卷积最小二乘支持向量机第64页

【深度学习】我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（自定义数据集篇）！

详细介绍了卷积神经网络LeNet-5的理论部分和使用PyTorch复现LeNet-5网络来解决MNIST数据集和CIFAR10数据集。然而大多数实际应用中，我们需要自己构建数据集，进行识别。因

风度78·2023-11-10 16:55

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林

louwill12·2023-11-10 15:12

简述计算机视觉在各领域中的成功应用,深度学习分类网络研究及其在计算机视觉中的应用...

在这背后,以卷积神经网络为基础的深度学习分类网络(简称分类网络)发挥了重要作用

Rome Cao·2023-11-10 12:58

Games101计算机图形学入门基础之二：光栅化

Games101计算机图形学入门基础之二：光栅化引言三角形的离散化采样走样走样带来的瑕疵反走样先模糊再采样傅里叶变换低通滤波卷积多重采样抗锯齿(超采样)深度缓存可见性与遮挡(Z-buffering)引言首先发出疑问

IT学徒.·2023-11-10 11:39

【神经网络】【GoogleNet】

zwh1298454060·2023-11-10 08:06

使用torch.nn包构建神经网络

例如，查看以下对数字图像进行分类的网络：卷积网这是一个简单的前馈网络。它获取输入，将其一层又一层地馈入，然后最终给出输出。神经网络的典型训练过程如下：定义具有一些可学习参数（或权重）的神经网络

yanglamei1962·2023-11-10 08:35

PyTorch基础：神经网络工具箱torch.nn(nn.Module类)

一般把网络中具有可学习参数的层（如全连接层、卷积层等）放在构造函数__init__()中，当然我也可以吧不具有参数的层也放在里面；一般把不具有可学习参数的层(如ReLU、dropout、Batc

丁天牛·2023-11-10 08:34

高斯与LoG滤波器

这样的（二维）权值通常被称为卷积核（kernel）或者滤波器（filter）。考虑到图像的长宽可能不是滤波器大小的整数倍，我们需要在图像的边缘补000。这种方法称作ZeroPa

hahahanba·2023-11-10 08:58

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

全卷积网络（课上讲的这个概念不准确，同学们查资料纠正一下）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？

HBU_David·2023-11-10 07:06

最小二乘法构建线性回归方程

文章目录一、线性回归的意义二、线性回归的使用1.在Excel中练习线性回归2.使用jupyter来做一元线性回归分析一、线性回归的意义线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用

羚漆·2023-11-10 06:09

用Excle工具利用最小二乘法求回归方程

用Excle工具利用最小二乘法求回归方程首先在Excle表格录入数据然后计算x的平均数，y的平均数接着计算x的平方再算一列数据乘以另一列的数据利用数据分析进行求回归数据首先在Excle表格录入数据然后计算

芝兰生于深谷·2023-11-10 06:37

matlab 最小二乘法绘图,用MatLab画图(最小二乘法做曲线拟合)

之前帮朋友利用实验数据画图，发现MatLab的确是画图的好工具，用它画的图比Excel光滑、精确。利用一组数据要计算出这组数据对应的函数表达式从而得到相应图像，MatLab的程序如下：x=[15102030406080]y=[15.433.942.250.55662.77281.1]plot(x,y,'r*');legend('实验数据(xi,yi)')xlabel('x'),ylabel('y'

原始寒冰菇1444·2023-11-10 06:36

线性最小二乘法

正文：最小二乘法在求解最优化问题时，经常是作为一种有效的数据分析方法，本文主要是阐述线性最小二乘法，我们首先引入一个最经典的例子——拟合直线。

英语饲养员·2023-11-10 06:02

如何用Excel做最小二乘法②

因为在Excel里面做最小二乘法是需要用到LINEST函数的，所以如果不知道怎么对数据进行最小二乘法时，就应该研究一下LINEST函数。

刚见面就脸红·2023-11-10 06:02

python+pytorch人脸表情识别

详细一、概述本项目以PyTorch为框架，搭建卷积神经网络模型，训练后可直接调用py文件进行人脸检测与表情识别，默认开启摄像头实时检测识别。效果良好，可根据个人需求加以修改。

西安未央·2023-11-10 06:01

使用最小二乘法求解回归方程并用matplotlib画出回归方程

前言最小二乘法LeastSquareMethod，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史（由马里·勒让德于1806年提出）。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

CSDN_Arice·2023-11-10 06:00

如何用Excel软件制作最小二乘法①

刚见面就脸红·2023-11-10 06:58

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV1)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(InceptionV1)模型算法详解前言GoogLeNet讲解Inception结构InceptionV1结构1x1卷积的作用辅助分类器

