卷积最小二乘支持向量机第32页

【机器学习】卷积神经网络（三）

四、理论分析4.1反卷积运算我们可以将过滤器转换为Toeplitzmatrix，将图像转换为向量，然后仅通过一个矩阵乘法进行卷积，而不是使用for-loops对图像（或任何其他2D矩阵）执行2D卷积。

十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

【机器学习】卷积神经网络（四）-实现细节（Caffe框架为例）

六、实现细节都有哪些开源的卷积神经网络实现caffe中卷积神经网络各个层（卷积层、全连接层、池化层、激活函数层、内基层、损失层等）Caffe2与caffe对比caffe2开源吗使用caffe的c++版本和

十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

【机器学习】卷积神经网络（二）-典型网络（LeNet-5,AlexNet,VGG,GoogLeNet）

该网络是卷积神经网络(CNN)。CNN是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在3个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。

十年一梦实验室·2024-01-02 05:01

【机器学习】卷积神经网络----GoogLeNet网络（pytorch）

代码是一个使用PyTorch实现的GoogLeNet模型，该模型是一个深度卷积神经网络（CNN）用于图像分类任务。

十年一梦实验室·2024-01-02 05:31

计算图与动态图机制

一、计算图计算图是用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：结点（Node）和边（Edge）结点表示数据，如向量，矩阵，张量边表示运算，如加减乘除卷积等用计算图表示：y=(x+w)*(w+1)a=x

-恰饭第一名-·2024-01-02 04:32

SLAM PnP问题以及相关基础知识

例如，在最小二乘法中，目标泛函是一个关于模型参数的函数，我们希望通过调整参数来最小化目标泛函。在变分问题中，目

今天我刷leetcode了吗·2024-01-02 04:43

CNN神经网络层次分析

https://blog.csdn.net/liulina603/article/details/44915905一.CNN简介CNN（卷积神经网络）是传统神经网络的变种，CNN在传统神经网络的基础上，

happyGirl122·2024-01-02 02:04

CRAS-YOLO：多类别船舶检测与分类模型

我们进一步提出了一种新的多类船检测，称为CRAS-YOLO，它由卷积块注意力模块（

小白学视觉·2024-01-01 20:05

YOLOv8改进之多尺度转换模块C2f-EMSC和C2f-EMSCP

一、EfficientMulti-Scale-Conv和EMSCPEfficientMulti-Scale-Conv是一种多尺度卷积网络架构，它通过在不同尺度上的输入图像上应用多尺度卷积操作来捕捉图像中的不同特征

学yolo的小白·2024-01-01 20:32

YOLOv8改进之C2f-DBB(C2f模块中融合多元分支模块Diverse Branch Block )

它类似于Inception模块，由多个分支组成，每个分支使用不同大小的卷积核进行特征提取。主要由多分支设计：DBB由多个卷积分支组成，每个分支使用不同大小的卷积核来捕获不同尺度下的特征。

学yolo的小白·2024-01-01 20:31

(Matlab)基于CNN-LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-长短期记忆网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、代码实际运行结果展示：三、部分代码展示：四、本文完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络

神经网络与数学建模·2024-01-01 20:57

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

传统上，卷积神经网络（CNN）在计算

@默然·2024-01-01 16:53

第二十一周：机器学习和深度学习基础回顾

算法总结摘要本周复习回顾了Transformer、GAN、RMSProp优化算法，Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，引发了自然语言处理领域的一系列重要突破，相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络

@默然·2024-01-01 16:23

第二十二周：深度学习基础

第二十二周：深度学习基础摘要Abstract1.网络中的卷积及1x1卷积2.迁移学习3.数据扩充总结摘要在本文中，我们将探讨卷积神经网络中常用的两个核心概念：卷积和1x1卷积。

@默然·2024-01-01 16:23

第二十六周：学习笔记

第二十六周：学习笔记摘要Abstract全卷积网络FCN1.CNN与FCN2.全连接层-->成卷积层3.FCN的缺点摘要全卷积神经网络（FullyConvolutionalNetwork，FCN）是一种用于图像分割和语义分割任务的深度学习模型

