卷积支持向量机第9页

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

RFCN 精简讲解

一、前言之前的FasterRCNN对FastRCNN产生regionporposal的问题给出了解决方案，并且在RPN和FastRCNN网络中实现了卷积层共享。

KyleLou·2024-02-04 20:03

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

复杂onnx解决方案（以sparseconv为例）

目录前言1.稀疏卷积2.SparseConvolutionModel2.1输入数据模型2.2卷积核2.3输出的定义2.4计算流程2.4.1构建hashtable2.4.2构建Rulebook2.4.3在

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

卷积层和反卷积层输出特征图大小计算

计算公式：卷积层（nn.Conv2d）的输出特征图大小计算公式：输出特征图的宽度=（输入特征图宽度-卷积核宽度+2*填充）/步长+1输出特征图的高度=（输入特征图高度-卷积核高度+2*填充）/步长+1输出特征图的通道数

SimpleLearing·2024-02-04 17:51

图像的拉普拉斯变换实现

它可以使用卷积操作来实现，通常使用拉普拉斯核（3x3矩阵）进行卷积。具体而言，对于灰度图像，拉普拉斯变换的表达式为：

SimpleLearing·2024-02-04 17:49

Convolutional Neural Networks CNN -- Explained

ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要卷积神经网络？卷积神经网络如何工作？

许喜远·2024-02-04 17:47

对于CNN的文献阅读和识别手写数字的复现

摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、引言4、CNN模型结构5、实验过程6、同GS算法的对比二、CNN识别手写数字1、两个性质2、图像卷积总结摘要在论文方面阅读了基于CNN网络对于大气湍流相位的提取，对CNN

白小李·2024-02-04 17:46

Convolutional Neural Network (CNN) 识别手写数字字体

介绍：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。

取名真难.·2024-02-04 17:15

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11卷积神经网络-残差网络（ResNet）

5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用

蒸饺与白茶·2024-02-04 15:45

李沐《动手学深度学习》循环神经网络经典网络模型

动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念李沐

丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络经典网络模型

动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念目录系列文章一

丁希希哇·2024-02-04 14:42

Keras中内置的预训练模型架构介绍

中内置的模型架构主要包括以下几种：1.MobileNet系列（MobileNetV1,MobileNetV2,MobileNetV3）：-基本原理：MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级卷积神经网络

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-04 12:58

池化层的本质思想及其过程

池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍，而在传统的神经网络中却很少见，原因是传统的神经网络的输入特征很少，不是太多，深度学习中特别是图像领域输入特征非常多，所以在卷积过程中有必要把主要的特征抽取出来

机器不会学习·2024-02-04 12:34

机器学习系列——（十）支持向量机

一、背景支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类、回归和离群点检测等领域的监督学习方法。

飞影铠甲·2024-02-04 11:09

YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet

DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由GaoHuang等人提出。

小哥谈·2024-02-04 11:30

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

引言在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。

两只程序猿·2024-02-04 10:11

vit细粒度图像分类（九）RAMS-Trans学习笔记

1.摘要在细粒度图像识别(FGIR)中，区域注意力的定位和放大是一个重要因素，基于卷积神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。

无妄无望·2024-02-04 09:01

机器学习算法之支持向量机（SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种广泛用于分类、回归和其他学习任务的强大的监督学习算法。SVM的目标是找到一个超平面，以最大化地分隔不同类别的数据点。

迎风斯黄·2024-02-04 09:07

TensorFlow官方入门实操课程-卷积神经网络

知识点卷积：用原始像素数据与过滤器中的值相乘，以后加起来。如下是增强水平特征的过滤器。MaxPooling:每次卷积结束以后用一个MaxPooling用来增强图像的特征。

尘埃飞舞·2024-02-04 09:33

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）

因暂时精力有限，仅展示了测试集预测结果，以及有限的机器学习算法模型，包括不同核函数的支持向量机svm（linear、gaussian）、不同NumNeighbo

随风飘摇的土木狗·2024-02-04 08:26

CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的

是Dream呀·2024-02-04 08:20

回归预测 | Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪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CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪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CPO-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-02-04 05:28

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰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RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰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RIME-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-02-04 05:28

回归预测 | Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕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POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕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POA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-02-04 05:26

