卷积最小二乘支持向量机

.NET环境中实现深度学习进行动物识别

模型选择与搭建：选择适合图像识别的深度学习模型，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）。
wangyue4·2023-12-27 02:49

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第三周测验

课程4_第3周_测验题目录第一题1.现在你要构建一个能够识别三个对象并定位位置的算法，这些对象分别是：行人（c=1），汽车（c=2），摩托车（c=3）。下图中的标签哪个是正确的？注：y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]y=[p_c,b_x,b_y,b_h,b_w,c_1,c_2,c_3]y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]A.【 】y=[1,0.3,0.7,0.
coldstarry·2023-12-27 01:13

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第二周测验

课程4_第2周_测验题目录第一题1.在典型的卷积神经网络中，随着网络的深度增加，你能看到的现象是？
coldstarry·2023-12-27 01:12

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第一周测验

课程4_第1周_测验题目录第一题1.你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？[01−1013−3−113−3−101−10]\begin{bmatrix}0&1&-1&0\\1&3&-3&-1\\1&3&-3&-1\\0&1&-1&0\end{bmatrix}01101331−1−3−3−10−1−10A.【 】会检测45度边缘B.【 】会检测垂直边缘C.【 】会检测水平边缘D.【 】会检测
coldstarry·2023-12-27 01:42

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第四周测验

课程4_第4周_测验题目录第一题1.面部验证只需要将新图片与1个人的面部进行比较，而面部识别则需要将新图片与K个人的面部进行比较。A.【 】正确B.【 】错误答案：A.【√】正确第二题2.在人脸验证中函数d(img1,img2)起什么作用？A.【 】只需要给出一个人的图片就可以让网络认识这个人B.【 】为了解决一次学习的问题C.【 】这可以让我们使用softmax函数来学习预测一个人的身份，在这个
coldstarry·2023-12-27 01:42

特征工程——特征归一化

所以数据需要归一化在实际应用过程中呢并不是所有的模型都需要归一化，比如需要梯度下架的模型是比较需要线性回归逻辑回归各种神经网络支持向量机但是决策树却不需要，这是因为
乔大叶_803e·2023-12-26 20:13

支持向量机（SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种二分类模型，它的基本思想是找到一个最优的超平面来最大化两类数据点之间的间隔。
不做梵高417·2023-12-26 20:58

《Machine Learning in Action》—— 女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关

这篇是机器学习系列文章所涉及到的第六篇文章了，前面已经介绍过了支持向量机SVM以及决策树算法，一个躲在小房间里认真阅读过的读者应该对他们都有了一定的认识，算法的过程和原理也都大致了解了。
玩世不恭的Coder·2023-12-26 20:40

pytorch中池化函数详解

1池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。
智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

单组学的多变量分析| 2.稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）

plsda_2.jpg稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）sPLS-DA（SparsePLSdiscriminantanalysis）是PLS-DA的一种特殊情况，同时包含变量选择和分类的过程。
木舟笔记·2023-12-26 15:01

超分任务中的转置卷积、pixelshuffle 和插值上采样

前言超分任务中，有两种上采用的方式：先插值上采样，再进行卷积操作；先卷积操作，再插值上采样。一般随着训练的推进，2方法会比1方法获取更加高频且准确的信息，而且2方法比1方法计算开销小。
木水_·2023-12-26 13:27

时序预测 | Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测|Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络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·2023-12-26 13:42

【AI】人工智能复兴的推进器之神经网络

目录一、神经网络的定义二、神经网络的发展2.1初创期2.2低潮期2.3复兴期2.4深度学习期三、LSTM（LongShort-TermMemory）四、2个经典模型的案例4.1多层感知器（MLP）4.2卷积神经网络
giszz·2023-12-26 13:42

AI一点通：卷积神经网络的输出节点大小如何计算？全连接层必要输入大小如何设置

在使用卷积网络（CNN）时，一个步骤是计算经过卷积和池化步骤后的输出大小，以便我们可以将输出连接到一个完全收集的线性层。
robot_learner·2023-12-26 12:20

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用SENetV2改进网络结构 (全网首发改进)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENetV2，其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫)，其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。
Snu77·2023-12-26 12:25

NiNNet

目录一、网络介绍1、全连接层存在的问题2、NiN的解决方案(NiN块)3、NiN架构4、总结二、代码实现1、定义NiN卷积块2、NiN模型3、训练模型一、网络介绍NiN（NetworkinNetwork
奉系坤阀·2023-12-26 11:27

