卷积最小二乘支持向量机第34页

Understanding Deep Image Representations by Inverting Them（2014）

文章目录AbstractIntroductionContribution-SummaryhhAbstract从SIFT和视觉词袋到卷积神经网络(cnn)，图像表示几乎是任何图像理解系统的关键组成部分。

怎么全是重名·2023-12-29 15:06

Deep Learning（wu--108-118）CNN详解（一）

文章目录4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride三维卷积参数量计算单层卷积网络小结池化为什么使用卷积4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride

怎么全是重名·2023-12-29 15:36

目标检测-Two Stage-Mask RCNN

-TwoStage-FasterRCNN提到了FasterRCNN主要缺点是：ROIPooling有两次量化操作，会引入误差影响精度MaskRCNN针对这一缺点做了改进，此外MaskRCNN还添加了全卷积网络的分支

学海一叶·2023-12-29 10:50

一阶梯度$二阶梯度$高斯牛顿算法

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、梯度1.1丶方向1.1.1丶平面上的方向平面向量u⃗≠0平面向量\vec{u}≠0平面向量u=01.2梯度的几何意义1.2方向导数二、求解非线性最小二乘

OwnResponsibility·2023-12-29 09:43

毕业设计-基于深度学习的无人机实时密集小目标检测系统 YOLO python 目标检测人工智能卷积神经网络机器学习

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1空间-通道注意力模块2.2自注意力主干网络三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家

Krin_IT·2023-12-29 09:39

毕业设计-基于计算机视觉的的指针式仪表自动读数算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1加入全局注意力模块2.2引入解耦头三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过

Krin_IT·2023-12-29 09:38

白话机器学习的数学-1-回归

2、定义模型定义一个函数：一次函数y=ax+b（a是斜率、b是截距）定义函数：3、最小二乘法例子：用随便确定的参数计算的值与实际的值存在偏差。

Leon.ENV·2023-12-29 08:46

应用回归分析(5):自变量的选择及逐步回归

因变量一共有m个自变量，对所有的自变量建立回归模型称为全回归模型选模型：从中挑选出p自变量个进行回归，注意：5.1.2误用模型产生的影响xua（1）是全模型而误用了选模型产生的影响【1】选模型回归系数的最小二乘估计是全模型相应参数的有偏估计

Oasis of the World·2023-12-29 08:46

大创项目推荐深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-12-29 07:59

[DL]深度学习_AlexNet

激活函数2、模型基本结构与双GPU实现3、局部响应归一化(LRN)4、重叠池化(OverlappingPooling)5、数据增强6、Dropout一、AlexNet1、详细介绍AlexNet是一种经典的卷积神经网络模型

IAz-·2023-12-29 06:58

LSTM Siamese neural network

卷积神经网络（CNN）已经在计算机视觉处理中得到广泛应用，不过，2017年开创性的Transformer神经网络的开创性使其称为一种可行的替代方案，Transformer是目前流行的ChatGPT的基础

茶桁·2023-12-29 06:58

[DAU-FI Net开源 | Dual Attention UNet+特征融合+Sobel和Canny等算子解决语义分割痛点]

核心采用了一个多尺度深度可分离卷积块，捕获跨尺度的局部模式。这个块由一个空间-通道挤压与激励（scSE）注意力单元补充，该单元

落叶霜霜·2023-12-29 06:51

23高通量测序-线性模型之线性回归

线性模型之线性回归线性回归(LinearRegression)主要思想使用最小二乘法(least-squares)对数据拟合一条直线计算R平方计算R平方的P值简单例子使用最小二乘法计算小鼠体重与大小的线性关系

不到7不改名·2023-12-29 06:58

LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计

然而，这些LSKA模块中的逐深度卷积层随着卷积核尺寸的

静静AI学堂·2023-12-29 06:17

三十七章：Slide-Transformer:Hierarchical Vision Transformer with Local Self-Attention ——具有局部自注意力的分层视觉的TF

相比之下，局部注意力将每个查询的感受野限制在其相邻像素上，同时享受卷积和自注意力的优势，即局部归纳偏差和动态特征选择。然而，当前的局部注意

Joney Feng·2023-12-29 06:44

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN

一、本文介绍本文给大家来的改进机制是RepViT，用其替换我们整个主干网络，其是今年最新推出的主干网络，其主要思想是将轻量级视觉变换器（ViT）的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。

Snu77·2023-12-29 06:11

ViT中的上采样和下采样——patch merge

与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT使用自注意力机制而不是卷积操作来处理输入图像，因此上采样和下采样的方式也有所不同。

盐巴饭团193·2023-12-29 05:41

频谱论文：RadioUNet：使用卷积神经网络的快速无线电地图估计

#频谱#R.Levie,Ç.Yapar,G.KutyniokandG.Caire,"RadioUNet:FastRadioMapEstimationWithConvolutionalNeuralNetworks,"inIEEETransactionsonWirelessCommunications,vol.20,no.6,pp.4001-4015,June2021,doi:10.1109/TWC.

