卷积最小二乘支持向量机第55页

深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习神经网络图像识别垃圾分类算法小程序计算机竞赛

文章目录0简介1背景意义2数据集3数据探索4数据增广(数据集补充)5垃圾图像分类5.1迁移学习5.1.1什么是迁移学习？5.1.2为什么要迁移学习？5.2模型选择5.3训练环境5.3.1硬件配置5.3.2软件配置5.4训练过程5.5模型分类效果(PC端)6构建垃圾分类小程序6.1小程序功能6.2分类测试6.3垃圾分类小提示6.4答题模块7关键代码8最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习

Mr.D学长·2023-11-22 13:51

交替最小二乘法

前置概念导入协同过滤（CollaborativeFiltering）：这是一种推荐系统的方法，依据用户之间或物品之间的相似性来进行推荐。协同过滤通常分为两种主要类型：用户基于（user-based）和物品基于（item-based）协同过滤。用户基于协同过滤关注于找出相似用户的偏好来推荐物品，而物品基于协同过滤则是通过比较物品之间的相似性来进行推荐。矩阵分解（MatrixFactorization

数据与后端架构提升之路·2023-11-22 13:14

预测模型的选择

预测模型通常为回归任务，但是也有一些是以标签类别为主的分类任务，分类任务常用的模型有逻辑回归、线性判别分析、knn近邻分类算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机，我们有时并不知道哪个模型是最好，所以要进行比较

weixin_56938151·2023-11-22 12:52

【机器学习】（六）支持向量机

支持向量机基本模型支持向量机的基本思想是，在如下的样本集中：image基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开划分超平面可以表示成如下的线性方程：image其中w为法向量，b为位移项

超级超级小天才·2023-11-22 11:04

2023年中国研究生数学建模竞赛F题分析（华为杯数学建模竞赛）

Claude2的回答您好,我对此数学建模竞赛题目进行了分析,可从以下几个方面着手:问题一:建立基于卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)的深度学习模型,以提取双偏振雷达资料中的微物理信息,改进强对流降水的临近预报

君莫默·2023-11-22 11:18

python 文本分析库_自然语言处理实战(利用Python理解分析和生成文本)：(美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克|责编:杨海玲|译者:史亮//鲁骁//唐可欣//王斌 : ...

本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆

weixin_39529128·2023-11-22 09:06

Audio signals 音频信号

前言音频信号基本概念频谱分析加窗频谱插值信号处理波表合成wavetablesynthesis颗粒合成granularsynthesis一些音频信号相关基本MATLAB操作信号生成音频读取及记录离散傅里叶变换噪声生成卷积滤波器一些统计相关的知识频域滤波延迟线

CCC_bi·2023-11-22 09:25

图像处理Scharr 算子

原理： Scharr算子是一种卷积核（也称为卷积模板），用于计算图像的梯度。它包含两个3x3的卷积核，分别用于计算图像在水平方向和垂直方向上的梯度。

Make_magic·2023-11-22 08:36

opencv学习-003-图像Mat类型对象的拷贝、赋值和创建（.clone()，.copyTo()，Mat::zeros，Mat::ones）

opencv学习-003-图像对象的拷贝、赋值和创建（.clone（），.copyTo（），Mat::zeros，Mat::ones）1.先来说代码里m1,m2,m32.再来说代码里m4,m5,m63.卷积核的创建

Kuany_·2023-11-22 08:49

DSCNet：基于拓扑几何约束的动态蛇形卷积管状结构分割

静静AI学堂·2023-11-22 08:42

深度学习中的图像处理（基本介绍+示例代码）

深度学习在图像处理领域取得了显著的成功，尤其是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的出现和发展，使得计算机能够学习和理解图像中的特征，从而在图像分类、目标检测、

Keep forward upup·2023-11-22 07:16

YOLOv8更换骨干网络HorNet：递归门控卷积的高效高阶空间交互——涨点神器！

️YOLOv8实战宝典--星级指南：从入门到精通，您不可错过的技巧 --聚焦于YOLO的最新版本，对颈部网络改进、添加局部注意力、增加检测头部，实测涨点深入浅出YOLOv8：我的专业笔记与技术总结 --YOLOv8轻松上手，适用技术小白，文章代码齐全，仅需一键train，解决YOLOv8的技术突破和创新潜能❤️YOLOv8创新攻略：突破技术瓶颈，激发AI新潜能" --指导独特且专业的分析，也

一休哥※·2023-11-22 03:34

YOLO改进系列之注意力机制（GatherExcite模型介绍）

模型结构尽管在卷积神经网络（CNN）中使用自底向上的局部运算符可以很好地匹配自然图像的某些统计信息，但它也可能阻止此类模型捕获上下文的远程特征交互。

BestSongC·2023-11-22 03:57

第二周作业：多层感知机

准备工作Step2构建模型、损失函数、优化算法Kaggle比赛代码分析第二周学习内容总结多层感知机(MultiLayerPerceptron)便是深度学习的本质模型，所有的深度学习模型，无论是处理图像的卷积神经网络还是处理序列数据的循环神经网络