@默然·2024-01-01 16:50

LDC: Lightweight Dense CNN for Edge Detection

摘要本文提出了一种用于边缘检测的轻量级密集卷积（LDC）神经网络。所提出的模型是对两种最先进方法的改编，但与这些方法相比，它所需的参数不到4%。

努力的小柚·2024-01-01 16:39

[C#]使用ONNXRuntime部署一种用于边缘检测的轻量级密集卷积神经网络LDC

源码地址：github.com/xavysp/LDCLDC:LightweightDenseCNNforEdgeDetection算法介绍：由于深度学习方法的快速发展，近年来，用于执行图像边缘检测的卷积神经网络

FL1623863129·2024-01-01 16:34

YOLOv8独家原创改进：多种新颖的改进方式 | 保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv) | 全局感受野的空间金字塔 (Improve-SPPF)算法 | CA注意力改进版

深度可分离卷积本文自研创新改进：改进1）保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv)，解决了不能与原始特征层通道之间的信息交互的问题(如经典的深度可分离卷积)；改进2）提出快速的全局感受野的空间金字塔

AI小怪兽·2024-01-01 15:57

YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | 可变形大核注意力（D-LKA Attention），大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制

本文自研创新改进：可变形大核注意力（D-LKAAttention）高效结合SPPF进行二次创新，大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制。

AI小怪兽·2024-01-01 15:27

YOLOv8独家原创改进：轻量化自研设计双卷积，重新设计backbone和neck结构，完成涨点且计算量和参数量显著下降

本文自研创新改进：双卷积由组卷积和异构卷积组成，执行3×3和1×1卷积运算代替其他卷积核仅执行1×1卷积，YOLOv8Conv，从而轻量化YOLOv8，性能如下表，GFLOPs8.1降低至7.6，参数量

AI小怪兽·2024-01-01 15:27

YOLOv8独家原创改进：创新自研CPMS注意力，多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力，全面升级CBAM

本文自研创新改进：自研CPMS,多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力,全面升级CBAM1）作为注意力CPMS使用；推荐指数：五星CPMS|亲测在多个数据集能够实现涨点，对标CBAM。

AI小怪兽·2024-01-01 15:26

YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积提升感受野

本文自研创新改进：SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积，使SPPF增加大kernel，提升感受野，最终提升检测精度收录YOLOv8原创自研https://blog.csdn.net

AI小怪兽·2024-01-01 15:26

深度学习中的感知机

感知机在1957年由弗兰克·罗森布拉特提出，是支持向量机和神经网络的基础。感知机是一种二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，正类取1，负类取-1。

人工智能MOS·2024-01-01 15:08

深度学习 | 注意力机制、自注意力机制

卷积神经网络的思想主要是通过卷积层对图像进行特征提取，从而达到降低计算复杂度的目的，利用的是空间特征信息；循环神级网络主要是对序列数据进行建模，利用的是时间维度的信息。

西皮呦·2024-01-01 14:50

图卷积神经网络之 - 图拉普拉斯矩阵的解释

图拉普拉斯矩阵是图论和谱图理论中的一个核心概念，它在图卷积神经网络（GCN）的设计中起着重要的作用。下面我将详细解释图拉普拉斯矩阵和归一化图拉普拉斯矩阵。

UCAS_sqs·2024-01-01 13:22

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现

机器学习之心·2024-01-01 13:49

分类预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】

分类预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention

机器学习之心·2024-01-01 13:19

图卷积神经网络之 - 图傅立叶变换的解释

L=np.array([[2,-1,0,-1],[-1,2,-1,0],[0,-1,2,-1],[-1,0,-1,2]])上述4个节点的简单无向图进行图傅立叶变换：我们计算了图拉普拉斯矩阵LLL的特征值和特征向量。特征值是：λ=[0,2,2,4]\lambda=\begin{bmatrix}0,&2,&2,&4\end{bmatrix}λ=[0,2,2,4]特征向量UUU（归一化后）是：U=[−0

