卷积最小二乘支持向量机

基于深度学习的车型检测系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov8  yolov8主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2024-01-04 20:06

基于深度学习的垃圾检测与分类系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov8  yolov8主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2024-01-04 20:05

大创项目推荐 深度学习动物识别 - 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
laafeer·2024-01-04 20:35

基于深度学习的PCB板缺陷检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov8  yolov8主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2024-01-04 20:04

机器学习期末复习

语言归纳偏好值指机器学习算法在学习的过程中，对以下（）的偏好A数据B某种类型假设C标记D运行速度有的情况下，模型学习到了训练数据满足的特有性质，但这些性质不是一般规律，这种现象被称为（）A欠拟合B过拟合C欠配D以上三个选项都不是最小二乘法估计得到的线性回归模型满足
我让你学！·2024-01-04 20:16

Deep Learning for Precipitation Nowcasting:A Benchmark and A New Model

Thispaperwaspublishedat31stConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NIPS2017),LongBeach,CA,USA.简介Encoder-DecoderCNN也是一种可以用于时序预测任务的模型，它是一种融合了编码器和解码器的卷积神经网络
流浪的诗人，·2024-01-04 19:52

深度神经网络的特征表示,神经网络识别图像原理

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
快乐的小荣荣·2024-01-04 18:19

卷积神经网络|导入图片

在学习卷积神经网络时，我们通常使用的就是公开的数据集，这里，我们不使用公开数据集，直接导入自己的图片数据，下面，就简单写个程序实现批量图片的导入。
霜溪·2024-01-04 18:20

机器学习-离散型变量处理

离散型变量处理思路离散型变量输入通常为字符串形式，除了少数决策树模型能够直接处理类别型变量之外，对于逻辑回归、支持向量机等模型而言，必须将类别型变量转换为数值型变量才能正确的工作。
alstonlou·2024-01-04 17:03

计算机视觉（北邮鲁鹏）学习记录

是神经网络和支持向量机的基础。。线性分类模型是一种线性映射，将输入的图像特征映射成类别分数。决策规则：f_i(x)>f_j(x)，对任意的j!=i。线性分类器的矩阵表示：线性分类器的权值：可以看成模
学数学的懒哥·2024-01-04 17:18

时空图卷积网络STGCN用于交通预测的深度学习框架python程序源代码+设计文档

时空图卷积网络：一个用于交通预测的深度学习框架摘要及时准确的交通预测是城市交通控制和诱导的关键。
yushibing717·2024-01-04 16:03

全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络 通俗的解释

全连接网络、卷积神经网络和递归神经网络是三种不同类型的神经网络，它们在结构和应用上有所不同。下面我将尽量用通俗易懂的语言来解释和对比这三种神经网络。
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-04 15:25

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。
Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

利用python，tensorflow,keras实现卷积神经网络

准备环境参照以前的内容。下载数据来自微软Petimages700M数据描述：2万多张猫和狗的照片image.png下载后解压到任意路径。数据处理importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportcv2#这是我的数据路径DATADIR="E:/Datasets/PetImages"CATEGPRIES=["Dog","Cat"]#生成规
何同尘·2024-01-04 13:51

论文阅读：通过时空生成卷积网络合成动态模式(重点论文)

我们证明了时空生成卷积网络可用于建模和合成动态模式。该模型定义了视频序列上的概率分布，对数概率由时空ConvNet定义，该网络由多层时空滤波器组成，用于捕获不同尺度的时空模式。
风尘23187·2024-01-04 13:57

AI：106-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的遥感图像地物分类随着人工智能技术的迅猛发展，卷积神经网络（ConvolutionalN
一见已难忘·2024-01-04 12:45

动手学深度学习之卷积神经网络之池化层

池化层卷积层对位置太敏感了，可能一点点变化就会导致输出的变化，这时候就需要池化层了，池化层的主要作用就是缓解卷积层对位置的敏感性二维最大池化这里有一个窗口，来滑动，每次我们将窗口中最大的值给拿出来还是上面的例子
baidu_huihui·2024-01-04 12:35

机器学习常用算法模型总结

2.1.2一元线性回归数学原理知识点：最小二乘法代码实现一
几窗花鸢·2024-01-04 12:23

pytorch 卷积填充“same”实现（附代码） Conv1d Conv2d

参考：pytorch卷积填充“same”实现（附代码）importtorch.utils.datafromtorch.nnimportfunctionalasFimportmathimporttorchfromtorch.nn.parameterimportParameterfromtorch.nn.functionalimportpadfromtorch.nn.modulesimportModu
study_&·2024-01-04 10:20

