卷积最小二乘支持向量机第6页

详细介绍矩阵在图像处理中的应用

图像卷积：使用矩阵变换可以对图像进行卷积，实现图像的锐化、模糊等效果。图像分离和合成：使用矩阵变换可以对图像进行分离和

薄辉·2024-02-13 06:22

解决什么问题需要大的计算机算力,突破极限！清华研发出新技术，可大幅提升计算机算力...

近日，清华大学微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强教授团队与合作者在《自然》在线发表研究论文，报道了基于忆阻器阵列芯片卷积网络的完整硬件实现。

weizbbs·2024-02-12 17:24

【人工智能Alphago背后的秘密】全网最全面的蒙特卡洛树搜索算法讲解：系统、简洁、易懂！

Alphago使用的算法如下：蒙特卡洛树搜索残余卷积神经网络-用于游戏评估和移动先验概率估计的策略和价值网络用于通过自我游戏

准确、系统、简洁地讲算法·2024-02-12 15:09

最小二乘法的计算复杂度Computational complexity of least square regression operation

https://math.stackexchange.com/questions/84495/computational-complexity-of-least-square-regression-operationhttps://courses.grainger.illinois.edu/cs357/fa2021/notes/ref-17-least-squares.html

知识在于积累·2024-02-12 14:14

ncc匹配（五，匹配提速的思考）

卷积神经网络（cnn），我觉得跑不出ncc，bpnet，以及基于轮廓匹配的范畴。cnn的概念都在以上三种匹配的概念中，没有什么新的东西了。

工业机器视觉设计和实现·2024-02-12 11:47

标题DSP 数字信号处理：线性卷积、循环卷积、圆周卷积计算

这学期学的DSP爆肝后顺利通过了，记录一下前期没搞懂的卷积的内容，主要是线性卷积计算方法和使用线性卷积计算圆周卷积的方法。

玉米爆米花·2024-02-12 09:39

【机器学习】支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的（概率）K-近邻样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机

住在天上的云·2024-02-12 09:56

Medical Image Synthesis with Context-Aware Generative Adversarial Networks

特别是，通过训练性的卷积网络

22f9d17d554d·2024-02-12 08:03

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】04 fitting 拟合

存在问题①噪声②外点、离群点③缺失数据2最小二乘存在的问题3全最小二乘度量的是点到直线的距离而不是点在y方向到直线的距离提示：点到直线的距离公式归一化后保留分子4极大似然估计5鲁棒的最小二乘不直接用点到直线的距离

量子-Alex·2024-02-12 06:47

通俗讲解支持向量机SVM（一）面试官：什么？线性模型你不会不清楚吧？

前言我在写这篇博文之前，也查阅学习了很多文章，内容已经非常详细，足够精彩，比如JULY的这篇支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）当然，我这里也会介绍全部SVM相关内容，但重点对SVM的提出思路和我在读文章过程中遇见的难点问题分享一些我自己的理解

番三克·2024-02-12 01:30

CNN网络的宽度和深度

CNN网络的宽度和深度都很重要ResNet、DenseNet解决的是如何让网络更深且避免梯度消失、网络退化各类组卷积的方法解决的是如何让网络以更高效的方式变得更宽

zhnidj·2024-02-11 23:11

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

·2024-02-11 18:34

【论文精读】EfficientNet

摘要以往的卷积网络模型通过缩放深度，宽度和图像大小的其中之一或之二来扩大网络以实现更好的结果，但这种思想下经常产生次优的精度和效率的算法。

None-D·2024-02-11 15:43

批归一化（Batch Normalization，简称BN）层的作用！！

批归一化（BatchNormalization，简称BN）层在卷积神经网络中的作用主要有以下几点：规范化数据：批归一化可以对每一批数据进行归一化处理，使其均值接近0，方差接近1。

小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:40

Python微信自动抢红包程序（OpenCV，pyautogui）

微信自动抢红包教程有很多，有通过分析安卓组件写的，由于对java不熟悉，就想通过监视电脑屏幕的方法做，也就是OpenCV，或者卷积神经网络，刚好以前项目做到过。

木更的爱念·2024-02-11 11:33

第二天寻找了三篇深度学习综述(深度学习，目标检测，图像分割)