GoogLeNet(V1)

Inception后续变种5、总结二、代码实现1、Inception块2、GoogLeNet模型3、训练模型4、总结一、GooLeNet介绍GoogLeNet是由Google团队于2014年提出的深度卷积神经网络架构
奉系坤阀·2023-12-26 11:27

人工智能_机器学习073_SVM支持向量机_人脸识别模型建模_预测可视化_网格搜索交叉验证最优化参数对比---人工智能工作笔记0113

接着上一节来说,可以看到我们已经找到了合适的参数,然后我们可以看一下这里gc.best_params_就可以打印出最合适的参数然后我们把最合适串按说填入到代码中,然后进行计算,看看得分可以看到得分,训练数据是1.0然后测试数据得分是0.7857...对吧
脑瓜凉·2023-12-26 11:50

【模式识别-北理工】04线性分类器

3线性判别函数的几何意义4线性分类器训练的一般思路6线性分类器举例6.1感知机6.1.1概述6.1.2原理6.1.3求解目标（代价函数）及方法6.1.4感知机缺陷6.2LMSE算法6.2.1概述6.3支持向量机
不断进步的咸鱼·2023-12-26 08:07

【深度学习目标检测】十二、基于深度学习的钢铁缺陷识别（python，目标检测，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne
justld·2023-12-26 08:35

【深度学习-目标检测】02 - Fast R-CNN 论文学习与总结

论文地址：FastR-CNN论文学习1.摘要（Abstract）FastR-CNN方法的提出：论文提出了一种快速区域卷积网络的办法，基于之前的R-CNN网络进行改进。
CarNong_Blog·2023-12-26 08:35

【深度学习目标检测】十一、基于深度学习的电网绝缘子缺陷识别（python，目标检测，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne
justld·2023-12-26 07:30

Python遥感影像深度学习指南(3)-卫星图像语义分割之用PyTorch创建一个简单的U-Net 模型

1、介绍下图来自"卷积神经网络实现了从高分辨率无人机图像中高效、准确、精细地分割植物物种和群落"的论文，我们要创建的U-Net模型与其类似，其中我们有3个压缩块contractingblocks和3个上采样块
gis收藏家·2023-12-26 07:28

Pytorch项目肺癌检测项目之七 （总结）

1.两个模型的构建，分类模型（卷积）和分割模型（U-Net）模型2.数据加载、损失、训练验证登录环节的代码编写3.用F1Score进行模型评估（混淆矩阵）4.数据重复采样和数据增强等优化方法5.使用Tensorboard
永远的HelloWorld·2023-12-26 07:55

3dmm近期论文综述

关于如何求解3dmm的形状及纹理参数，又可以分为对2d图片做卷积处理，或是直接在mesh上做处理。在mesh上做图卷积是最近冒出来的新方向，在解决非欧几里德结构数据上有优越表现。
霞客环肥·2023-12-26 07:50

[论文翻译]Attention Is All You Need

经典论文翻译系列摘要现在主导的序列转导(transduction)模型不是基于复杂的循环网络或就是基于卷积网络，它们都包含一个编码器和一个解码器。
愤怒的可乐·2023-12-26 06:07

基于深度学习的动物检测识别系统（含UI界面、yolov5、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：  yolov5  yolov5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·2023-12-26 05:12

基于深度学习的安全帽检测识别系统（含UI界面、yolov5、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：  yolov5  yolov5主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM、CA等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2023-12-26 05:12

基于深度学习的钢铁缺陷检测系统（含UI界面，Python代码，数据集、yolov5）

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：  yolov5  yolov5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·2023-12-26 05:41

基于深度学习的安全帽检测识别系统（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·2023-12-26 05:10

【毕业设计选题】基于深度学习的唐卡元素自动识别检测系统 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卷积神经网络2.2特征提取网络结构三、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
weixin_55149953·2023-12-26 02:09

【毕业设计选题】基于深度学习的煤矸目标检测算法系统 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2.1ShufflNetV22.2CBAM注意力机制三、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和
weixin_55149953·2023-12-26 02:08

毕业设计-基于深度学习的交通标志检测与识别系统 YOLO 卷积神经网络 算法

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卷积神经网络2.1YOLOv5算法三、交通标志检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2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
weixin_55149953·2023-12-26 02:08

