网络基本架构卷积神经网络，主要特点：卷积运算操作。

冉然_7236·2024-02-02 19:15

基于Transformer结构的扩散模型综述

扩散模型通常使用一个基于卷积的

张小殊.·2024-02-02 17:14

基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统

Together_CZ·2024-02-02 16:40

CS229第五课——支持向量机

CS229第五课支持向量机1间隔2符号3函数间隔与几何间隔4最优间隔分类器5拉格朗日对偶法6最优间隔分类器7核方法支持向量机1间隔首先考虑逻辑回归模型hθ(x)=11+exp(−θTx)h_{\theta

sxx01·2024-02-02 15:50

图像生成：对抗生成网络（GAN）与深度卷积对抗生成网络（DCGAN）

1、引言2、对抗生成网络(GAN)3、深度卷积对抗生成网络(DCGAN)4、总结1、引言生成对抗网络（GAN）是一种算法架构，它使用两个神经网络，其中一个对另一个（因此称为“对抗性”），以便生成新的合成数据实例

小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

大创项目推荐题目：基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络机器视觉 ]

文章目录0简介1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习卷积神经网络的花卉识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2024-02-02 13:06

数据挖掘——考试复习

数据挖掘——考试复习考点填空欧几里得距离余弦相似度简单匹配系数Jaccard系数数据集的ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类

hzx99·2024-02-02 11:02

PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

用户通常会从这个类派生自己的模型类，并在其中定义网络层结构（如卷积层、全连接层等）以及前向传播函数（forwardpass）：nn.Module是所有自定义神经

科学禅道·2024-02-02 09:23

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

[C#][opencvsharp]winform实现自定义卷积核锐化和USM锐化

【锐化介绍】图像锐化(imagesharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。一、为什么要用USM锐化？上一篇讲拉普拉斯锐化，不能提供精细的调整，在photoshop中采用USM(Unsha

FL1623863129·2024-02-02 08:44

计算机设计大赛深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

iuerfee·2024-02-02 07:17

机器学习 - 代价函数

场景上次简单学习了支持向量机的概念。概念如下：支持向量机（SVM）：SVM是一种监督学习算法，常用于分类问题。

北堂飘霜·2024-02-02 07:07

Matlab：利用1D-CNN（一维卷积神经网络），分析高光谱曲线数据或时序数据

1DCNN简介：1D-CNN（一维卷积神经网络）是一种特殊类型的卷积神经网络，设计用于处理一维序列数据。这种网络结构通常由多个卷积层和池化层交替组成，最后使用全连接层将提取的特征映射到输出。

foddcusL·2024-02-02 06:59

回归预测 | Matlab基于POA-LSSVM鹈鹕算法算法优化最小支持向量机的数据多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab基于POA-LSSVM鹈鹕算法算法优化最小支持向量机的数据多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab基于POA-LSSVM鹈鹕算法算法优化最小支持向量机的数据多输入单输出回归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·2024-02-02 06:27

【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（

为梦而生~·2024-02-02 05:02

【Python基础 & 机器学习】Python环境搭建（适合新手阅读的超详细教程）

带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍python网络爬虫从基础到实战：Python的主流应用领域之一，也可以与人工智能领域相结合的技术往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络简述

为梦而生~·2024-02-02 05:00

用python实现支持向量机图像分类

首先，支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是一种监督学习算法，可用于分类和回归。

无声远望·2024-02-01 23:09

利用支持向量机SVM做二分类和多分类预测建模

利用支持向量机SVM做二分类和多分类预测建模。程序注释详细直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。程序可以直接可以出分类预测图，混淆矩阵图，ROC曲线图。

oKEzspzn·2024-02-01 23:37

基于支持向量机SVM的图像多分类，SVM的详细原理

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论SVM应用实例，SVM图像多分类代码结果分析展望参考支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-01 23:07

支持向量机（SVM）一万字详解！超全超详细超易懂！

文章目录一、基础概念1.向量2.支持向量3.超平面4.间隔二、数学推导（原理）1.线性可分支持向量机2.软间隔支持向量机

Geeker · LSar·2024-02-01 23:30

深度学习CNN网络--卷积层、池化层、全连接层详解与其参数量计算

文章目录1.卷积层2.池化层3.全连接层4.参数量计算1.卷积层我们以灰度图像为例进行讲解：让一个权重矩阵即卷积核（kernel）逐步在二维输入数据上“扫描”。

LittleRuby·2024-02-01 18:16

OpenCV 8 - 模糊处理(均值滤波,高斯滤波,中值滤波,双边滤波)

模糊处理原理:Blur是图像处理中最简单和常用的操作之一,使用该操作的原因为了给图像预处理时候减低噪声使用,Blur操作其背后是数学的卷积计算,通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又出线性虑波。

江凡心·2024-02-01 17:52

DeiT

仅用一台8-GPU的服务器对DeiT模型进行3天训练，就在ImageNet基准测试中达到了84.2%的top-1准确率，并且训练阶段未使用任何外部数据，该结果可以与顶尖的卷积神经网络（CNN）媲美。

Valar_Morghulis·2024-02-01 17:38

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现

机器学习之心·2024-02-01 14:01

故障诊断 | 一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和支持向量机