牙牙要健康·2023-11-10 05:31

多维时序 | MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测

多维时序|MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-11-10 05:50

详解卷积神经网络结构

前言卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。

金戈鐡馬·2023-11-10 04:09

利用梯度上升可视化卷积核：基于torch实现

利用梯度上升可视化卷积核文章目录前言基本原理版本和包结果展示简单绘图修改源码绘图方法一方法二（推荐）报错解决总结前言基于梯度上升的可视化是一种常用的技术，用于理解卷积神经网络（CNN）中的卷积核是如何对输入图像进行特征提取的

_刘文凯_·2023-11-10 04:38

RCL-Learning:基于ResNet和卷积长短期记忆的时空空气污染物浓度预测模型

该模型包括基于残差神经网络(ResNet)的深度学习网络模型和基于卷积长短期记忆(ConvLSTM)的深度学习网络模型。利用ResNet深度提取多个城市污染物浓度的空间分布特征和气象数据。将

流浪的诗人，·2023-11-09 18:44

深度学习：使用卷积网络实现计算机图像识别，卷积和max pooling操作介绍

利用深度学习，我们能够对图片进行高精度识别，实现这一功能的，主要依靠神经网络中的一种分支，名为卷积网络。

tyler_download·2023-11-09 17:08

卷积神经网络-Python、TensorFlow和Keras p.3的深度学习基础

欢迎来到一个教程，在这里我们将讨论卷积神经网络(Convnet和CNN)，使用其中的一个用我们在上一教程中构建的数据集对狗和猫进行分类。

派森师兄·2023-11-09 17:52

深度学习基础：神经网络

二、神经网络的基本组成和结构2.1神经元2.2单层神经网络（感知机）2.3两层神经网络（多层感知机）2.4多层神经网络（深度学习）三、深度学习基本技术流程四、经典神经网络4.1卷积神经网络（CNN）4.2

亚亚子～·2023-11-09 17:46

从卷积的视角看不同退化的区别

今天分享的论文是2023CVPR《All-in-oneImageRestorationforUnknownDegradationsUsingAdaptiveDiscriminativeFiltersforSpecificDegradations》问题描述之前的网络是针对一种特定情况，这篇论文针对多种degradation场景进行研究，受filterattributionintegratedgrad

Alex抱着爆米花·2023-11-09 15:41

【脑机接口算法】EEGNet: 通用神经网络应用于脑电信号

卷积神经

高山仰止景·2023-11-09 14:01

深度学习奠基作VGG《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》(现代卷积神经网络/网络结构)

VGG首次提出的论文VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition很长有40页，是2014年发表的。1、使用块的VGG网络VGG是一个使用块的网络AlexNet最大的问题是什么呢，就是长的不规则，就像是一个变大的LeNet，这里加一点那里加一点。结构不那么清晰，大家也会问为什么要这样为什么要那样，如果我怎么变深怎么变宽我都不知

机器学习杨卓越·2023-11-09 13:20

7.现代卷积神经网络3-GPT版

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1深度卷积神经网络AlexNet一、AlexNet1、AlexNet2、机器学习3、几何学4、特征工程5、HardWare6、数据集7

霸时斌子·2023-11-09 13:28

CNN算法实现图像分类

CNN模型的基本概念；使用Fashion-MNIST数据集实时实现CNN模型；该数据集包含70,000张28x28像素的灰度图片，共涵盖10个类别的时尚物品，包括衬衫、运动鞋、裤子等，以便更好地理解和掌握卷积神经网络模型的基本原理和实践应用

小Z的科研日常·2023-11-09 13:24

请使用python 写一个CNN图像识别模型

这里是使用Python写一个CNN图像识别模型的示例代码：importtensorflowastf#定义模型的输入inputs=tf.keras.Input(shape=(28,28,1))#将输入传递给一个卷积层

李多田·2023-11-09 13:54

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

1.应用场景卷积神经网络的应用不可谓不广泛，主要有两大类，数据预测和图片处理。数据预测自然不需要多说，图片处理主要包含有图像分类，检测，识别，以及分割方面的应用。

从0到1透视卷积神经网络的原理和应用·2023-11-09 13:54

卷积神经网络（CNN）实现图像分类——Python

卷积神经网络（CNN）实现图像分类——Python文章目录1.代码运行2.注意事项3.代码分析4.源代码1.代码运行输入1测试一张图片并预测结果输入2对测试集整体进行测试，得出准确率（10秒左右）输入其他数字自动退出程序

