卷积最小二乘支持向量机

回归预测 | Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化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OOA-SVR鱼鹰算法优化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OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述
机器学习之心·2024-01-21 03:31

统计学R语言实验8 ：线性回归

通过观察散点图，可以看到收入和支出之间有着很强的相关性（2）线性回归分析可以得到一元线性回归模型中截距的最小二乘估计为β0=和自变量incom
Blossom i·2024-01-21 02:21

【13%】100小时机器学习——支持向量机SVM

总目录链接前言接上一部分，进行SVM的试验部分。Step0：数据准备Social_Networt_AdsUserID,Gender,Age,EstimatedSalary,Purchased15624510,Male,19,19000,015810944,Male,35,20000,015668575,Female,26,43000,015603246,Female,27,57000,015804
QuantumCC·2024-01-20 22:59

周报第十八周

周报第十八周学习时间入门第十八周：2023.9.4-2023.9.10本周进度1.阅读了一篇关于单细胞解卷积的论文《scMD-celltypedeconvolutionusingsingle-cellDNAmethylationreferences
Twenrr·2024-01-20 22:48

十八周周报

3Dreconstructionofhumanbodiesfromsingle-viewandmulti-viewimages:Asystematicreview简介研究方法搜索策略选择标准搜索结果三维重建方法单个视图中使用的技术基于参数化人体模型的回归基于非参数人体模型的回归多个视图中使用的技术基于参数回归的模型多视图卷积神经网络非参数回归模型数据集讨论结论和展望总结
Joy_moon·2024-01-20 22:17

多通道卷积计算理解

多通道卷积计算对于单通道图像，若利用10个卷积核进行卷积计算，可以得到10个特征图；若输入为多通道图像，则输出特征图的个数依然是卷积核的个数（10个）。
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

分组卷积

(in_channel),Conv2d(in_channel,depth,(3,3),(1,1),1,bias=False,groups=groups),PReLU(depth),Pytorch的分组卷积新
AI视觉网奇·2024-01-20 16:48

3*3卷积+1*3卷积+3*1卷积=白给的精度提升

ICCV2019:通过非对称卷积块增强CNN的核骨架下面要介绍的论文发于ICCV2019，题为「ACNet:StrengtheningtheKernelSkeletonsforPowerfulCNNviaAsymmetricConvolutionBlocks
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

卷积层计算量(FLOPS)和参数量的计算

1.卷积参数量的计算，若卷积层的输入featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的大小为K1×K2,padding=P1×P2,stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

1d 卷积网络笔记

目录这个是1d卷积网络合集：resnet1d的这个是1d卷积网络合集：https://github.com/StChenHaoGitHub/1D-deeplearning-model-pytorch/blob
AI视觉网奇·2024-01-20 16:45

机器学习：线性回归模型的原理、应用及优缺点

回归的目的（实质）由解释变量去估计被解释变量的平均值无偏性、有效性、一致性下面是线性回归模型的基本原理：模型拟合：通过最小二乘法，得到最优的系数，从而建立了线性回归模型。
rubyw·2024-01-20 16:22

Stata 基本回归分析

普通最小二乘估计方法(OrdinaryLeastSquare，简记为OLS)，是单一方程线性回归模型最常用、最基本的估计方法。
迷茫的小孩2·2024-01-20 12:06

11种开源即插即用模块汇总 ！！（附论文和代码）

文章目录1、SCConv：空间和通道重构卷积（2023）2、SENet：通道注意力模块（2018）3、ECA：高效通道注意力模块（2020）4、RefConv：重参数化重聚焦卷积（2023）5、SNA-SAW
JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:28

多维时序 | Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:27

多维时序 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:57

neural network basics2-4

CNN卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNNs）CNN一般都是出现在图像领域，一开始出现是应用在计算机视觉领域里，但由于它结构特殊性，它也可以应用于NLP领域，例如在性态分类关系分类中有很好的应用
ringthebell·2024-01-20 09:37

neural network basics2-2

commonneuralnetworks两个比较常见的神经网络模型：循环神经网络RNN和卷积神经网络CNNRNNsequentialmemory;languagemodelgradientproblemforrnnvariants
ringthebell·2024-01-20 06:30

