卷积最小二乘支持向量机第66页

信号与系统

第一课什么是卷积卷积有什么用什么是傅利叶变换什么是拉普拉斯变换引子很多朋友和我一样，工科电子类专业，学了一堆信号方面的课，什么都没学懂，背了公式考了试，然后毕业了。先说"卷积有什么用"这个问题。

Ayu_L·2023-11-05 21:53

深度学习：Pre-Training的理解

、线性神经网络、Logistic/Softmax回归线性回归是用于数据拟合的常规手段，其任务是优化目标函数：线性回归的求解法通常为两种：①解优化多元一次方程（矩阵）的传统方法，在数值分析里通常被称作”最小二乘法

generalAI·2023-11-05 20:04

CV算法复现（分类算法6/6）：MobileNet（2017年V1，2018年V2，2019年V3，谷歌）

Bilibili目录致谢：霹雳吧啦Wz：霹雳吧啦Wz的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili1本次要点1.1pytorch框架语法2网络简介2.1历史意义2.2网络亮点V1版亮点V2版亮点V3版亮点2.3V1网络DW卷积和

⊙月·2023-11-05 20:22

【卷积神经网络系列】六、GoogLeNet（v1、v2、v3、v4、ResNetv1、ResNetv2）

目录参考资料：一、简介二、Inception三、GoogLeNet-V13.1输入3.2第一层（卷积层）3.3第二层（卷积层）3.4第三层（Inception3a层）3.5第三层（Inception3b

travellerss·2023-11-05 20:47

【卷积神经网络系列】十三、MobileNetV3

目录参考资料：一、简介二、模型优化细节2.1引入SE模块2.2重新设计激活函数2.3重新设计耗时层结构三、网络结构四、论文复现（1）确保Channel个数能被8整除（2）定义h-swish激活函数：（3）定义SE模块：（4）引入SE模块后的倒残差模块bneck：（5）主体网络结构：(MobileNetV3-Large)参考资料：论文： MobileNetV3:SearchingforMobil

travellerss·2023-11-05 20:17

深度学习网络模型 MobileNet系列MobileNet V1、MobileNet V2、MobileNet V3网络详解以及pytorch代码复现

深度学习网络模型MobileNet系列MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3网络详解以及pytorch代码复现1、DW卷积与普通卷积计算量对比DW与PW计算量普通卷积计算量计算量对比

郭庆汝·2023-11-05 19:09

人工智能学习之路－目标检测(r-cnn)

目标检测分两大技术体系two-stage和one-stage.我们首先从two-stage说起two-stage代表主要是：R－CNN，Fast－RCNN，Faster-Rcnn这一章节，我们先从这三个说起r-cnn属于卷积神经网络在目标检测的初探

taylor_tiger·2023-11-05 18:02

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。

python机器学习建模·2023-11-05 15:06

橘子小小甘·2023-11-05 13:47

人体姿态估计和手部姿态估计任务中神经网络的选择

一、人体姿态估计任务适合使用卷积神经网络（CNN）来解决。人体姿态估计任务的目标是从给定的图像或视频中推断出人体的关节位置和姿势。

Nancy-sn·2023-11-05 12:23

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和GCN（图卷积神经网络）

CNN（卷积神经网络）：区别：CNN主要适用于处理网格状数据，如图像或其他二维数据。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取和学习输入数据的特征。

Nancy-sn·2023-11-05 12:48

pytorch-损失函数-分类和回归区别

torch.nn库和torch.nn.functional库的区别torch.nn库：这个库提供了许多预定义的层，如全连接层（Linear）、卷积层（Conv2d）等，以及一些损失函数（如MSELoss

xckkcxxck·2023-11-05 11:35

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

4、支持向量机（SVM）算法4.1优点4.2缺点5、结语1、机器学习算法简介机器学习算法是一种基

春人.·2023-11-05 11:45

Pytorch 注意力机制解析与代码实现

当我们使用卷积神经网络去处理图片的时候，我们会更希望卷积神经网络去注意应该注意的地方，而不是什么都关注，

Python图像识别·2023-11-05 09:24

【CNN】卷积神经网络：适用范围、本质、详细计算过程、输入输出数据形状、池化、流程设计（无代码）

卷积神经网络文章目录卷积神经网络图片直观理解实现思想，本质以及适用问题卷积核计算过程和数据形状输入RGB：图片输入为3通道一个卷积是多层的时候，如何计算？

小野堂·2023-11-05 08:39

修改YOLOv5的模型结构

YOLOv5模型结构C3模块结构图修改目标修改目标是移除C3模块concat后的卷积操作YOLOv5的模型存储在项目目录下的models目录中。

好名让狗申请了·2023-11-05 08:35

手写体汉字识别(分割+卷积识别)[2021课设论文]

（tensorflow2搭建模型pandas数据处理matplotlib可视化显示）文章目录1选题背景2卷积神经网络概述3主要主要工具库说明4样本数据获取方式5算法实现5.1图片预处理5.2模型搭建6结果说明

