卷积最小二乘支持向量机第69页

torch conv2d 卷积底层复现验证算法实现

Conv2d卷积是什么?这里提供torchconv2d算法的两种python的实现方式.

努力学习计算机123·2023-11-01 15:35

PyTorch复现LeNet

PytTorch复现LeNetLeNet创新点LeNet使用PyTorch实现LeNet.pytrain.pypredict.pyLeNetLeNet是一个较为简单的卷积神经网络。

宏函数·2023-11-01 15:05

pytorch复现_conv2d

importnumpyasnpdefconv2d(inputs,kernels,bias,stride,padding):"""正向卷积操作inputs:输入数据，形状为(C,H,W)kernels:卷积核

王佳Gre·2023-11-01 15:02

【基于卷积和Transformer：多光谱图像光谱重建】

SpectralReconstructionFromSatelliteMultispectralImageryUsingConvolutionandTransformerJointNetwork（基于卷积和

小郭同学要努力·2023-11-01 14:09

YOLOv8改进之C2f模块融合CVPR2023 SCConv

目录1.SCConvSCConv模块的设计SCConv模块的性能2.YOLOv8C2f融合SCConv模块1.SCConv卷积在各种计算机视觉任务中表现出色，但是由于卷积层提取冗余特征，其计算资源需求巨大

山河亦问安·2023-11-01 13:33

将DenseNet换成Resnet——更换深度学习骨干网络

废话不多说，直接开干这个网络中使用的是DenseNet-100，这里的100是这么来的100=（16+16+16）2+1（77的卷积）+3（transitio

是啊洋呀·2023-11-01 10:41

FatesrNet：Run, Don‘t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks

概述：为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。

Y蓝田大海·2023-11-01 10:25

循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM)

前言：通过前面的学习，我们以BP神经网络为基础，认识到了损失函数，激活函数，以及梯度下降法的原理；而后学习了卷积神经网络，知道图像识别是如何实现的。

牛像话·2023-11-01 09:48

3.2 特征图尺寸计算与参数共享|池化层的作用|整体网络架构|VGG网络架构|残差网络Resnet|感受野的作用

文章目录特征图尺寸计算与参数共享池化层的作用整体网络架构VGG网络架构（了解向，背景向）残差网络Resnet（了解向，背景向）感受野的作用特征图尺寸计算与参数共享给个例子：如果输入的数据是32323的图像，用10个553的filter来进行卷积操作

Micoreal·2023-11-01 09:18

3.1 卷积神经网络的应用领域|卷积的作用|卷积特征值的计算方法|得到特征图表示|步长与卷积核大小对结果的影响|边缘填充方法

文章目录卷积神经网络的应用领域卷积的作用卷积特征值的计算方法得到特征图表示步长与卷积核大小对结果的影响边缘填充方法卷积神经网络的应用领域检测任务分类与检索超分辨率重构医学任务无人驾驶NVIDIATegraX1

Micoreal·2023-11-01 09:18

40 深度学习（四）：卷积神经网络|深度可分离卷积|colab和kaggle的基础使用

文章目录卷积神经网络为什么要卷积卷积的具体流程池化tensorflow代码深度可分离卷积原理介绍计算量对比代码参数计算例子colab和kagglecolabkaggle如何在colab上使用kaggle

Micoreal·2023-11-01 08:15

自定义的卷积神经网络模型CNN，对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门，从模型到训练再到测试，开源项目

自定义的卷积神经网络模型CNN，对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门，从模型到训练再到测试：开源项目开源项目完整代码及基础教程：https://mbd.pub/o/bread/ZZWclp5xCNN

老蒋精髓·2023-11-01 07:19

卷积层的参数更新

https://blog.csdn.net/HappyRocking/article/details/80512587

Yankee_13·2023-11-01 07:01

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 1

本章讲解的主要内容有：介绍用于分类的健壮知名算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树和K

矢寸心·2023-11-01 06:18

pytorch打印模型结构和参数

首先说结论：print输出结果是每一层的名字、类别、以及构造时的参数，例如对于卷积层，还包括用户

闪闪发亮的小星星·2023-11-01 06:04

OpenCV 之ios 实现自己的线性滤波器

原理卷积高度概括地说，卷积是在每一个图像块与某个算子（核）之间进行的运算。核是什么？核说白了就是一个固定大小的数值数组。该数组带有一个锚点，一般位于数组中央。如何用核实现卷积？

充满活力的早晨·2023-11-01 05:15

卷积与多项式乘法与FFT

背景zjoi2014力求E[j]=F[j]/q[j]E[j]=F[j]/q[j]E[j]=F[j]/q[j]卷积与多项式乘法A(x)=a0+a1x+a2x2+...