包括但不限于全卷积像素标记网络（FCN），编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型和对抗环境中的生成模型；从最早的方法（阈值化，K均值聚类，分水岭）到后来（随机场，细数方法一类的

kim_ed33·2024-02-11 09:16

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-Turbo编码原理

目录Turbo码：无线通信中的革命性技术引言一、Turbo码的基本原理1.1卷积码基础：1.2Turbo码的构造：1.2.1分量编码器1.2.2随机交织器1.2.3穿刺和复接单元1.3编码器结构的重要性和影响

瑶光守护者·2024-02-11 09:48

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-Viterbi译码原理

目录一、引言二、Viterbi译码的基本原理2.1卷积码与网格图2.2Viterbi算法的核心思想2.3路径度量与状态转移三、Viterbi译码算法工作原理详解3.1算法流程3.2关键步骤3.3译码算法举例

瑶光守护者·2024-02-11 09:48

使用深度学习进行序列分类

查阅了很多深度学习的资料，大部分都是针对图像和语音的识别问题，且基本都是卷积神经网络，对处理序列问题不是很适合，处理序列问题还是使用RNN(Recurrentneuralnetwork)&LSTM(longshorttermmemorynetworks

小白lite·2024-02-11 06:00

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算）

（2）卷积神经网络：英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】02 filter

1图像的类型二进制图像：灰度图像：彩色图像：2任务：图像去噪噪声点让我们看得难受是因为噪声点与周边像素差别很大3均值滤波核=卷积核4卷积操作对应相乘再累加起来卷积核记录了权值，把权值套到要卷积的目标图上

量子-Alex·2024-02-11 02:14

计算机视觉（北邮鲁鹏）学习笔记（一）

课程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1nz4y197Qv课件地址：https://github.com/CV-xueba/A01_cvclass_basic卷积定义

卖篇论文娶媳妇·2024-02-11 02:43

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测

导数用近似的方法可以用卷积去求导（我自己的像素点是负的，我右边的像素点是正的）3梯度梯度值越强说明这个点是边缘的可能性就越大4噪声的影响先用高斯滤波平滑（高斯偏导模版）5高斯核的参数6回顾高斯平滑

量子-Alex·2024-02-11 02:13

深度学习的新进展：从模型架构到应用领域的创新

第一部分：深度学习模型架构的新进展（800字）-卷积神经网络（CNN）的创新：近年来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了重要突破。例如，残差

梓德原·2024-02-11 02:11

BatchNorm介绍：卷积神经网络中的BN

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。这样会使得训练神经网络变得更加困难。所以添加BatchNorm层，在训练的时候BN层使用batch来估计数据的均值和方差，然

是Dream呀·2024-02-10 23:03

机器学习各种算法汇总模板

机器学习算法模板包含了KNN，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，决策树，支持向量机，随机森林，kmeans，集成算法各种算法，特征工程，评估方式任你选择！！！

怎么菜成这样·2024-02-10 22:28

keras 池化层

池化层又称下采样，是对卷积层的降维处理，常用的池化有最大池化、平均池化。

与AI零距离·2024-02-10 18:00

【全网最低价】司守奎《数学建模算法与应用》第三版pdf+数学建模资料（非常详细的算法学习和路线）小白推荐

《数学建模算法与应用》主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。

阿贵学长·2024-02-10 18:17

【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究，从发展到任务，整体到局部。ViT有研究价值在于有很多问题还没有解决，真理是阶段性的产物

在各种可视化基准测试中，基于transformer的模型的性能类似于或优于其他类型的网络，如卷积和循环神经网络。由于transformer具有较高的性能

羞儿·2024-02-10 13:02

一维自编码深度学习去噪效果如何？我用实验告诉你

使用自编码做有监督学习降噪，使用卷积神经网络，最好效果的PSNR达到22.94。原图，加噪声图片和去噪图片的效果是这

科技州与数据州·2024-02-10 13:05

人工智能大事记-持续更新中

卷积1989年，YannLeCun写了另外一篇旷世之

城市中迷途小书童·2024-02-10 13:44

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，

夜枭子·2024-02-10 12:32

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。

CV误会了我·2024-02-10 12:01

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-卷积码原理

目录一、引言二、卷积编码的发展历史2.1卷积码的起源2.2主要发展阶段2.3重要里程碑三、卷积编码的基本概念3.1基本定义3.2编码器框图3.3编码多项式3.4网格图(Trellis)描述四、MATLAB