Windalove·2023-11-05 08:34

基于Tensorflow搭建卷积神经网络实现经典手写数据集的分类问题

一.基本概念卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习

ら、缘未尽·2023-11-05 08:31

毕业设计-基于卷积神经网络的手写数字识别

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、卷积神经网络二、算法实现三、实验结果与分析四、总结实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力

HaiLang_IT·2023-11-05 08:30

实验——神经网络手写字符识别

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、实验目的及原理实验目的实验原理二、实验内容前言一、实验目的及原理（一）实验目的1．深入理解卷积神经网络中的核心基础，认识卷积层

小鱼很精神·2023-11-05 08:00

每天五分钟计算机视觉：池化层的反向传播

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种强大的深度学习模型，在计算机视觉任务中取得了巨大成功。

幻风_huanfeng·2023-11-05 08:29

Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别

实现手写数字识别环境内容步骤准备MNIST数据集数据预处理定义网络模型定义训练超参数网络训练和预测代码下载环境Matlab2020aWindows10内容使用Matlab对MNIST数据集进行预处理，搭建卷积神经网络进行训练

闪电丶教主·2023-11-05 08:58

每天五分钟计算机视觉：搭建手写字体识别的卷积神经网络

本文重点我们学习了卷积神经网络中的卷积层和池化层，这二者都是卷积神经网络中不可缺少的元素，本例中我们将搭建一个卷积神经网络完成手写字体识别。

幻风_huanfeng·2023-11-05 08:56

信道编码与matlab仿真刘东华,【网安学术】交织技术对信道编码的性能影响研究...

因此，介绍行列分组交织编码技术的基本原理，研究它对汉明码、BCH码和卷积码三种典型信道纠错编码性能的影响。结果表明，在信道无突发差错干扰时，交织技术对信道编码性能基本无影响；在信

打扮打扮不大好对·2023-11-05 07:31

matlab信道编码程序,信道编码作业matlab.doc

信道编码作业matlab.doc信道编码MATLAB仿真作业09274070王若闻思源09031现给出循环码及卷积码的编解码程序，理解各程序，完成以下习题。

liaxi z·2023-11-05 07:29

信道编码译码及MATLAB仿真

二、信道编码的基本逻辑—冗余数据1、奇偶检验码2、重复码三、编码率四、4G和5G的信道编码1、卷积码2、维特比译码（Viterbi）——概率译码3、LTE的咬尾卷积码4、LTE的turbo码五、MATLAB

须尽欢~~·2023-11-05 07:50

基于LBP与双时空神经网络的微表情识别

设计了一种浅层的双时空多尺度神经网络TSTNet（Two-Streamspatial-TemporalNetwork）模型.利用局部二值模式（LBP）提取SMIC和CASMEⅡ微表情数据库的纹理特性，将其输入到组合的3维卷积神经网络

罗伯特之技术屋·2023-11-05 07:06

基于卷积神经网络的抗压强度预测，基于卷积神经网络的抗折强度预测

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数卷积神经网络CNN抗压强度预测完整代码：基于卷积神经网络的抗压强度和抗折强度预测

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-05 07:32

应用支持向量机对婴儿EEG数据进行多元模式分析

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。导读时间分辨多元模式分析(MVPA)是分析脑磁图和脑电图(M/EEG)神经成像数据的常用技术，它量化了神经表征支持相关刺激维度识别的程度和时间进程。随着EEG在婴儿神经成像研究中的广泛应用，婴儿EEG数据的时间分辨MVPA是一种特别有前景的婴儿认知神经科学工具。近年来，MVPA已被应用于常见的婴儿成像方法，如EEG和fNIRS。在本教程中

茗创科技·2023-11-05 06:50

MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】目标检测

目录前言算法模型两阶段（2-stage）检测模型R-CNN:R-CNN系列的开山之作FastR-CNN:共享卷积运算FasterR-CNN:两阶段模型的深度化单阶段（1-stage）检测模型YOLOSSD

林聪木·2023-11-05 06:39

自学SLAM（7）非线性优化实践：曲线拟合问题（使用ceres库和SLAM常用的g2o库）

文章目录前言1.曲线拟合题目：2.非线性最小二乘2.1黄金分割法(0.618法)2.2最速下降法3.ceres库实现曲线拟合题目3.1安装ceres3.2代码及运行4.g2o库实现曲线拟合题目4.1安装

Chris·Bosh·2023-11-05 04:33

【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2鲸鱼优化算法1.3卷积神经网络1.4LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)

wlz249·2023-11-05 02:35

时序预测 | Python实现ARIMA-CNN-LSTM差分自回归移动平均模型结合卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测|Python实现ARIMA-CNN-LSTM差分自回归移动平均模型结合卷积长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|Python实现ARIMA-CNN-LSTM差分自回归移动平均模型结合卷积长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍时序预测

机器学习之心·2023-11-05 02:33

基于TensorFlow的CNN模型——猫狗分类识别器（三）之CNN模型分析

目录二、CNN模型分析1、输入层的数据输出2、卷积池化层的数据输出A、卷积操作B、池化操作3、扁平层的数据输出4、全连接层的数据输出二、CNN模型分析在该阶段我们将使用TensorFlow搭建一个CNN