桃木山人·2023-11-09 13:52

基于高效多分支卷积神经网络的生长点精确检测与生态友好型除草

Eco-friendlyweedingthroughprecisedetectionofgrowingpointsviaefficientmulti-branchconvolutionalneuralnetworks摘要1、介绍2、相关工作2.1杂草检测，高效除草2.2用于密集预测任务的编解码网络2.3语义图形是一种有效的标签方法3、总结摘要在本研究中，我们提出了一种基于编码器-解码器的双解码器分

毕竟是shy哥·2023-11-09 12:56

机器视觉的试卷批改系统 - opencv python 视觉识别计算机竞赛

文章目录0简介1项目背景2项目目的3系统设计3.1目标对象3.2系统架构3.3软件设计方案4图像预处理4.1灰度二值化4.2形态学处理4.3算式提取4.4倾斜校正4.5字符分割5字符识别5.1支持向量机原理

Mr.D学长·2023-11-09 09:39

基于OpenCvSharp的数字图像处理 - 模糊、平滑、去噪

还是叫明·2023-11-09 09:04

Convolutional Neural Networks for Multimodal Remote Sensing Data Classification论文阅读笔记

为此，我们提出了一种基于深度学习的多模式RS数据分类新框架，其中卷积神经网络（CNNs）作为骨干，具有先进的跨通道重建模块，称为CCR-Net。

ru-willow·2023-11-09 08:12

Change Detection on Remote Sensing Images Using Dual-Branch Multilevel Intertemporal Network论文阅读笔记

随着卷积神经网络的不断创新，遥感图像的变化检测（CD）如雨后春笋般涌现。

ru-willow·2023-11-09 08:42

数值计算(六)——函数逼近 (2)正交多项式多项式和最小二乘法

正交多项式上一节中我们学会了最佳一致逼近和平方逼近的方式求解函数逼近多项式，但是发现在求解法方程时，多元方程求解难度较大，如果我们能够将对应的法方法的矩阵直接变为只有对角线元素不为零的矩阵，将极大降低计算的运算量，因此我们引入了正交函数族的概念，从而得出正交多项式。下面简单介绍两种正交多项式勒让德多项式和切比雪夫多项式,其他的正交多项式如：Laguerre多项式Laguerre多项式Laguerr

不会算法的数学小白·2023-11-09 08:35

基于SVD的图像压缩，PCA特征降维

目录一、前言二、特征分解三、基于SVD的图像压缩四、基于SVD的特征降维一、前言实际上EVD（特征分解）是SVD的一种特殊情况；逆是伪逆的特殊情况，这在最小二乘当中有应用。

韩师兄_·2023-11-09 07:16

【OpenCV】拟合直线与霍夫直线对比 , fitLine()与 HoughLinesP()对比

文章目录1fitLine与HoughLinesP函数原型2拟合直线与霍夫直线对比拟合线和圆，是通过已知点拟合出对应的方程，拟合方法如最小二乘法，RANSAC算法等。

R-G-B·2023-11-09 06:23

论文阅读——InternImage（cvpr2023）

使用可变性卷积deformableconvolution作为核心操作，使得模型有大的有效的感受野和自适应的空间集合。稍微改动了一下defor

じんじん·2023-11-09 06:58

目标检测 pytorch复现R-CNN目标检测项目

边界框回归器训练6、效果测试目标检测R-CNN论文详细讲解1、R-CNN目标检测项目基本流程思路2、项目实现项目整体源码以上传至CSDN本文档实现了R-CNN算法进行目标检测的完整过程，包括数据集创建卷积神经

郭庆汝·2023-11-09 05:36

Pytorch R-CNN目标检测-汽车car

R-CNN的全称是Region-CNN(区域卷积神经网络),是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。R-CNN基于卷积神经网络(CNN),线性回归,和支持向量

赛博炼丹师·2023-11-09 05:02

torch tensor去掉1维_torch.backends.cudnn.benchmark ?!

在一般场景下，只要简单地在PyTorch程序开头将其值设置为True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么PyTorch不将其默认设置为True？它的适用场景是什么？

weixin_39575758·2023-11-09 05:27

神经网络可视化：卷积核可视化

文章目录前言一般过程：一、代码示例二、卷积核和输入图片相乘可视化总结前言卷积核可视化是一种用于理解卷积神经网络(CNN)中卷积层的工作原理和特征提取能力的方法。

_刘文凯_·2023-11-09 05:49

torch.backends.cudnn.benchmark True