【i阿极送书——第六期】《YOLO目标检测》

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预
i阿极·2024-01-04 10:02

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(
i阿极·2024-01-04 10:28

卷积神经网络|制作自己的Dataset

在编写代码训练神经网络之前，导入数据是必不可少的。PyTorch提供了许多预加载的数据集（如FashionMNIST），这些数据集子类并实现特定于特定数据的函数。它们可用于对模型进行原型设计和基准测试，加载这些数据集是十分简单的。好吧，那如何加载自己制作的数据集呢？简单来讲，自定义数据集类必须实现三个函数：__init__、__len__和__getitem__。下面代码就实现了一个Dataset
霜溪·2024-01-04 09:14

【OpenCV基础】计算机视觉专业术语大全

原创文，转载请注明出处文章目录技术路线专业术语深度学习框架的模型和配置文件格式卷积神经网络的组成卷积运算技术路线吴恩达老师的《机器学习》课程，B站链接：（https://
嵌小超·2024-01-04 09:11

经典 CNN 神经网络 LeNet-5 的 C++ 实现（MNIST数据集）

前言：本文不对CNN卷积神经网络做深入探究，CNN卷积神经网络的基本知识请移步本文的相关链接；本文不对LeNet-5神经网络模型做深入探究，该部分的知识可以自行查阅或者查看本文的链接！
Charles Chou·2024-01-04 09:10

吴恩达DeepLearningAI课程学习资源和课程总结

一、学习资源：吴恩达老师的DeepLearningAI课程分为5门课程：神经网络和深度学习、改善深层神经网络、结构化机器学习项目、卷积神经项目和序列模型。目前主要学习了前四门课程，遂做一些总结。
李大文·2024-01-04 09:39

2021-07-02

基于TensorFlow搭建的几种经典的卷积神经网络注：本文是本人一门课程的期末大作业，在学习曹建老师（人工智能实践：TensorFlow笔记）的课程时记录的笔记。
fisher-nuc·2024-01-04 09:38

深度学习的一点学习笔记（CNN相关）

因为是学习笔记，估计唯一看的人是我自己，我就忽略一些CNN的基础部分，比如什么是卷积，卷积如何操作，pytorch怎么实现卷积层，什么是池化层，pytorch怎么实现池化层等等。
Pagesns·2024-01-04 09:35

简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet

这里简单讲讲LeNet我的推荐是可以看看这个视频，可视化的查看卷积神经网络是如何
Leventure_轩先生·2024-01-04 09:31

机器学习sklearn----支持向量机SVC模型评估指标

文章目录前言混淆矩阵指标1准确率指标2精确度指标3召回率指标4F1-measure指标5假负率指标6特异度指标7假正率sklearn中的混淆矩阵前言前面一篇博文介绍了SVC处理二分类问题是怎么样来解决样本不均衡。这里我们要来将用什么指标来衡量模型的好坏SVC提供的接口score是计算模型的准确率的，这个指标在样本均衡的情况下是完全适用的，但是在遇到样本不均衡问题的时候就失去了意义，而我们日常面对的
iostreamzl·2024-01-04 09:30

2024美赛数学建模常用数学建模模型之——最小二乘法

2.1线性最小二乘法曲线拟合问题的提法是，已知一组（二维）数据，即平面上的n个点(xi,yi)，i=1,2,L,n，xi互不相同，寻求一个函数（曲线）y=f(x)，使f(x)在某种准则下与所有数据点最为接近
建模忠哥小师妹·2024-01-04 09:56

《数字图像处理-OpenCV/Python》连载：空间滤波之高斯滤波器

https://item.jd.com/14098452.html本书CSDN独家连载专栏https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html第10章图像卷积与空间滤波图像滤波是指在尽可能保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制
youcans_·2024-01-04 09:07

PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF Pose Estimation学习笔记

具体地说，我们提出了一种深度霍夫投票网络来检测物体的3D关键点，然后以最小二乘拟合的方式估计出6D姿态参数。我们的方法是成功地在基于RGB的6DoF估计上工作的2DKeypoint方法的自然扩展。
路&客·2024-01-04 08:55

GPU中的半格效应(half-pixel)

最近在阅读《GPGPU编程技术从GLSL、CUDA到OpenCL》时，章节3.4.3卷积核中讲到了半格效应，该书中的英文标注为：0.5effect，也有被称为：halfpixeloffset等。
YoungHong1992·2024-01-04 08:15

NNDL学期知识点总结 [HBU]

目录零碎考点第4章全连接神经网络/前馈神经网络4.1神经元4.1.1Sigmoid型函数4.1.2ReLu函数4.3前馈神经网络4.4反向传播算法卷积神经网络5.3参数学习5.4几种典型的卷积神经网络5.4.1LeNet
洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:24