魔法攻城狮MRL·2023-11-05 02:01

简单线性回归

Y=b0+b1X+eGMassumptionsols最小二乘mle极大似然证明二者等价(如上）对于估计量的性质性质证明β1\beta1β1部分，无偏和Var(β1\beta1β1)计算β0\beta0β0

狗狗人·2023-11-05 01:11

上采样、下采样到底是个啥

在算法中，在我们做图像识别过程中，需要对图像进行像素级别的分类，因此在卷积提取特征后需要通过上采样将featuremap还原到原图中。

乔大叶_803e·2023-11-05 00:51

【论文阅读 12】PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes

PoseCNN:一种用于杂乱场景中6D物体姿态估计的卷积神经网络摘要——刺激已知物体的6D姿势对于机器人与现实世界交互很重要。

不菜不菜·2023-11-05 00:45

机器学习算法基础-day03-线性回归

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档机器学习算法基础-day035.回归算法5.1回归算法-线性回归分析5.1.1线性模型5.1.2损失函数(误差大小)5.1.3最小二乘法之正规方程

weixin_47049321·2023-11-04 23:45

初学者友好项目 - 使用 CNN 的猫狗分类

使用CNN进行猫狗分类卷积神经网络(CNN)是一种算法，将图像作为输入，然后为图像的所有方面分配权重和偏差，从而区分彼此。

woshicver·2023-11-04 19:51

【深度学习基础】Pytorch框架CV开发（2）实战篇

原创文，转载请注明出处文章目录人工神经网络识别手写数字使用卷积神经网络识别手写数字ONNX模型导出与推理人工神经网络识别手写数字Mnist数据集介绍：MNIST数据集是一

嵌小超·2023-11-04 16:41

FPGA万花筒之(十六):基于FPGA的卷积神经网络实现之卷积模块

本文对基于FPGA的卷积神经网络实现的资源分配（部分）进行了

张俸玺20012100022·2023-11-04 16:26

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络学生课堂坐姿姿势识别系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介基于Tensorflow的卷积神经网络学生课堂坐姿姿势识别系统介绍Tensorflow是一个流行的开源机器学习框架，它提供了许多工具和库用于构建和训练各种类型的神经网络模型

雅致教育·2023-11-04 14:36

基于Tensorflow卷积神经网络玉米病害识别系统(UI界面)

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 Tensorflow是一个流行的机器学习框架，可用于训练和部署各种人工智能模型。玉米病害识别系统基于Tensorflow开发，旨在帮助农民准确识别玉米植株上可能存在的病害。玉米是世界上最重要的粮食作物之一，在生长过程中容易受到多种病害侵袭，如玉米锈病、玉米灰斑病等。准确快速

雅致教育·2023-11-04 14:00

conv2d的输入_Conv1d, conv2d, conv3d

in_channels,outchannel,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1)nn.Conv1d(1,20,5)表示输入1通道，20个卷积核

weixin_39781323·2023-11-04 14:29

matlab里支持向量机SVM实例1葡萄酒分类

1.数据集介绍wine数据的来源是UCI数据库，记录的是在意大利同一区域上三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析，数据里含有178个样本，每个样本含有13个特征分量（化学成分），每个样本的类别标签已给。将这178个样本的50%作为训练集，另50%作为测试集，用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型，再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。在178个样本中，1-59属于第一类，60-130属于第二类，1

Studying 开龙wu·2023-11-04 14:17

SVM支持向量机系列理论（一）线性可分SVM与硬间隔最大化

文章目录1线性可分SVM与硬间隔最大化1.1SVM思想1.2SVM算法的推导1.3经典SVM二次规划问题的求解1线性可分SVM与硬间隔最大化硬间隔最大化指的是当数据完全可分时，支持向量和分离超平面之间的间隔最大化。1.1SVM思想对一个线性可分的二分类数据集：D=(xi,yi),i=1,...,ND={(x_i,y_i),i=1\,...\,N}D=(xi,yi),i=1,...,N其中x表示输入

知了不知蝉鸣惊·2023-11-04 14:15

故障诊断模型 | Maltab实现SVM支持向量机的故障诊断

效果一览文章概述故障诊断模型|Maltab实现SVM支持向量机的故障诊断模型描述Chinese:Options：可用的选项即表示的涵义如下-ssvm类型：SVM设置类型(默认0)0–C-SVC1--v-SVC2

算法如诗·2023-11-04 14:35

YOLO V1学习笔记

为什么要学YOLOV1_哔哩哔哩_bilibili这个视频讲解的很好，建议在看这个之前看看卷积神经网络，会对卷积后的结果理解更加深刻一点。一背景目标检测分为单阶段和两阶段模型。

朽月初二·2023-11-04 13:12

机器学习笔记 - 感知器的数学表达

感知机是神经网络的雏形，同时也是支持向量机的基础，感知机对应

坐望云起·2023-11-04 12:41

人工智能相关概念整理

CNN：卷积深度网络，是深度学习的基础。ANN：人工神经网络DN

我是谁？？·2023-11-04 12:43

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