Pytorch 与 Tensorflow对比学习 第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN）

第3周：进阶主题Day15-16:卷积神经网络（CNN）在这两天中，我专注于学习卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层和池化层的工作原理以及它们在图像处理中的应用。
M.D·2024-01-20 06:56

卷积神经网络入门

目录前言一、卷积是什么？二、池化是什么？
朱笨笨·2024-01-20 05:47

行为检测论文笔记【综述】基于深度学习的行为检测方法综述

对这些方法进行了全面的梳理和总结，介绍了行为检测任务的详细定义和面临的主要挑战;从时序行为检测和时空行为检测2个方面对相关文献做了细致地分类，综合分析了每一类别中不同研究方法的思路和优缺点，并阐述了基于弱监督学习、图卷积神经网络
计算机视觉-杨帆·2024-01-20 03:26

CGO-CNN-BiGRU-Attention混沌博弈优化卷积、双向GRU融合注意力机制的多变量回归预测程序！

适用平台：Matlab2023版及以上CGO混沌博弈优化算法，发表在SCI、中科院2区Top顶级期刊《ArtifcialIntelligenceReview》上。该算法提出时间很短，目前还没有套用这个算法的高水平文献。同样的，我们利用该物理意义明确的创新算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成CGO-CNN-Bi
预测及优化·2024-01-20 03:15

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景

它能够实现各种机器学习模型的训练和推理，包括神经网络、决策树、支持向量机等。TensorFlow的基本概念是张量（Tensor）和计算图（Graph）。
雪梅零落·2024-01-20 03:13

（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (12) | 视觉模型可视化与可解释性（Visualizing and Understanding）

前言笔记专栏：斯坦福CS231N：面向视觉识别的卷积神经网络（23）课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5CS231n:深度学习计算机视觉（2017
女王の专属领地·2024-01-20 01:15

分类预测 |基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机KPCA-IDBO-LSSVM的分类预测算法研究 Matlab实现

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在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种常用的分类和回归方法
matlab科研助手·2024-01-19 23:16

分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测

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在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种常用的分类和回归方法
机器学习之芯·2024-01-19 23:46

Matlab KPCA-ISSA-SVM基于核主成分分析和改进麻雀搜索算法优化支持向量机的分类组合预测...

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在机器学习领域中，支持向量机(SupportVectorMachine
Matlab科研辅导帮·2024-01-19 23:46

多元分类预测 | Matlab KPCA-ISSA-SVM基于核主成分分析和改进麻雀搜索算法优化支持向量机的分类组合预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|MatlabKPCA-ISSA-SVM基于核主成分分析和改进麻雀搜索算法优化支持向量机的分类组合预测1.含SVM、SSA-SVM、ISSA-SVM
前程算法屋·2024-01-19 23:45

KPCA-EBWO-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测

文章目录效果一览文章概述订阅专栏只能获取专栏内一份代码。部分源码参考资料效果一览文章概述KPCA-EBWO-SVM分类预测,基
前程算法屋·2024-01-19 23:45

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述Matlab基于KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型
前程算法屋·2024-01-19 23:15

多输入多输出 | Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测

多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测目录多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention
机器学习之心·2024-01-19 23:45

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述Matlab基于KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型
前程算法屋·2024-01-19 23:45

分类预测 | Matlab实现ISSA-SVM基于多策略混合改进的麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类预测

分类预测|Matlab实现ISSA-SVM基于多策略混合改进的麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类预测目录分类预测|Matlab实现ISSA-SVM基于多策略混合改进的麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述基于多策略混合改进的麻雀搜索算法
机器学习之心·2024-01-19 23:15

分类预测 | Matlab实现KPCA-EBWO-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测

分类预测|Matlab实现KPCA-EBWO-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测目录分类预测|Matlab实现KPCA-EBWO-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2024-01-19 23:13

2.常见的点云数据滤波的方法总结（C++）

常见的点云数据处理有体素网格滤波、半径滤波、直通滤波、双边滤波器，统计滤波器，卷积滤波，条件滤波，高斯滤波等等。
YANQ662·2024-01-19 23:36

