卷积最小二乘支持向量机

读取zs数据 dataset 训练一维卷积模型

trainer.pyfrombdbimportset_traceimporttorchfromtorchimportnnfromnetsimportConvNet,LstmNetfromdatasetimporttempDatasetimportosfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassTrainer:def__init__(self,s
lykhahaha·2023-11-28 02:20

Transformer —— attention is all you need

CNN是其先天的卷积操作
weixin_30511107·2023-11-28 01:11

【论文阅读】Transformer——Attention Is All You Need

下载了大佬的代码跑了跑，看了看model中文件就结束了，有错误希望指出感谢知乎上的一个大神知乎大神代码链接AttentionIsAllYouNeed原文地址文章提出了一个简单的架构Transformer，没有使用RNN和卷积
每个人都是孙笑川·2023-11-28 01:10

总结一下sigmoid函数

在二分类0，1任务中，经过卷积、正则化、激活函数ReLU等操作之后，假如生成了一个(B,1,1,1)的张量,每个值在（无穷小，无穷大）之间，经过sigmoid函
weixin_44194001·2023-11-28 00:48

深度学习18

卷积层查看每个数据使用tensorboard查看池化层使用数据集进行训练创建实例，使用tensorboard进行显示最大池化保留了图片信息，神经网络训练的数据量大大减小，可以加快训练非线性激活非线性激活为神经网络加入了一些非线性的特质
湘溶溶·2023-11-28 00:17

CNN内部计算及卷积核、通道数关系

目录CNN内部计算具体实现：tensorflow1*1卷积的作用卷积和池化后的大小计算CNN局部连接：不是全连接，而是使用size相对input小的kernel在局部感受视野内进行连接（点积运算）权值共享
dabingsun·2023-11-28 00:14

CNN中输入通道数、卷积核的深度、卷积核的个数和输出通道数之间的关系

当涉及卷积神经网络（CNN）中卷积核的数量和通道数时，通常存在一些混淆。让我为您解释清楚：通道数（Channel）：在CNN中，输入数据通常是一个三维张量，具有宽度、高度和通道数。
weixin_44194001·2023-11-28 00:43

SE-Net网络详解

Squeezeexcitationnetwork以下简称SE-NetSE是一个在卷积特征图通道上分配Attention的模块，可嵌入到其他的的网络结构中。
行走的参考文献·2023-11-27 21:18

基于U-Net的视网膜血管分割（Pytorch完整版）

U-Net是一种全卷积神经网络（FCN），通常用于图像分割任务。
普通研究者·2023-11-27 20:05

深度学习第3天：CNN卷积神经网络

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录介绍CNN的主要结构卷积层激励层池化层Kears搭建CNN搭建代码直观感受卷积的作用结语介绍卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork
Nowl·2023-11-27 20:27

机器学习笔记五—机器学习攻击与防御

系列文章目录机器学习笔记一—机器学习基本知识机器学习笔记二—梯度下降和反向传播机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—
江_小_白·2023-11-27 19:03

YOLOv8独家原创改进： AKConv（可改变核卷积），即插即用的卷积，效果秒杀DSConv | 2023年11月最新发表

本文全网首发独家改进：可改变核卷积（AKConv），赋予卷积核任意数量的参数和任意采样形状，为网络开销和性能之间的权衡提供更丰富的选择，解决具有固定样本形状和正方形的卷积核不能很好地适应不断变化的目标的问题点
AI小怪兽·2023-11-27 18:03

YOLOv7独家原创改进： AKConv（可改变核卷积），即插即用的卷积，效果秒杀DSConv | 论文作者邀请推广，2023年11月最新发表

论文作者邀请推广系列本文全网首发独家改进：可改变核卷积（AKConv），赋予卷积核任意数量的参数和任意采样形状，为网络开销和性能之间的权衡提供更丰富的选择，解决具有固定样本形状和正方形的卷积核不能很好地适应不断变化的目标的问题点
AI小怪兽·2023-11-27 14:09

微软提出MiniViT | 把DeiT压缩9倍，性能依旧超越ResNet等卷积网络

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童VisionTransformer由于其较高的模型性能在计算机视觉领域受到广泛关注。然而，VisionTransformer受到大量参数的影响，限制了它们在内存有限的设备上的适用性。为了缓解这一问题，本文提出了一种新的压缩框架MiniViT，MiniViT能够在保持相同性能的同时实现了VisionTrans
Tom Hardy·2023-11-27 13:33

3 时间序列预测入门：TCN

0引言TCN（全称TemporalConvolutionalNetwork），时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。
汀沿河·2023-11-27 12:37

计算机视觉面试题-02

图像滤波是一种通过在图像上应用滤波器（卷积核）来改变图像外观或提取图像特征的图像处理技术。滤波器通常是一个小的矩阵，通过在图像上进行卷积运算，将滤波器的值与图像的像素值相乘并求和，得到新的像素值。
普通研究者·2023-11-27 11:33