点云分割笔记

3D-BoNet全景分割——PanopticPolarNetSemanticKITTI机器学习基于RANSAC的激光点云分割车载激光雷达分割SemanticKITTI数据集物体分割：主要分为基于点全连接、点卷积
AI视觉网奇·2024-01-04 07:42

AIGC/机器学习/深度学习/卷积神经网络/地球科学/AI绘图等模块

2023年随着OpenAI开发者大会的召开，最重磅更新当属GPTs，多模态API，未来自定义专属的GPT。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的问世。360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车，就有可能被淘汰在这个数字化时代，如何能高效地处理文本、文献查阅、PPT编辑、编程、绘图和论文写作已经成为您成功的关键。而ChatGPT，作为一种强大的自
Teacher.chenchong·2024-01-04 06:37

简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理

【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总图像处理中常用的卷积核在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。什么是卷积核？
Leventure_轩先生·2024-01-04 06:29

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类AlexNet简介AlexNet是一种卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）模型，它在2012年的ImageNet图像分类挑战赛中取得了重大突破
the_coco·2024-01-04 06:51

支持向量机SVM详细原理，Libsvm工具箱详解，svm参数说明，svm应用实例，神经网络1000案例之15

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于SVM的股票价格预测支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-04 06:14

AI：112-基于卷积神经网络的美食图片识别与菜谱推荐

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的美食图片识别与菜谱推荐随着人工智能技术的飞速发展，卷积神经网络（Convolution
一见已难忘·2024-01-04 06:20

FPGA万花筒之(十七):基于FPGA的卷积神经网络实现之池化模块、全连接模块与输出

本文对基于FPGA的卷积神经网络实现的池化模块、全连接模块与输出模块进行了简要叙述。【嵌牛
张俸玺20012100022·2024-01-04 05:01

52从 0 到 1 实现卷积神经网络--反向传播和多层神经网络实现

反向传播和多层神经网络实现在实验开始之前，为了方便阅读，并复用之前的部分代码，我们首先将上一次试验完成的内容粘贴至此。importnumpyasnpimportstruct#读取MNIST数据集数据集defread_mnist(filename):withopen(filename,'rb')asf:zero,data_type,dims=struct.unpack('>HBB',f.read(4
Jachin111·2024-01-04 05:52

YOLOv8改进 更换轻量化模型MobileNetV3

1905.02244.pdf(arxiv.org)二、MobileNetV3网络结构MobileNetV3引入了一种新的操作单元，称为"MobileInvertedResidualBottleneck"，它由一个1x1卷积层和一个
学yolo的小白·2024-01-04 04:57

论文解读：A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects

像池化选择maxpooling或者是averagepooling、卷积的步长(太大的话会丢失信息)都是很头疼的问题，为此设计SPD模型。
十有久诚·2024-01-04 02:53

人工智能论文通用创新点(持续更新中...)

1.自注意力机制与卷积结合论文：OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution1：卷积可以接受比较大的图片的，但自注意力机制如果图片特别大的话，运算规模会特别大
十有久诚·2024-01-04 02:53

Image as Set of Points

卷积网络（ConvNets）将图像视为矩形的有组织像素，并通过局部区域的卷积运算提取特征；视觉转换器（ViTs）将图像视为一系列补丁，并通过全局范围内的注意力机制提取特征。
让AI服务于我·2024-01-04 01:11

python手写线性回归

线性模型概念：试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数形式：可解释性：性能度量常用性能度量均方误差：最小二乘法基于均方误差最小化进行模型求解的方法求解w和b使均方误差最小化的过程称为线性回归模型的最小二乘参数估计
大太阳小白·2024-01-04 01:01

用最小二乘法解决MNIST手写数字分类问题，并结合随机特征法改进

讲解最小二乘法非常透彻，比如包括它的回归和分类(包括多分类)以及非最小二乘和它们有约束问题的应用。
蛋总的快乐生活·2024-01-04 01:00

普通最小二乘法平面直线回归问题的三种实现(Python)

最小二乘法（LeastSquaresMethod）由马里·勒让德在1806年发现，距今已经有两个世纪。它是一种数学回归分析工具，可以应用于误差估计、不确定性度量、预测等任务。
飞机火车巴雷特·2024-01-04 01:29

最小二乘法解线性回归

最小二乘法算法介绍基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法(leastsquaremethod)它的主要思想就是选择未知参数，(a5，b5)(a3，b3)(a1，b1)(a4，b4)(a2
小小程序○·2024-01-04 01:57
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