卷积最小二乘支持向量机第60页

tensorflow 模型小型化_深度学习模型小型化

以下是几种模型小型化的方法：1、修改某些卷积层的num_output其实很多模型的参数都有冗余，有些层根本不需要很多的卷积核，所以，通过修改该参数可以降低一部分的参数量。

玛娜的老公·2023-11-16 13:08

YOLO算法改进6【中阶改进篇】：depthwise separable convolution轻量化C3

常规卷积操作对于一张5×5像素、三通道（shape为5×5×3），经过3×3卷积核的卷积层（假设输出通道数为4，则卷积核shape为3×3×3×4，最终输出4个FeatureMap，如果有samepadding

梦在黎明破晓时啊·2023-11-16 13:36

opencv中边缘检测的方法

在OpenCV中，使用cv2.Sobel函数进行边缘检测，具体参数为img（灰度图像矩阵），cv2.CV_64F（数据类型），1或0（水平或垂直方向），0或1（水平或垂直方向），ksize=6（卷积核的大

JessieHaha·2023-11-16 13:35

Droppath 和 Dropblock

Droppath操作可以在每个卷积层的每个特征图上进行，并且可以在训练过程中动态地调整概率，以控制剪枝的程度。Dropblock是在每个特征图上选择一个块，并将这个块中的所有权重置为0，

周星星✘·2023-11-16 11:54

AIGC实战——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)

AIGC实战——卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络1.1卷积层1.2叠加卷积层1.3检查模型2.批归一化2.1协变量漂移2.2使用批归一化进行训练2.3使用批归一化进行预测3.Dropout4.构建卷积神经网络小结系列链接

盼小辉丶·2023-11-16 11:47

python基于图卷积神经网络GCN模型开发构建文本数据分类模型（以论文领域数据为例）

GCN（GraphConvolutionalNetwork）图卷积神经网络是一种用于处理图数据的深度学习模型。它是基于图结构的卷积操作进行信息传递和特征学习的。

Together_CZ·2023-11-16 10:57

卷积神经网络导览

介绍这篇文章旨在以全面和简洁的方式介绍卷积神经网络（CNN），目标是建立对这些算法的内部工作的直观理解。因此，这项工作对于刚从这个主题开始的非数学、非计算机科学背景的读者来说意味着特别有价值。

weixin_30501857·2023-11-16 10:43

用照片预测人的年龄【图像回归】

在图像分类任务中，卷积神经网络(CNN)是非常强大的神经网络架构。然而，鲜为人知的是，它们同样能够执行图像回归任务。

新缸中之脑·2023-11-16 10:12

写一篇基于pytorch的ocr文字识别的开题报告

本文将基于PyTorch实现OCR文字识别的系统，该系统将利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)等深度学习模型实现高效准确的文字识别。

老光私享·2023-11-16 09:45

分类预测 | Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM多特征分类预测对比

多特征分类预测对比分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM分类预测对比，运行环境Matlab2018b及以上；2.Matlab实现QPSO-SVM（量子粒子群优化支持向量机

机器学习之心·2023-11-16 09:36

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络(RNN)有什么区别？

卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是两种不同类型的神经网络，它们有着不同的结构和用途。卷积神经网络通常用于计算机视觉中，可以用来识别和分类图像。

御坂10057·2023-11-16 08:18

加权最小二乘滤波

加权最小二乘滤波（WeightedLeastSquaresFiltering）是一种强大的信号处理和滤波技术，它广泛用于估计系统状态、信号恢复、数据调整和噪声滤除等应用。

南抖北快东卫·2023-11-16 07:28

脉冲神经网络

与传统的神经网络模型（如前馈神经网络或卷积神经网络）不同，SNN的核心元素是脉冲神经元，这些神经元以离散的脉冲信号传递信息。

南抖北快东卫·2023-11-16 07:28

Halcon 缺陷检测金属拉丝表面缺陷检测（乘法增强、傅里叶变换与卷积、纹理过滤、动态阈值）

Halcon缺陷检测拉丝表面缺陷检测（乘法增强、傅里叶变换与卷积、纹理过滤、动态阈值）文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1HNl4vy0jEaFx5OUuBDAMXw提取码：

廷益--飞鸟·2023-11-16 07:18

竞赛选题深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2023-11-16 06:33

人工智能-深度学习之残差网络（ResNet）

ResNet沿用了VGG完整的\(3\times3\)卷积层设计。残差块里首先有2个有相同输出通道数的\(3\times3\)卷积层。每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。

