卷积最小二乘支持向量机第68页

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

GCN火车票识别项目 P2 图卷积神经网络介绍

图卷积神经网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)，是一类采用图卷积形式迭代的神经网络，属于图

陈华编程·2023-11-04 11:14

GCN火车票识别项目 P1 火车票识别项目介绍 Pytorch LSTM/GCN

从本节开始，我将带大家完成一个深度学习项目：用图卷积神经网络(GCN)，实现一个「火车票文字信息提取」的项目，由于火车票上每个节点文字不是等长的，所以还需要添加一个前置的LSTM来提取句子特征。

陈华编程·2023-11-04 11:42

MATLAB 拟合线性微分方程组——多反应模型拟合

MATLAB拟合线性微分方组——多反应模型拟合前言一、软件要求二、使用步骤1.问题2.建立模型3.用MATLAB表示模型4.求解优化问题4.1先定义一个由3个元素组成的优化变量，需要指定上下边界，4.2最小二乘法即微分方程组解与真实值之差的平方之和最小

kuan_li_lyg·2023-11-04 10:24

Open3D 非线性最小二乘拟合空间球

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、官网链接一、算法原理书接上回：Open3D最小二乘拟合球二、代码实现importopen3daso3dimportnumpyasnpimportscipy.optimizeasoptdefspherical_function

点云侠·2023-11-04 09:41

Open3D 最小二乘拟合空间球

目录一、算法原理1、拟合球2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、官网链接一、算法原理1、拟合球球面方程可表示为：f=(x−a)2+(

点云侠·2023-11-04 09:40

Open3D(C++) 最小二乘拟合平面（间接平差法）

一、算法原理1、原理概述通过传统最小二乘法对点云数据进行平面拟合时，可将误差只归因于一个方向上，本文假设误差只存在于ZZ

点云侠·2023-11-04 09:35

2019-05-01

以牺牲频带为代价，改锐降为滚降频谱滚降改锐降为滚降与奈奎斯特极限带宽相比，因滚降而多花费的带宽的比例叫滚降因子或滚降系数：滚降系数为0就是奈奎斯特极限滚降后的带宽是，频带利用率是直线滚降宽度为A和B的两个矩形卷积后是梯形

快乐的大脚aaa·2023-11-04 09:05

优化改进YOLOv5算法：加入SPD-Conv模块，让小目标无处遁形——(超详细)

1SPD-Conv模块论文：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf摘要：卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。

AI追随者·2023-11-04 09:52

优化改进YOLOv5算法：加入ODConv+ConvNeXt提升小目标检测能力——(超详细)

1Omni-dimensionaldynamicconvolutionYOLOv5使用传统的二维卷积来生成特征。图1（a）显示

AI追随者·2023-11-04 09:21

优化改进YOLOv5算法：加入大核分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention），实现暴力涨点同时显著减少计算复杂性和内存——(超详细)

然而，随着卷积核大小的增加，这些LKA模块中的

AI追随者·2023-11-04 09:21

概率人脸嵌入（二）

DataUncertaintyLearninginFaceRecognition”代码参考：https://github.com/Ontheway361/dul-pytorch文中使用分类和回归两种方法学习不确定性：共同点是在最后的卷积层后接两个嵌入

wujpbb7·2023-11-04 07:01

线性回归全解析: 从基础理论到 Python 实现

关键概念因变量自变量线性关系基本的线性方程表达式理解多变量回归误差项和损失函数误差项均方误差(MSE)最小二乘法什么是最小二乘法最小二乘法思想详细推导线性回归的模型假设线性关系独立性同方差性正态分布误差梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率线性回归实现波士顿放假预测手搓线性回归概述线性回归

我是小白呀·2023-11-04 07:48

深入理解XGboost

AI蜗牛车1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机

文文学霸·2023-11-04 03:19

DeiT：训练ImageNet仅用4卡不到3天的平民ViT | ICML 2021

在蒸馏学习时，DeiT以卷积网络作为teacher，能够结合当前主流的数据增强和训练策略来进一步提高性能。

VincentTeddy·2023-11-04 02:00

【机器学习】几种常用的机器学习调参方法

以支持向量机（SVM）为例，其中C、kernel和gamma就是超参数，而通过数

TwcatL_tree·2023-11-04 01:15

Task2 bayes_plus

常见的基于判别模型算法有逻辑回归、线性回归、支持向量机、提升方法、条件随机场、人工神经网络、随机森林、感知器举例：要确定一个瓜是好瓜还是坏瓜，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这个瓜的

酱油啊_·2023-11-04 00:22

中心线提取的全卷积网络【IPMI 2019】

论文地址：Excellent-Paper-For-Daily-Reading/medicineatmain类别：医学时间：2023/11/02摘要论文提出了一种将端到端可训练多任务全卷积网络(FCN)与最小路径提取器相结合的中心线提取框架

夏天是冰红茶·2023-11-03 23:12

动态蛇形卷积管状结构分割【CVPR 2023】

论文下载地址：Excellent-Paper-For-Daily-Reading/nn-blockatmain类别：模块时间：2023/10/31摘要血管和道路等管状结构在各种临床和自然环境中具有极其重要的意义，在这些环境中，精确分割对于下游任务的准确性和效率至关重要。然而，这项任务远非易事，主要是由于它们薄而脆弱的局部结构特征以及复杂多变的整体形态特征带来的挑战。在这篇论文中，重点是利用管状结构

夏天是冰红茶·2023-11-03 23:41

基于深度学习的菠萝与果叶视觉识别及切断机构设计

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、课题内容二、总体方案确定2.1方案选择2.2菠萝的视觉识别流程2.3菠萝果叶切断机构设计流程三基于深度学习的菠萝检测模型3.1卷积神经网络简介3.2YOLO

01图灵科技·2023-11-03 22:19

Deep-learning

图卷积网络在药物研发中的应用综述尽管深度学习在很多领域在过去的几年取得了一定的成功，但是在分子信息和药物发现领域成功的应用依然有限。适用于深层架构的结构化数据方面的最新进展为药物研究开辟了新的范例。

斗战胜佛oh·2023-11-03 22:19

机器学习 —— 支持向量机

目录一、基于最大间隔分隔数据1.1线性模型1.2超平面1.3支持向量1.4支持向量机二、寻找最大间隔三、拉格朗日乘子法与对偶问题3.1对偶问题：等式约束3.2不等式约束的KKT条件3.3最大间隔问题的拉格朗日乘法四

DreamWendy·2023-11-03 19:48

机器学习之支持向量机

支持向量机：超平面：比数据空间少一个维度，为了将数据进行切分，分为不同的类别，决策边界是超平面的一种决策边界：就是再二分类问题中，找到一个超平面，将数据分为两类，最合适的超平面就叫做决策边界，当现有的数据难以二分类

qq_38404903·2023-11-03 19:46

Attention is all you need 论文阅读

论文链接Attentionisallyouneed0.Abstract主要序列转导模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括编码器和解码器。

KrMzyc·2023-11-03 18:48

Python数模笔记-Sklearn（5）支持向量机

支持向量机（Supportvectormachine,SVM）是一种二分类模型，是按有监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。

youcans·2023-11-03 17:27

推荐频道

卷积最小二乘支持向量机