探索计算机视觉：深度学习与图像识别的融合

我们将介绍卷积神经网络（CNN）的原理、常用的图像数据集以及图像识别的实际应用场景，并通过代码示例展示如何使用TensorFlow框架进行图像识别任务的实践。
a谷雨c·2023-11-27 11:49

雷达干扰仿真及其Python代码

blog=pot-blog7.md目录引言干扰信号线性调频信号代码压制干扰射频噪声干扰代码噪声调幅干扰代码噪声调频干扰代码噪声调相干扰代码欺骗干扰延时转发干扰代码灵巧噪声干扰噪声卷积调制代码噪声乘积调制代码引言雷达干扰
BoilingHotPot·2023-11-27 11:42

【MRI医学图像超分辨率项目-paddle架构】代码学习

Dataset类三、自定义评估函数Metrics1、评估函数定义及作用2、MRI超分辨率任务评估指标类型3、实现自己的metrics四、自定义损失函数1、常用的损失函数类型2、各类型损失函数详解①生成用来卷积的归一化的高斯核
SDsqx6·2023-11-27 11:08

CTR深度学习演化——含论文与代码链接

深度学习CTR模型的演化图谱一、FactorizationMachines（2010年）——FM系列开山之作介绍了分解机器（FM），它是一种新的模型类，它结合了支持向量机（SVM）和分解模型的优点。
请不要问我是谁·2023-11-27 10:20

机器学习——支持向量机（Support Vector Machine）

一、支持向量机1、支持向量机支持向量机属于有监督学习算法，可以用于解决分类、回归和异常值检测问题。本文主要讨论支持向量机解决分类问题。
学习啊ZzZ·2023-11-27 10:45

【机器学习基础】CH2 - 监督学习(4)支持向量机SVM

2.4SupportVectorMachine支持向量机正如我们在核岭回归中所见，尽管kerneltrick使我们免于显式处理很大甚至无穷大的featurespacedimensions，计算Grammatrix
reindexx·2023-11-27 09:15

机器学习笔记05---SVM支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier
一件迷途小书童·2023-11-27 09:15

林轩田--机器学习技法--SVM笔记4--软间隔支持向量机(Soft-Margin Support Vector Machine)

软间隔支持向量机支持向量机的内容可真够多啊！1.动机从之前学习的核支持向量机中，给我们的一个概念就是，就算是SVM也有可能会产生过拟合。
周周周睿·2023-11-27 09:44

《machine learning in action》机器学习 算法学习笔记 支持向量机（Support Vector Machine）

支持向量机（SupportVectorMachine）数理证明前置知识：拉格朗日数乘法、对偶问题、核技巧拉格朗日数乘法针对的是约束优化问题：例题：已知x>0,y>0,x+2y+2xy=8,则x+2y的最小值
NONE-C·2023-11-27 09:14

机器学习-白板推导系列(六)(1)-支持向量机SVM（Support Vector Machine）

6.支持向量机SVM（SupportVectorMachine）6.1引言简介SVM是什么?
Paul-Huang·2023-11-27 09:43

支持向量机原理（Support Vector Machine）学习笔记

支持向量机原理（SupportVectorMachine）学习笔记前言1.SVM算法原理2.硬间隔（Hardmargin）SVM2.1拉格朗日乘子法2.2KKT条件2.3对偶问题3.软间隔（Softmargin
奶糖派大白兔·2023-11-27 09:40

人工智能_机器学习051_支持向量机SVM概念介绍_理解support vector machine---人工智能工作笔记0091

在出现深度学习,神经网络算法之前,支持向量机已经可以解决很多问题了,我们自然界中的问题,无非就是可以转换为回归问题和分类问题.然后从现在开始我们来看支持向量机,首先看一下这几个字support是支持vector
脑瓜凉·2023-11-27 09:40

YOLOv8改进 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）

论文地址：官方论文地址代码地址：官方代码地址一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积（SwitchableAtrousConvolution,SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计
Snu77·2023-11-27 07:15

YoloV8改进策略：动态蛇形卷积，解决管状结构问题

文章目录摘要论文《DSCNet：基于拓扑几何约束的动态蛇形卷积管状结构分割》1、简介2、相关研究2.1、基于网络设计的方法2.2、基于特征融合的方法2.3、基于损失函数的方法3、方法3.1、动态蛇形卷积
静静AI学堂·2023-11-27 07:02

[论文阅读]CBAM——代码实现和讲解

CBAM论文网址：CBAM论文代码：CBAM本文提出了一种卷积块注意力模块（CBAM），它是卷积神经网络（CNN）的一种轻量级、高效的注意力模块。
一朵小红花HH·2023-11-27 06:57