白云如幻·2023-11-16 06:41

第91步深度学习图像分割：FCN建模

（1）核心特点与组成部分全卷积化：FCN的名称来源于其结构，它不包含任何全连接层。传统的全连接

Jet4505·2023-11-16 06:39

第92步深度学习图像分割：SegNet建模

二、SegNet简介（1）基本架构SegNet由一个编码器网络和一个解码器网络组成，这两个网络都是卷积网络。编码器网络通常从一个预训练的VGG16网络中提取，并将其全连接层移除。

Jet4505·2023-11-16 06:39

保姆级教程之SABO-VMD-SVM的西储大学轴承诊断

依旧是包含了从数据处理，到减法优化器SABO算法优化VMD参数，再到支持向量机的故障诊断，实现故障诊断的全流程，其他类型的故障诊断均可参考此流程。数据替换十分简单！

今天吃饺子·2023-11-16 04:08

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有LR（逻辑斯特回归）或者linearSVM，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好，主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则，

ChasingdreamLY·2023-11-16 04:11

C++元模板第二部分深度学习框架

目录前言一、深度学习概述（前篇）1.1从深度学习到机器学习1.1.1深度学习2.1各式各样的人工神经网络2.1.1人工神经网络与矩阵计算2.1.2深度神经网络2.1.3循环神经网络2.1.4卷积神经网络

Fuxi-·2023-11-16 04:09

[论文笔记]DDRNet

DAPPM)扩大有效感受域，并基于低分辨率特征映射融合多尺度上下文精度高且轻量IntroductionBisenet提出了一种由空间路径和上下文路径组成的新型双边网络，空间路径利用三个相对较宽的3×3卷积层来捕获空间细节

Meliodas`·2023-11-16 03:18

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解

模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解前言GoogLeNet(InceptionV3)讲解FactorizedConvolutions卷积分解

牙牙要健康·2023-11-16 02:58

机器学习和深度学习领域的算法和模型

机器学习和深度学习领域有许多算法和模型，以下是一些常见的算法和模型：线性回归（LinearRegression）逻辑回归（LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林（RandomForest）支持向量机

超级大超越·2023-11-16 02:35

DL Homework 7

全卷积网络低级特征、中级特征、高级特征多通道。N输入，M输出是如何实现的？

熬夜患者·2023-11-16 00:53

卷积神经网络(1)

目录卷积1自定义二维卷积算子2自定义带步长和零填充的二维卷积算子3实现图像边缘检测4自定义卷积层算子和汇聚层算子4.1卷积算子4.2汇聚层算子5学习torch.nn.Conv2d()、torch.nn.MaxPool2d

熬夜患者·2023-11-16 00:20

【百度飞桨PaddlePaddle】手写图像识别（快速上手）

目录简介一、【Alexnet网络原理】1.输入层（Inputlayer）2.卷积层（C1）3.卷积层（C2、C3、C4、C5）4.全连接层（FC6、FC7）5.输出层（outputlayer）二、【百度平台配置步骤

Akaxi-1·2023-11-16 00:39

机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征

机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征一、Lasso回归简介1.1Lasso回归的基本原理1.2Lasso回归与普通最小二乘法区别二、特征选择的方法2.1过滤方法2.2包装方法2.3嵌入方法三

清木!·2023-11-15 23:09

深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8

Mr.D学长·2023-11-15 22:45

深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

Mr.D学长·2023-11-15 22:13

吴恩达机器学习12-支持向量机

吴恩达机器学习12-支持向量机1优化目标支持向量机（SVM），在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

吴恩达机器学习----支持向量机

（共18章，其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了）第十二章支持向量机(SupportVectorMachine)1、优化目标与逻辑回归和神经网络相比，支持向

huapusi·2023-11-15 21:29

分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测

分类预测|Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结预测效果基本介绍分类预测

机器学习之心·2023-11-15 20:04

计算机视觉的应用16-基于pytorch框架搭建的注意力机制，在汽车品牌与型号分类识别的应用

pytorch框架搭建的注意力机制，在汽车品牌与型号分类识别的应用，该项目主要引导大家使用pytorch深度学习框架，并熟悉注意力机制模型的搭建，这个项目提供了一个深度学习的舞台，让我们能够设计和训练一个卷积神经网络

微学AI·2023-11-15 20:47

【【OpenCV实现图像：用OpenCV进行模板匹配】

使用OpenCV库实现模板匹配，该过程类似于在卷积神经网络中使用卷积核的方式。模板匹配的基本原理：模板匹配的基本原理是在源图像上通过逐像素滑动的方式，将模板与源图像