瑶光守护者·2024-02-10 10:09

介绍一下四参数曲线拟合算法

最后，使用最小二乘法或其他优化算法，通过拟合给定数据来确定这四个参数的最优值。四参数曲线拟合算法可以用于许多不同的应

耄先森吖·2024-02-10 10:03

换种视角看问题——支持向量机（SVM）

本文作者：王歌文字编辑：孙晓玲技术总编：张邯我们今天的介绍从一个小故事开始。魔鬼把大侠的妻子劫走了，大侠为了救她，来和魔鬼交涉。魔鬼说：“你若能解答出我的问题，我便放了她”。大侠同意了，随后魔鬼大手一挥，在桌子上出现了两种颜色的球，要求用一根棍子将它们分开：image大侠不假思索将棍子放在了中间的位置。image为了刁难他，这时魔鬼又挥了挥手，球变成了下面的摆法：image大侠略一思索，将桌子一拍

StataPython数据分析·2024-02-10 09:30

卷积神经网络（CNN）

1.构成由输入层、卷积层、池化层、全连接层构成。

栉风沐雪·2024-02-10 07:44

【初中生讲机器学习】5. 从概率到朴素贝叶斯算法，一篇带你看明白！

上两篇文章中，我详细讲了支持向量机（SVM）算法的原理，并用一个实例实现了它。在这一篇和下一篇中，我将分别讲解&实现朴素

Geeker · LStar·2024-02-10 07:54

【初中生讲机器学习】6. 分类算法中常用的模型评价指标有哪些？here!

前面已经讲了两个分类算法（SVM&朴素贝叶斯），其中在【初中生讲机器学习】4.支持向量机算法怎么用？一个实例带你看懂！中

Geeker · LStar·2024-02-10 07:23

MATLAB实现多元线性回归数学建模算法

通过最小化误差项的平方和来确定回归系数的值，通常使用最小二乘法来求解。多元线性回归可以用于解决多个自变量对因变量的影响问题，它可以用于预测和建

AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法

偏最小二乘回归（PartialLeastSquaresRegression，简称PLS回归）是一种多元回归分析方法，用于处理具有多重共线性和高维数据的情况。

AI Dog·2024-02-10 06:29

机器学习算法之支持向量机（SVM）

SVM恐怕大家即使不熟悉，也听说过这个大名吧，这一节我们就介绍这相爱相杀一段内容。前言：在介绍一个新内容之SVM前，我们不觉映入眼帘的问题是为什么要引入SVM？吃的香，睡的着的情况下，肯定不会是没事干吧~首先，SVM是一个二分类模型【图1】，实质是定义在特征空间的判别模型，其实我们大家应该比较熟悉感知机算法了（我们前面有讲过），也就是找一个超平面来划分特征空间，可是满足该条件的超平面有无穷无尽呀！

浅白Coder·2024-02-10 05:18

原始数据经过卷积层conv,批归一化层BatchNorm1d，最大池化层MaxPool1d，后数据的形状会发生什么样的改变？

这里写目录标题1.我的模型结构是这样的：2.每一层数据形状的变化：3.修改意见1.我的模型结构是这样的：self.model1=nn.Sequential(nn.Conv1d(1,8,1),nn.BatchNorm1d(8),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(2),nn.Conv1d(8,32,1),nn.BatchNorm1d(32),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(2

小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

卷积层Conv1d包含的元素分别是什么，经过卷积层，数据的形状发生变化吗？

nn.Conv1d是一个一维卷积层，它通常用于处理序列数据，如时间序列或文本数据。这个层包含以下主要元素：输入通道数（In_channels）：这是输入数据的通道数。