YoloV5改进策略：BAM瓶颈注意力模块|BAM详解以及代码注释|CBAM姊妹篇|有效涨点

我们提出了一种简单而有效的注意力模块，名为瓶颈注意力模块（BAM），可以与任何前馈卷积神经网络集成。我们的模块沿两个独立的通道和空间路径推断注意力图。我们将模块放置在模型中的每个瓶颈
静静AI学堂·2024-01-19 19:24

YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1，华为的GhostNet是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。
Snu77·2024-01-19 19:45

机器学习100天-Day8Tensorflow新手教程3（实现线性支持向量机（Linear SVM））

线性支持向量机（LinearSVM）在教程中，我们将创建一个线性SVM来分离数据。用于此代码的数据是线性可分的。
我的昵称违规了·2024-01-19 16:22

Shufflenet V2中的结论

1卷积层的输入输出特征通道数对MAC指标的影响。结论：卷积层的输入和输出特征通道数相等时MAC最小，此时模型速度最快。2卷积的group操作对MAC的影响。
wzNote·2024-01-19 15:55

11- OpenCV：自定义线性滤波（卷积，卷积边缘）

目录一、卷积1、卷积概念2、卷积如何工作3、常见算子（卷积核Kenel）4、自定义卷积模糊5、代码演示二、卷积边缘1、卷积边缘问题2、处理边缘3、相关的API说明4、代码演示一、卷积1、卷积概念（1）在
Ivy_belief·2024-01-19 14:30

[SS]语义分割_转置卷积

转置卷积（TransposedConvolution）抽丝剥茧，带你理解转置卷积（反卷积）目录一、概念1、定义2、运算步骤二、常见参数一、概念1、定义转置卷积（TransposedConvolution
IAz-·2024-01-19 14:22

利用sobel算子进行边缘检测

Sobel算子是整像素图像边缘检测中最重要的算子之一,该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
lindorx·2024-01-19 12:12

多模型图像特征可视化

卷积可视化可以帮助深度学习研究者更好地理解卷积的概念和原理，从而更好地设计和优化卷积神经网络。
伪_装·2024-01-19 11:31

CIFAR 10实现图像分类反卷积特张图可视化

fromkeras.datasetsimportcifar10fromkerasimportregularizersfromkeras.callbacksimportModelCheckpointfromkeras.layersimportConv2D,Activation,BatchNormalization,MaxPooling2D,Dropout,Flatten,Densefromkeras
伪_装·2024-01-19 11:31

【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算

输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据1.1步长stride为1，padding为01.2增加步长stride，padding不动1.3增加步长stride，同时还增加padding2.n维（通道）输入数据二、卷积网络参数量计算
桐秋廿·2024-01-19 11:03

深入浅出核函数

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言支持向量机是最重要的机器学习算法之一，支持向量机的一个重要特点是通过核函数进行非线性分类。
小白学视觉·2024-01-19 11:56

Metal每日分享，3x3矩阵卷积滤镜效果

本案例的目的是理解如何用Metal实现3x3卷积矩阵效果滤镜，取像素点周边九个区域半径点像素rgb值进行矩阵运算获取新的rgb值;目前有如下几款卷积核供使用，default：空卷积核identity：原始卷积核
弹吉他的少年·2024-01-19 11:02

机器学习（一）—— 简介

机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络
奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

一区优化直接写：KOA-CNN-BiLSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序！

适用平台：Matlab2023版及以上KOA开普勒优化算法，于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-BasedSystems》上。该算法提出时间很短，目前还没有套用这个算法的文献。同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiLSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-BiLSTM
预测及优化·2024-01-19 07:33

深度学习(2)--卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。一.卷积网络基础概念传统网络是一维的，而卷积网络是三维的。
GodFishhh·2024-01-19 07:51

基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理-环境配置-代码运行）

下面是对其介绍并分点阐述其重要性和应用场景：1.深度学习技术：交通标志检测和识别利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），可以通过大量的训练数据和网络层的自动特征学习，实现对交通标志的高效检测和准确识别
毕设阿力·2024-01-19 07:20
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