落叶霜霜·2023-11-15 20:35

初识线性回归

excel线性回归练习一、excel中数据分析功能做线性回归练习二、jupyter编程（不借助第三方库），最小二乘法，重做第1题（一）打开jupyternotebook程序（二）进入页面（三）新建文件（

一只特立独行的猪 ️·2023-11-15 19:40

Dual-awareness Attention for Few-Shot Object Detection

基于卷积的注意力对于分布变化的目标之间关系的建模不够有效，会导致空间失

没拖拉机的斯基·2023-11-15 18:54

FSOD论文阅读 - 基于卷积和注意力机制的小样本目标检测

来源:知网标题:基于卷积和注意力机制的小样本目标检测作者:郭永红，牛海涛，史超，郭铖郭永红，牛海涛，史超，郭铖．基于卷积和注意力机制的小样本目标检测[J/OL]．兵工学报.https://link.cnki.net

NXU、辉·2023-11-15 18:18

竞赛题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

iuerfee·2023-11-15 18:17

Python深度学习进阶与应用丨注意力（Attention）机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

Attention）机制详解第二章Transformer模型详解第三章生成式模型详解第四章目标检测算法详解第五章图神经网络详解第六章强化学习详解第七章深度学习模型可解释性与可视化方法详解更多应用近年来，伴随着以卷积神经网络

WangYan2022·2023-11-15 17:00

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

NIN(Network in Network)

abstract作者提出一种方法增强感受野的分辨能力(应该是指提取特征的能力)，传统卷积神经网络在非线性激活函数之后接一个线性滤波器扫描输入，作者赋予感受野一个更复杂的结构（微型神经元网络）提取数据特征

GY-赵·2023-11-15 16:13

Lasso回归和岭回归详解

岭回归可以解决特征间的精确相关关系导致的最小二乘法无法使

数字生命Allen·2023-11-15 15:27

时间序列预测实战(十六)PyTorch实现GRU-FCN模型长期预测并可视化结果

往期回顾：时间序列预测专栏——包含上百种时间序列模型带你从入门到精通时间序列预测一、本文介绍本文讲解的实战内容是GRU-FCN(门控循环单元-全卷积网络)，这是一种结合了GRU（用于处理时间序列数据）和

Snu77·2023-11-15 15:42

pointnet 结果可视化_PointNet论文复现及代码详解

理解PointNet关键在于理解一维卷积在网络中的作用，本文对该部分进行了详细的说明。另外，可以看到，PointNet最大的缺陷就是没有考虑周围的局部信息，所有的卷积操作都是针对单个点的进行的。

weixin_39581716·2023-11-15 14:43

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

一、用自己的语言解释以下概念（一）、局部感知、权值共享（1）局部感知定义：在进行卷积计算的时候，将图片划分为一个个的区域进行计算/考虑；由于越是接近的像素点之间的关联性越强,反之则越弱.所以我们选择先进行局部感知

今天也是元气满满的一天呢·2023-11-15 09:56

OSCNet: Orientation-Shared Convolutional Network for CT Metal Artifact Learning

OSCNet:面向共享的CT金属伪影学习卷积网络论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10237226项目链接：https://github.com/hongwang01

通街市密人有·2023-11-15 09:14

CNN进展：AlexNet、VGGNet、ResNet 和 Inception

二、探索AlexNet：突破性的深度卷积网络AlexNet代表了深度卷积网络的开创性应用之一，真正重塑了机器学习领域。2012年，这一革命性模型在Im

无水先生·2023-11-15 08:32

最小二乘法及参数辨识

文章目录一、最小二乘法1.1定义1.2SISO系统运用最小二乘估计进行辨识1.3几何解释1.4最小二乘法性质二、加权最小二乘法三、递推最小二乘法四、增广最小二乘法一、最小二乘法1.1定义1974年高斯提出的最小二乘法的基本原理是未知量的最可能值是使各项实际观测值和计算值之间差的平方乘以其精确度的数值以后的和为最小

彐雨·2023-11-15 08:06

基于谐波参数空间的卷积神经网络自动三维牙齿分割

论文连接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1524070320300151机构：a英国卡迪夫大学计算机科学与信息学院b中国科学院大学北京c中国科学院计算技术研究所北京d深圳大数据研究院，深圳518172代码链接：可恶啊！暂时没有扒拉到只能看看其他组员的了！摘要牙齿三维模型的自动分割是正畸CAD系统的一个重要步骤。三维牙齿

Scabbards_·2023-11-15 05:58

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