爱世界的小七·2023-11-22 03:41

【机器学习】032_多种神经网络层类型

二、卷积层假设有一张大小为axb像素的图片，上面标着一些手写数字，我需要构建隐藏层，计算不同的激活作为这个输入图像的函数，以预测图像呈现的数字：·隐藏层的单个神经元可能只会对某一块小区域的像素作输入，而不是扫描整个图像

Cyan.__·2023-11-22 02:08

OpenCV入门7——OpenCV中的滤波器（包括低通滤波与高通滤波，其中低通滤波用于降噪，而高通滤波用于边缘检测）

源代码•宸·2023-11-22 00:43

OpenCV中的形态学8

文章目录形态学概述图像全局二值化阈值类型自适应阈值二值化OpenCV腐蚀获取形态学卷积核OpenCV膨胀开运算闭运算形态学梯度顶帽运算黑帽操作小结形态学概述开运算：先做腐蚀后做膨胀（腐蚀可以理解为缩小）

源代码•宸·2023-11-22 00:43

目标检测详解SSD原理，数据处理与复现

它是ImageNet2014年亚军，相比于AlexNet，AlexNet只有8层，而VGG有16～19层；AlexNet使用了11x11的卷积核，VGG使用了3x3

小酒馆燃着灯·2023-11-21 22:11

opencv-图像平滑

高斯平滑高斯平滑即采用高斯卷积核对图像矩阵进行卷积操作。高斯卷积核是一个近似服从高斯分布的矩阵，随着距离中心点的距离增加，其值变小。

普通研究者·2023-11-21 21:21

机器学习算法(SVM、决策树、k均值聚类等)

机器学习算法(SVM、决策树、k均值聚类等)1.SVM1.1线性支持向量机假设我们有两类数据，分别用圆形和方块表示。

溜溜真6·2023-11-21 21:45

opencv-形态学处理

1.腐蚀腐蚀操作类似于中值平滑，也有一个核，但不进行卷积运算，而是取核中像素值的最小值代替锚点位置的像素值，这样就会使图像中较暗的区域面积增大，较亮的的区域面积减小。如果是一张黑底，白

普通研究者·2023-11-21 21:09

神经网络的优缺点是什么,深度神经网络的优缺点

最小二乘法、回归分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使用范围及优缺点是什么？最小二乘法：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

「已注销」·2023-11-21 19:08

python实现svm和使用f-score

使用方法使用python语言实现对于支持向量机（SVM）特征选择的实现，特征选择算法为f-score,该程序的主要有点是可输入文件囊括了csv,libsvm,arff等在序列分类的机器学习领域常用到的格式

狼无雨雪·2023-11-21 19:12

FCN与CNN最大的区别？

解析：FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层1、FCN概述CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。

今年不吃饭...·2023-11-21 18:07

对XGboost和CNN的理解

article/details/52849091CNN:https://blog.csdn.net/woaijssss/article/details/79535052输入层:去均值、归一化、PCA/SVD降维等卷积层

Chloris_·2023-11-21 18:07

cnn和fc的区别

1、cnn多用于图像处理模型上；fc多用于序列处理模型上；2、cnn参数少，每一层都只有一个卷积核，且感知信息范围小，偏局部；而fc参数多，即每一层都有一份weight，感知信息是全面的；【说明图形是相邻部分信息有效

zou丢的生化环·2023-11-21 18:35

论文笔记：ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks

ARecurrentNeuralNetworkBasedAlternativetoConvolutionalNetworks2018-03-0511:13:051.引言：本文尝试用基于四个方向的RNN来替换掉CNN中的convolutionallayer（即：卷积

weixin_34185364·2023-11-21 18:58

论文笔记：DCRNN （Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting）

ICLR20180abstract交通预测是一项具有挑战的任务对道路网络的复杂空间依赖性随道路条件变化的非线性时间动态长期预测的固有困难——>将交通流建模为有向图上的扩散过程——>引入扩散卷积递归神经网络

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

OpenCV图像模糊处理

Blur操作背后是数学的卷积运算，其卷积过程如下：

八级大狂风404·2023-11-21 17:13

GAP全局平均池化详解

一、参考资料论文：NetworkInNetwork全局平均池化（GlobalAveragePooling）【机器学习】一文带你深入全局平均池化二、GAP相关介绍1.引言一般情况下，卷积层用于提取二维数据如图片

花花少年·2023-11-21 17:41

PyTorch实现LeNet-5网络模型

一、参考资料pytorch-models【pytorch】（七）卷积网络：LeNet-5二、LeNet-5相关介绍1.LeNet-5网络结构三、代码实现1.搭建LeNet-5模型importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassLeNet5

花花少年·2023-11-21 17:11

CNN卷积神经网络Python实现

importtorchfromtorchimportnn#①定义互相关运算defcorr2d(X,K):"""计算二维互相关运算。"""#获取K的形状行为h,列为wh,w=K.shape#生成全0的矩阵，行为X的行减去h加上1，列为X的列减去w加上1Y=torch.zeros((X.shape[0]-h+1,X.shape[1]-w+1))foriinrange(Y.shape[0]):forji