UCAS_sqs·2024-01-01 13:48

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（一）

借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。首先，我们

小胡说人工智能·2024-01-01 12:08

CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。

夏天7788·2024-01-01 12:00

Keras加载预训练模型

常用的预训练模型VGG16：VGG16是一个用于图像分类的卷积神经网络模型，由牛津大学的VisualGeometryGroup开发。它使用连续的小滤波

缘起性空、·2024-01-01 12:50

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六）支持向量机

howard2005·2024-01-01 11:19

编写C语言版本的卷积神经网络CNN之一：前言与Minst数据集

https://blog.csdn.net/tostq/article/details/51786265前言卷积神经网络是深度学习的基础，但是学习CNN却不是那么简单，虽然网络上关于CNN的相关代码很多

非鱼知乐·2024-01-01 10:55

自然语言处理(第17课文本分类和聚类)

一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类

komjay·2024-01-01 08:13

多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention麻雀算法优化卷积网络结合门控循环单元网络融合空间注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention麻雀算法优化卷积网络结合门控循环单元网络融合空间注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention

机器学习之心·2024-01-01 06:51

【深度学习：Convolutional Neural Networks】卷积神经网络入门指南

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域最引人注目的成就之一。自从LeCun等人在20世纪90年代初引入以来，CNN在图像处理、视频分析和自然语言处理等领域取得了显著的成就。

脆鲨Nana7mi·2024-01-01 06:21

机器学习 Pytorch 教程

https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/在我们学习完机器学习、深度学习、卷积神经网络以及结构化机器学习项目等理论知识后

苏高峰·2024-01-01 05:18

散射成像相关原理的数学理论推导与证明

散射技术汇总1.平面波2.传输损耗3.光学记忆效应4.菲涅尔衍射5.菲涅尔衍射-凸透镜成像6.光的传输过程7.传输矩阵8.波前整形调制9.光与物体的相互作用10.反卷积成像11.自相关成像12.相位恢复算法散射技术汇总散射成像技术汇总散射成像技术先验信息散射复杂度利用的光子

翼达口香糖·2024-01-01 05:07

第九课：机器学习与人工智能、计算机视觉、自然语言处理 NLP及机器人

用于分类的值是特征Feature4、特征值+种类叫做标记数据Labeleddata5、决策边界Decisionboundaries6、混淆矩阵Confusionmatrix7、决策树Decisiontree8、支持向量机

笛秋白·2024-01-01 03:48

工智能基础知识总结--什么是CNN

什么是CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习

北航程序员小C·2024-01-01 02:58

2019-12-20

1.利用R语言的plsr包，对全波段光谱数据进行最小二乘法install.packages("plsr")library(pls)data<-read.csv("C:/Users/ZWPC/Desktop

ZZ_87c3·2024-01-01 01:44

基于改进通道注意力和多尺度卷积模块的蛋白质二级结构预测

一、背景：传统的蛋白质三维结构预测可以通过一些传统方法预测，但是此类方法过于昂贵和耗费时间。蛋白质二级结构是三维结构和序列的桥梁，其由多肽链中氢键的作用决定。许多研究表明，我们可以通过蛋白质的二级结构来了解其三维结构，因此对蛋白质二级结构的研究可以提高三维结构预测的准确性蛋白质二级结构预测方法的三个阶段：1、依赖于二级结构的单个残基的统计概率2、通过滑动考虑蛋白质的临近残基信息，准确率低3、多序列

seowhi·2023-12-31 23:21

2023下半年的总结

对于人脸识别，可以采用了基于深度学习的特征提取方法，通过训练卷积神经网络（CNN）来提取人脸特征，并使用余弦相似度进行特征匹配，实现人脸的快速识别。

从零开始的奋豆·2023-12-31 22:39

基于自定义权重的支持向量机，基于自定义权重的SVM

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完整代码和数据下载链接：基于自定义权重的支持向量机，基于自定义权重的SVM资源-CSDN文库https

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-31 21:55

解密垃圾邮件分类：基于SVM的数据挖掘项目

因此，本项目旨在利用支持向量机（SVM）这一强大的机器学习工具，实现对垃圾邮件的高效分类，为用户提供更清爽、高效的电子邮件体验。一、项目目标本项目的主要目标是构建一个基于SVM的垃圾邮件分类系统。

袁既望·2023-12-31 21:24

基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统

，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类

Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建工业生产制造场景下滚珠丝杠传动表面缺陷图像识别系统

，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统