毕业设计-基于深度学习的车辆实时检测与跟踪系统 YOLO 卷积神经网络 人工智能 CNN

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、YOLOv5算法1.1YOLOv5算法特点1.2YOLOv5s的损失函数1.3注意力机制二、数据集建立和模型训练2.1模型训练2.2目标跟踪三、实验效果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
Krin_IT·2023-12-26 02:06

毕业设计-基于深度学习的交通路面障碍物目标检测系统 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、算法理论原理三、检测的实现3.1数据集3.2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和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质
weixin_55149953·2023-12-26 02:06

智能优化算法应用：基于卷积优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用：基于卷积优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于卷积优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析
智能算法研学社（Jack旭）·2023-12-26 00:07

利用MATLAB设计一个(2,1,7)卷积码编译码器

1、条件：输入数字信号，可以随机产生，也可手动输入2、要求：（1）能显示编码树、网格图或状态转移图三者之一；（2）根据输入数字信号编码生成卷积码并显示；（3）在信号传输加引入误码；（4）在纠错范围内能进行纠错译码并显示比较
Wcowin·2023-12-25 22:16

opencv入门到精通——图像平滑

目录目标2D卷积（图像过滤）图像模糊（图像平滑）1.平均2.高斯模糊3.中位模糊4.双边滤波目标学会：使用各种低通滤镜模糊图像将定制的滤镜应用于图像（2D卷积）2D卷积（图像过滤）与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器
陈子迩·2023-12-25 21:29

pycharm中如何安装tensorflow、cv2

做卷积神经网络时用到了Python，记录一下遇到的问题，首先，anaconda和pycharm的安装可按照网上的教程来。
CleloGauss·2023-12-25 21:32

图像分割网络FCN详解与代码实现

全卷积网络（FCN）：卷积神经网络从图像分类到到对象检测、实例分割、到图像语义分割、是卷积特征提取从粗糙输出到精炼输出的不断升级，基于卷积神经网络的全卷积分割网络FCN是像素级别的图像语义分割网络，相比以前传统的图像分割方法
金戈鐡馬·2023-12-25 20:31

Python实现FCN

FCN(全卷积神经网络)是一种深度学习模型，其中每一层都是卷积层。它被广泛用于图像分类和语义分割等任务。要在Python中实现FCN，你可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。
又可乐·2023-12-25 20:01

VGG: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition大规模图像识别的深度卷积神经网络

文章目录VGG全文翻译论文结构摘要1引言2卷积网络配置2.1网络结构2.2网络配置VGG16参数计算VGG16结构示意图VGG特点2.3探讨3分类框架3.1训练训练图像尺寸3.2测试Densetest（
源代码•宸·2023-12-25 18:55

卷积神经网络基础与补充

type=blogCNN的历史发展：这一点老师上课的时候也有讲到，BP的出现对CNN的发展至关重要卷积的特性：关于具体体现在哪，上课老师的ppt讲的非常的明白目的：进行特征提取，减少训练过程中需要的参数数量下面这种图也是非常的好
灬德布罗意的猫灬·2023-12-25 18:24

基于深度学习的瓷砖色差分类方法研究——学习笔记（评价：色差的定义太模糊。。。问题描述不清楚，太水了）

文章目录摘要0引言1瓷砖图像处理1.1图像采集1.2图像处理2基于深度学习的瓷砖色差分类算法设计2.1数据预处理2.2卷积神经网络的设计2.3实验设计3瓷砖色差分类平台的设计与实现摘要瓷砖是人类建筑不可或缺的一种材料
源代码•宸·2023-12-25 18:22

分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】

分类预测|Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【
机器学习之心·2023-12-25 14:18

多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-25 14:17

【Pytorch】计算机视觉项目——卷积神经网络CNN模型识别图像分类

目录一、前言二、CNN可视化解释器1.卷积层工作原理三、详细步骤说明1.数据集准备2.DataLoader3.搭建模型CNN3.1设置设备3.2搭建CNN模型3.3设置loss和optimizer3.4
Avasla·2023-12-25 13:31

解读SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC

SPP与SPPF一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？
梦在黎明破晓时啊·2023-12-25 11:46

深度学习中的池化

1深度学习池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。
智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

基于SVM的用气量预测，基于支持向量机SVM的用气量预测

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的用气量预测，基于支持向量机SVM的用气量预测（代码完整，数据齐全）
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-25 09:13
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