可以养肥·2023-11-21 16:02

华为ICT——第六章：深度学习和卷积神经网络/详篇

目录1：深度学习卷积的重要概念：2：CNN核心思想——局部感知：CNN核心思想——参数共享：3：卷积层的功能：4：不同深度的卷积层提取的特征：5：卷积效果——1层5.1：卷积效果——2层5.2：卷积效果

希斯奎·2023-11-21 15:26

卷积核的形象化解释

卷积核是在卷积神经网络（CNN）中使用的一种重要工具，它可以对输入数据进行特征提取和特征映射。在图像处理中，卷积核通常用于检测图像中的边缘、纹理、颜色等特征，从而帮助网络识别图像中的物体或模式。

人工智能教学实践·2023-11-21 15:54

037、目标检测-SSD实现

）4.多尺度实现5.基本网络块6.完整模型杂谈原理查看：037、目标检测-算法速览-CSDN博客正文1.类别预测层类别预测的实现，锚框类别数num_classes+1背景：该图层使用填充为1的3×3的卷积层

Here we are——wxl·2023-11-21 14:36

卷积神经网络激活层作用,卷积神经网络激活函数

lms算法是什么？LMS（Leastmeansquare）算法，即最小均方误差算法。lms算法由美国斯坦福大学的BWidrow和MEHoff于1960年在研究自适应理论时提出，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。在滤波器优化设计中，采用某种最小代价函数或者某个性能指标来衡量滤波器的好坏，而最常用的指标就是均方误差，也把这种衡量滤波器好坏的方法叫做均方误差准则。lms算法的

快乐的小蓝猫·2023-11-21 14:30

基于MINST数据集做分类的机器学习项目

机器学习实战机器学习的基础知识（已完成）端对端的机器学习项目（已完成）训练深度神经网络使用TensorFlow自定义模型和训练使用TensorFlow加载和预处理数据使用卷积神经网络的深度计算机视觉使用

问题很多de流星·2023-11-21 12:51

基于生成对抗性网络的单图像超分辨率技术综述

在过去的十年中，基于卷积神经网络(CNN)的SISR在生成×3大小的超分辨率图像方面取得了令人印象深刻的成果

水水水淼·2023-11-21 10:34

光谱图像超分辨率综述

AReviewofHyperspectralImageSuper-ResolutionBasedonDeepLearningUpSample网络框架1.Front-endUpsampling在Front-end上采样中，是首先扩大LR图像，然后通过卷积网络对放大图像进行优化

Miracle Fan·2023-11-21 10:28

SVR和SVM是什么关系

SVR（SupportVectorRegression）和SVM（SupportVectorMachines）是支持向量机（SupportVectorMachine）的两个不同方面，分别用于回归和分类问题

温柔的行子·2023-11-21 10:11

A Survey on Model Compression for Large Language Models

例如，可以在ImageNet数据集上预训练一个卷积神经网络（如Re

y94688·2023-11-21 10:39

深度学习-卷积神经网络代码详解

构造卷积神经网络CNN将形状为（高度，宽度，色彩通道数）的张量作为输入，忽略批次的大小。

AI_王布斯·2023-11-21 09:15

智能电销机器人好做吗？ai机器人有没有用？

电销机器人是基于深度神经学算法和卷积神经网络算法，将网络电话、语音识别、自然语言理解、多轮对话、知识图谱等多个门类集于一身的智能产品。

ai智能@kelaile520·2023-11-21 09:48

动态区域感知卷积（DRConv）

https://mp.weixin.qq.com/s/VAUEFklRnbDj54TfEdv96w本文中，作者提出了一种名为动态区域感知卷积（DRConv）的新卷积，它可以自动将多个滤波器分配给具有相似特征表示的空间区域

Valar_Morghulis·2023-11-21 08:58

Open3D 进阶（18）整体最小二乘拟合平面

一、算法原理1、算法过程 最小二乘拟合平面认为点云数据系数矩阵不存在误差，然而由于观测条件的限制，观测向量、系数矩阵都有可能存在误差，那么最小二乘方法就不再是最优的，而是有偏的，因此，可以采用总体最小二乘法拟合点云平面

点云侠·2023-11-21 08:02

机器学习笔记 - Ocr识别中的CTC算法原理概述

全卷积网络用于定位图像中的文本，该NMS阶段基本上用于将许多不精确检测到的文本框合并到

坐望云起·2023-11-21 08:48

基于变形卷积和注意机制的带钢表面缺陷快速检测网络DCAM-Net（论文阅读笔记）

原论文链接->DCAM-Net:ARapidDetectionNetworkforStripSteelSurfaceDefectsBasedonDeformableConvolutionandAttentionMechanism|IEEEJournals&Magazine|IEEEXploreDCAM-Net:ARapidDetectionNetworkforStripSteelSurfaceDe

晴友读钟·2023-11-21 07:24

第七章卷积神经网络

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Onion_998f·2023-11-21 07:14

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破幻星空·2023-11-21 05:47

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