斯汤雷·2023-12-29 03:56

YoloV8改进策略：基于自研的图注意力机制改进| 独家改进方法|图卷积和注意力融合模块

摘要SE注意力机制是一种通过显式建模卷积特征的信道之间相互依赖性的方法，旨在提高网络产生的表示的质量。SE注意力机制包括两个步骤：Squeeze和Excitation。

静静AI学堂·2023-12-29 02:26

RT-DETR改进策略：AAAI 2024 最新的轴向注意力| 即插即用，改进首选|全网首发，包含数据集和代码，开箱即用！

为了处理病变区域或器官的个体尺寸和形状的显著变化，我们还在每个轴向注意力路径中使用多个具有不同内核大小的条形卷积，以提高编码空间信息的效率。我们将提出的

静静AI学堂·2023-12-29 02:25

[卷积神经网络]FCOS--仅使用卷积的Anchor Free目标检测

项目源码：FCOShttps://github.com/tianzhi0549/FCOS/一、概述作为一种AnchorFree的目标检测网络，FCOS并不依赖锚框，这点类似于YOLOx和CenterNet，但CenterNet的思路是寻找目标的中心点，而FCOS则是寻找每个像素点，这点更类似语义分割。本文的主要贡献总结起来有以下两个：①将目标检测任务与语义分割任务统一起来，是的模型可以更简单的扩展

ViperL1·2023-12-29 02:18

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

统计学家·2023-12-29 02:09

【数字信号处理】FFT

月18日#elecEngeneer【数字信号处理】DFT文章目录FFT1.快速傅里叶变换-FFT1.1时间抽取FFT（Decimation-in-timealgorithm）1.2FFT做多项式乘法（卷积

你哥同学·2023-12-29 01:54

【经验模态分解】5.结合EMD与最小二乘法的信号趋势项的提取方法

利用EMD将信号分解为一系列固有模态函数IMF，根据振动信号过零点特性对属于趋势项的IMF分量进行判别，并对判别为趋势项的IMF分量进一步利用最小二乘法进行趋势项拟合，将拟合结果求和作为最终趋势项。

jUicE_g2R·2023-12-29 01:16

GoogleNetv1：Going deeper with convolutions更深的卷积神经网络

文章目录GoogleNetv1全文翻译论文结构摘要1引言2相关工作3动机和高层考虑稀疏矩阵4结构细节引入1x1卷积核可以减少通道数5GoogleNet6训练方法7ILSVRC2014分类挑战赛设置和结果

源代码•宸·2023-12-29 00:42

深度学习 | 基础卷积神经网络

卷积神经网络是人脸识别、自动驾驶汽车等大多数计算机视觉应用的支柱。可以认为是一种特殊的神经网络架构，其中基本的矩阵乘法运算被卷积运算取代，专门处理具有网格状拓扑结构的数据。

西皮呦·2023-12-28 23:35

掌握激活函数（一）：深度学习的成功之源

Sigmoid函数应用于二分类任务Sigmoid激活函数的局限性举例ReLU激活函数公式ReLU函数的数学特性ReLU函数的特点示例基于NumPy和PyTorch实现ReLU函数搭建基于ReLU函数的卷积神经网络

高斯小哥·2023-12-28 22:05

人工智能学习笔记-Keras介绍及简单应用

Keras的设计理念为简单而便捷，你可以通过几行代码构建一个复杂的卷积神经网络或循环神经网络。1.

Tauren2614·2023-12-28 21:52

CNN Explainer----卷积神经网络可视化可解释工具

可以使用上传的图像，可视化的看卷积、激活函数的计算过程和输出结果形成的过程。示例如选择张杯子的图像作为输入。彩色图像一开始为3通道，即3个特征图，R、G、B。

木彳·2023-12-28 18:29

CNN中卷积层和池化层

卷积层在PyTorch中内置了torch.nn.Conv2d()方法在三维图片输入是应用2D卷积，其中重要参数包括in_channels、out_channels、kernel_size、stride和

才不是小emo的小杨·2023-12-28 18:03

卷积神经网络反向传播

误差的计算softmax经过softmax处理后所有输出节点概率和为1损失（激活函数）多分类问题：输出只可能归于某一个类别，不可能同时归于多个类别。误差的反向传播求w的误差梯度权值的更新首先是更新输出层和隐藏层之间的权重。更新权重，我们首先需要知道损失梯度，损失梯度实际上是损失根据所需要的更新的权重求偏导，而要求解这个偏导，我们要通过链式法则来求解。成功求解损失梯度后，要通过梯度下降的方法来更新我

pythonSuperman·2023-12-28 17:43

YOLO模型

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读：使用卷积神经网络和区域卷积神经网络(R-CNN)的肺部异常的检测与分类方法1、研究背景2、研究目的3

qq_43314576·2023-12-28 17:58

sNMF&cross-entropy&K

0.简单介绍稀疏非负矩阵（sNMF）和最小二乘优化来产生祖先比例估计数的祖先推断算法，这个算法呢与admixture来说差别不是很大，但是优点就是快，运算速度可以快到10-30倍左右。