Jarden_·2023-11-01 05:21

上采样(UnSampling) 和下采样(DownSampling)

上采样和下采样都是一种抽象描述，其具体实现有很多种方式：下采样：用stride为2的卷积层

梦在黎明破晓时啊·2023-11-01 04:00

YOLO算法改进4【中阶改进篇】：添加DeformableConvolution卷积模块

论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.11168源码地址：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets传统的卷积操作是将特征图分成一个个与卷积核大小相同的部分

梦在黎明破晓时啊·2023-11-01 04:00

[YoloV5修改]基于GnConv卷积模块的yolov5修改

HorNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.14284.pdfHorNet是在Swintransformer结构的基础上，结合大核思想提出的新的网络结构模块，使用该模块，作者在ImageNet-1k数据集上做分类，分割以及检测任务都在当时达到了SOTA的效果，是一个能有效增强各种网络的性能而不会引入太大参数量的一种改进思路，已经有很多博主提出将该模块用于yolo系列

爱改网络的法式小面包·2023-11-01 04:57

YOLO算法改进3【中阶改进篇】：添加HorNet卷积模块

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.14284.pdf源码地址：https://github.com/raoyongming/HorNet.HorNet是在Swintransformer结构的基础上，结合大核思想提出的新的网络结构模块，使用该模块，作者在ImageNet-1k数据集上做分类，分割以及检测任务都在当时达到了SOTA的效果，是一个能有效增强各种网络的性能而不

梦在黎明破晓时啊·2023-11-01 04:54

ConvTranspose2d 的简单例子理解

文章目录参考基础概念output_padding简单例子：stride=2step1step2step3参考逆卷积的详细解释ConvTranspose2d（fractionally-stridedconvolutions

RessCris·2023-11-01 03:28

pytorch学习第四篇：从全连接到卷积

传统神经网络传统神经网络nn，采用这种全连接的方式，可以看出是一列一列数据，包括起始和中间的隐层都是一列数据。例如我们再对图像用这种方式来计算，需要把图像转为一列数据，例如图像为28x28单通道图像，需要转为28x28=784的列数据再进行神经网络训练。inputlayer=1x784与w1=784x512进行矩阵运算，再加上偏置项b1，再到激活函数，得到隐藏层hiddenlayer1=1x512

小~小·2023-11-01 01:59

R - 核支持向量机预测模型构建详解：以短波辐射通量shortwave flux为例

目录0.问题导入1.示例数据2.导入示例数据3.将示例数据按照70%/30%拆分为训练组与验证组4.构建核支持向量机预测模型（SVR）5.模型训练结果与实测数据相关性及RMSE分析（图1）6.模型训练结果与实测数据时间路径分析

TroyShen·2023-10-31 23:57

卷积模型的Memory, Params, Flop是如何计算的?

文章目录图片中的卷积的memory,params,flop是怎么计算的呢？MemoryParamsFlop池化层图片中的卷积的memory,params,flop是怎么计算的呢？

???/cy·2023-10-31 23:27

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-LSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）

KOA-CNN-LSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）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KOA-CNN-LSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络融合自注意力多特征分类预

机器学习之心·2023-10-31 22:20

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）

KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）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KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合自注

机器学习之心·2023-10-31 22:20

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-BiGRU-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）

KOA-CNN-BiGRU-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）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KOA-CNN-BiGRU-selfAttention开普勒算法优化卷积双向门控循环单元融合自注意力多特征分

机器学习之心·2023-10-31 22:48

第29课相似矩阵和若尔当形

正定阵来自最小二乘法，大量的物理问题需要用长方形矩阵描述，最小二乘法的关键在于矩阵，希望证明是一个正定阵。假设是正定的，意味差是对称阵，即为对称正定阵。

rascalpotato·2023-10-31 22:23

深度学习之基于Pytorch卷积神经网络的图像分类系统

文章目录一项目简介二、功能三、图像分类系统四.总结一项目简介基于PyTorch卷积神经网络的图像分类系统是一种应用深度学习技术来实现图像分类任务的系统。本摘要将对该系统的关键特点进行概述。

雅致教育·2023-10-31 22:47

LeNet-5

LeNet-5YannLeCun在1998年的文章《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》是卷积神经网络的开山之作。

CV_lsc·2023-10-31 18:32

回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归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·2023-10-31 16:50

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测

分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测目录分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述