旷视14篇CVPR 2019论文，都有哪些亮点？

译者|Linstancy责编|Jane出品|AI科技大本营（公众号id：rgznai100）回顾CVPR2018，旷视科技有8篇论文被收录，如高效的移动端卷积神经网络ShuffleNet、语义分割的判别特征网络
城市中迷途小书童·2023-11-27 02:20

每日一题

1、如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性，那么参数的OLS估计量是（无偏的，非有效的）OLS即普通最小二乘法，由高斯-马尔可夫定理，在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量
透明的红萝卜123·2023-11-27 01:28

卷积计算方式以及特定用法

),stride=1,pad=1output=input,即保持输入输出不变，用法二，在kernel=(h,h),stride=(1,1)pad=0output=1用法三在保证输出不变的情况下，用大的卷积核就必须用大的
小姐姐催我改备注·2023-11-27 00:31

脊回归(Ridge Regression) 岭回归

岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，
AI视觉网奇·2023-11-27 00:21

读博的后遗症

曾经也是对程朱理学有深刻见解的人，也能剖析波兰等社会主义国家的落寞，还能读懂伊利亚特和奥赛德，可以看懂代码，可以解拉格朗日方程……克里米亚战争，斯堪的纳维亚半岛，间接最小二乘法。
花沐仙Thyme·2023-11-26 20:11

基于LeNet实现手写体数字识别实验

3模型训练4模型评价5模型预测总结参考文献在本节中，我们实现经典卷积网络LeNet-5，并进行手写体数字识别任务。首先建立一个nndl.py文件存储我们需要的自定义模块fromtorch.nn.in
熬夜患者·2023-11-26 20:24

DL Homework 2

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用回归问题.首先解释两个函数，下面给出两个函数的定义：平方损失函数是从最小二乘法和欧几里得距离的角度理解的。
熬夜患者·2023-11-26 20:54

DL Homework 8

目录习题5-2证明宽卷积具有交换性，即公式(5.13)．习题5-4对于一个输入为100×100×256的特征映射组，使用3×3的卷积核，输出为100×100×256的特征映射组的卷积层，求其时间和空间复杂度
熬夜患者·2023-11-26 20:51

深度学习之图像分类（十三）Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解（三）

通过对比至少可以看出两点不同：SwinTransformer使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法（Hierarchicalfeaturemaps），比如特征图尺寸中有对图像下采样4倍的，8倍的
哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:17

python实现人脸检测

下图中的Haar特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。
寻喃·2023-11-26 19:53

YOLO的网络架构是怎样的？它包含哪些主要组件和层类型？

一、YOLO网络架构概述YOLO的网络架构是一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，它将整个图像作为输入，并直
程序员小米·2023-11-26 18:40

IVP 2021 UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

动机具有跟踪和扩展路径的全卷积神经网络（FCNNs）（如编码器和解码器），近年来在各种医学图像分割应用中显示出了突出的地位。
smile909·2023-11-26 18:00

基于蝗虫算法优化的支持向量机（SVM）预测实现（MATLAB代码）

基于蝗虫算法优化的支持向量机（SVM）预测实现（MATLAB代码）支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。
CyberXZ·2023-11-26 17:54

区分线性卷积、周期卷积、循环卷积及其计算方法

对于数字信号处理初学者来说，线性卷积、周期卷积、循环卷积的各种问法总是令人头疼，下文我将通过简单的例子来区分这三种卷积与对应的计算方法。
半命仙·2023-11-26 15:34

OpenCV-高斯滤波（高斯平滑）

C++：1、构建垂直方向上的高斯卷积算子；2、构建水平方向上的高斯卷积算子；3、分离的高斯卷积；OpenCV实现的高斯平滑函数：GaussianBlur()#include#include#includeusingnamespacestd
ISP算法与图像处理·2023-11-26 14:30

webrtc AEC 线性滤波 PBFDAF（均匀分块频域自适应滤波）介绍

计算一个脉冲响应和输入信号的卷积，除了使用原始的时域卷积以外，还有如下方法：FFT卷积的方法：对输入信号（长度M）和脉冲响应（长度N）分别补零到K（K>M+N-1)，然后分别计算FFT，然后相乘，最后反
learnrocks100·2023-11-26 14:50

使用Pytorch从零开始构建Conditional PixelCNN

条件PixelCNNPixelCNN是PixelRNN的卷积版本，它将图像中的像素视为一个序列，并在看到前面的像素后预测每个像素（定义如上和左，尽管这是任意的）。
Garry1248·2023-11-26 13:35

caffe详解之优化算法

常见优化算法总结前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。
AI异构·2023-11-26 13:29

支持向量机SVM原理

核技巧应用到支持向量机，其基本想法就是通过一个非线性变换
AISeekOnline·2023-11-26 13:56
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