咩小饬·2023-12-28 14:58

sheng的学习笔记-卷积神经网络

源自吴恩达的深度学习课程，仅用于笔记，便于自行复习导论1）什么是卷积神经网络卷积神经网络，也就是convolutionalneuralnetworks（简称CNN），使用卷积算法的神经网络，常用于计算机视觉等领域

coldstarry·2023-12-28 14:28

YOLOv8改进 | 注意力篇 | ACmix自注意力与卷积混合模型（提高FPS+检测效率）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。

Snu77·2023-12-28 13:46

卷积神经网络基础

全连接层BP（backpropagation）算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。误差值：将输出值和所期望的值进行对比，可以得到误差值。实例：利用BP神经网络做车牌数字识别读入一张彩色的RGB图像，可以看到每一个像素里都包含了三个值，即RGB分量。首先进行灰度化，灰度化之后得到中间这幅图，它的每一个像素

pythonSuperman·2023-12-28 12:05

【机器学习】西瓜书第6章支持向量机课后习题6.1参考答案

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第6章支持向量机1.试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。

楚歌again·2023-12-28 11:53

数字图像处理关于傅立叶变换的小记

数字图像处理关于傅里叶变换的小记文章目录数字图像处理关于傅里叶变换的小记背景复数傅里叶级数频域与时域复数形式的傅里叶级数的证明傅立叶变换与傅立叶逆变换一维离散傅立叶变换二维离散傅立叶变换时间消耗冲激卷积卷积的求法

Gowi_fly·2023-12-28 11:21

基于SVM的冷却剂流量预测，基于支持向量机SVM的冷却剂流量预测

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SVM的冷却剂流量预测，基于支持向量机SVM的冷却剂流量预测（代码完整，数据齐全

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-28 11:14

基于支持向量机SVM的港口分类，SVM原理，SVM工具箱详解

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：基于支持向量机SVM的港口分类（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-28 11:14

PYTHON基础：SVM不同核函数的区别与选择

SVM不同核函数区别与选择支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，它可以将数据从低维空间映射到高维空间，以便更好地进行分类或回归分析。

翼达口香糖·2023-12-28 11:42

时序预测 | Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

时序预测|Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测目录时序预测|Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列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·2023-12-28 11:04

多输入多输出 | MATLAB实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测

多输入多输出|MATLAB实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测目录多输入多输出|MATLAB实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-12-28 11:00

模式识别与机器学习-SVM（带软间隔的支持向量机）

SVM（带软间隔的支持向量机）软间隔思想的由来软间隔的引入谨以此博客作为复习期间的记录。

Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-SVM（线性支持向量机）

线性支持向量机线性支持向量机间隔距离学习的对偶算法算法:线性可分支持向量机学习算法线性可分支持向量机例子谨以此博客作为复习期间的记录线性支持向量机在以上四条线中，都可以作为分割平面，误差率也都为0。

Kilig*·2023-12-28 10:59

模式识别与机器学习-SVM（核方法）

SVM（核方法）核方法核技巧在SVM中的应用谨以此博客作为复习期间的记录核方法对解线性分类问题，线性分类支持向量机是一种非常有效的方法．但是，有时分类问题是非线性的，这时可以使用非线性支持向量机，核心思想是通过核方法将低维非线性可分数据转化为高维线性可分数据

Kilig*·2023-12-28 10:55

卷积导数反向传播

习题5-2证明宽卷积具有交换性，即公式(5.13)．宽卷积：给定一个二维图像和一个二维卷积核,对图像进行零填充，两端各补和个零，得到全填充的图像.图像和卷积核的宽卷积定义为。其中，表示宽卷积运算。

Simon52314·2023-12-28 10:37

教学日志之一一《气压带和风带》

最常见的云当属积云了，层积云、卷积云、高积云，但是，不是所有的云都可以成雨。只有当积云变成积雨云时，才能形成降雨。在山区，因为地形而形成的辐射云很多。比如，早上起来，在山坳间发现的云，就属地面辐射降温

爱笑的鱼521·2023-12-28 08:04

【AI】人工智能爆发推进器之卷积神经网络

目录一、什么是卷积神经网络1.卷积层（ConvolutionalLayer）2.激活函数（ActivationFunction）3.池化层（PoolingLayer）4.全连接层（FullyConnectedLayer

giszz·2023-12-28 06:00

Faster R-CNN 笔记

首先是3x3的卷积（图中有256个输出），然后通过1x1卷积输出

yanghedada·2023-12-28 05:33

推荐频道

卷积最小二乘支持向量机