Opencv第七课--形态学滤波

腐蚀也是一种与图像之间的卷积操作，与卷积核对应的源图像像素为1时保留，否则置零。importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("erode.jpg",0)kerne

计算机视觉__掉队选手·2024-02-04 01:08

支持向量机算法怎么用？一个实例带你看懂！

上一篇【初中生讲机器学习】3.支持向量机（SVM）一万字详解！超全超详细超易懂！当中，我们已经详细了解了支持向量机算法以

Geeker · LSar·2024-02-04 01:10

(CVPR-2021)RepVGG：让 VGG 风格的 ConvNet 再次伟大

再次伟大Title：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgainpaper是清华发表在CVPR2021的工作paper链接Abstract我们提出了一种简单但功能强大的卷积神经网络架构

顾道长生'·2024-02-04 00:53

深度学习模型网络疑惑解答

当平均池化时发现剩余了怎么办当maxpooling时发现剩余了怎么办BatchNorm1d使用时机卷积的偏置初始值是否为0BatchNorm2d的使用时机模型为什么要初始化如果平均池化，进行填充了零，就改变了原本图像的值

犟小孩·2024-02-03 19:08

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001

犟小孩·2024-02-03 19:37

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到：不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类

欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

向量机SVM原理详解

转自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和

AI-CS研究生·2024-02-03 17:35

SVM原理介绍！

这篇文章详细的介绍了支持向量机原理，有一种相见恨晚的感觉，值得一读！

Wendark·2024-02-03 17:35

SVM入门（一）至（三）Refresh

（一）SVM的八股简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

warmbeast·2024-02-03 17:34

SVM(1-3)

从Jasper'Blog转载支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

discxuwei·2024-02-03 17:32

计算机设计大赛深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型

iuerfee·2024-02-03 16:03

计算机设计大赛深度学习 python opencv 火焰检测识别

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·2024-02-03 16:31

多维时序 | Matlab实现CNN-RVM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CNN-RVM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CNN-RVM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·2024-02-03 15:16

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向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-BiLSTM-AdaBoost卷积双向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-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合

机器学习之心·2024-02-03 15:16

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.3

Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)6.3LeNetLeNet模型中每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个

南七澄江·2024-02-03 13:31

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.1

Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)6.1BasicConcepts卷积神经网络将空间不变性（spatial

南七澄江·2024-02-03 13:57

基于决策树模型和支持向量机模型的手写数字识别

目录1、导入库和手写数字数据集2、把数据可视化3、把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集、通过对数据集的预处理、读取、可视化，将数据集划分为训练集和测试级，更换不同的模型，并对模型进行评估，多方面对比不同的机器学习方法，对数据模型的影响。第二个功能：将训练出来的数据进行预

派大星先生c·2024-02-03 13:37

SVM支持向量机

1.基本概念支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种有监督学习方法，主要用于分类和回归分析。

三三木木七·2024-02-03 13:34

Opencv C++ 五、简单的图像锐化与卷积运算

引子：图像锐化和卷积是图像处理中常用的技术，它们的主要目的如下：1.图像锐化：图像锐化是一种用于增强图像细节和边缘的技术。它通过强调图像中的高频信息（如边缘和细节）来使图像看起来更清晰和更有质感。

海棠RS·2024-02-03 13:16

[图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算

GPU架构中的半精度与单精度计算由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用

蒸饺与白茶·2024-02-03 13:54

opencv基础之高斯模糊

图像平滑过程可以通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现。最简单的积分算子就是全1算子利用全1算子可以对图像进行模糊平滑操

朱骥伦·2024-02-03 13:46

Keras学习笔记3——keras.layers

目录0.函数1.全连接层2.激活层3.Dropout层4.Flatten层5.Reshape层6.卷积层Conv2DLocallyConnected2D7.池化层8.循环层RNNSimpleRNNGRULSTMConvLSTM2DSimpleRNNCellGRUCellLSTMCellCuDNNGRUCuDNNLSTM9

winter_python·2024-02-03 12:25

2024美赛预测算法 | 回归预测 | Matlab基于RIME-LSSVM霜冰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RIME-LSSVM霜冰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RIME-LSSVM霜冰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 12:48

推荐频道

卷积支持向量机