机器学习之心·2023-10-31 16:49

卷积神经网络

0、多层感知机0.1、权重衰减0.1.1概念和用途简单来说就是降低模型复杂度，防止出现过拟合。具体做法就是给损失函数增加一个penal项，当权重增加过大时，通过penal项提供惩罚降低权重。0.1.2公式和推导penal项：新的loss函数：故需要最小化loss函数所得的随机梯度下降更新公式为：0.2、丢弃法（Dropout）0.2.1概念和用途通过将输出项随机置0，另一部分随机增大来控制模型复杂

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:19

matlab svm使用教程,使用matlab的svm(支持向量机)参数介绍

svmtrain(1,2,3,4,5,6)可见该训练模型函数有6个参数的得到训练model。1.第一个是需要训练的数据(a1,a2,a3...)ai=(x1,x2,x3...)(xi代表不同的属性值)2.第二个参数是训练数据的标记lambel，一般是-1和+1。注意的是第一第二参数一般都要进行导致(数据标准化)，且统一行或列(如lambel是以列表示，那么a向量也要是(a1,a2,a3...)的转

weixin_39796149·2023-10-31 11:29

详细介绍使用 MIRNet 进行低光图像增强-附完整源码

在此示例中，我们实现了用于低光图像增强的MIRNet模型，这是一种全卷积架构，可学习一组丰富的特征，组合来自多个尺度的上下文信息，同时保留高分辨率空间细节。

TD程序员·2023-10-31 10:47

卷积神经网络？怎么用 CNN 进行分类？（2）

当我们提高stride的值的时候，卷积操作产生的

shimly123456·2023-10-31 09:29

卷积神经网络？怎么用 CNN 进行分类？（3）

v=E5Z7FQp7AQQ&list=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu视频7：CNN的全局架构卷积层除了做卷积操作外，还要加上bias，再经过非线性的函数，这么做的原因是

shimly123456·2023-10-31 09:24

GNN打卡1

首先，简单回顾了图论方面的知识，其中拉普拉斯矩阵是图卷积节点嵌入的基本原理。其次，搭建了环境。最后，学习了PYG中Data和dataset的使用。

今天我伏笔了吗·2023-10-31 09:23

GNN典型模型的各阶段执行时间与算子分析

图卷积算子（operator）可以被表示为消息传递机制。

智慧的旋风·2023-10-31 09:22

ResNet：视觉跟踪中的应用

AlexNet最早实在图像识别任务中被提出，第一次证实了卷积网络在CV领域的有效性，取得了2012年ImageNet竞赛的第一名。

lgdhang·2023-10-31 08:44

数据融合的方法及典型应用

一、数据融合的方法数据融合的基本方法包括神经网络、支持向量机、主成分分析、小波变换等。下面将简要介绍其中的两种方法。神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，能够模拟人类的联想、学习和

渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:48

七参数坐标转换的几种解法

七参数坐标转换的几种解法1.简介2.七参数模型3.最小二乘的多种解法3.1参数平差3.2布尔沙解法3.3符有限制条件的间接平差3.4罗德里格矩阵3.5四元数1.简介坐标转换是测量领域中数据处理的基础性工作

wzy路灯·2023-10-31 08:13

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测

回归预测|Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-10-31 06:01

两阶段最小二乘法与R

两阶段最小二乘法与R文章目录两阶段最小二乘法与R@[toc]1、ivreg包介绍2、操作流程1、ivreg包介绍R语言计量包ivreg用以解决线性回归模型的内生性问题。

泥壶映雪·2023-10-31 04:26

多元线性回归—异方差

异方差的一些例子2什么是异方差3异方差产生的原因4异方差后果5如何识别异方差5.1图示法5.2哥德菲尔德-夸特检验5.3怀特检验5.4Bp检验（布鲁奇-帕甘）6补救6.1使用“OLS+稳健标准误”6.2广义最小二乘法

泥壶映雪·2023-10-31 04:24

通道洗牌的思想神了

昨天写了一篇关于分组卷积的文章：分组卷积的思想神了，然后有同学希望多了解下通道洗牌。我个人感觉，通道洗牌这个算法，或者说这个思想，可以称之为小而精，并且是实际解决了大问题的经典算法。今天就来一起看看。

董董灿是个攻城狮·2023-10-31 04:50

Transformer做文本生成图像的调查研究笔记

2）保存GAN的模型，仅仅替换他生成图像时用的卷积和池化过程，VitGAN（Vit：VisualTransformer）。3）不保留GAN的结构，直接全用transformer做。

中杯可乐多加冰·2023-10-31 04:37

仪酷LabVIEW OD实战(1)——目标检测Object Detection工具包的安装

‍‍博客主页：virobotics(仪酷智能)：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习工具包』『仪酷LabVIEW目标检测工具包实战』上期文章：『使用LabVIEW实现SVM支持向量机

仪酷智能·2023-10-31 04:30

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