卷积最小二乘支持向量机第70页

神经网络与监督式学习

除了我们之前看的预测房价的例子（标准的神经网络）比如图像识别（CNN：卷积神经网络），翻译和语音识别（RNN：循环神经网络），还有自动驾驶（将CNN和RNN结合起来的更定制化的神经网络）。

Ang陈·2023-11-02 09:42

将知识图谱结合到地铁客流预测中：一个分散注意力关系图卷积网络

该论文于2023年发表于《ExpertSystemsWithApplications》，文章基于知识图谱，提出了一种分割注意力关系图卷积网络（SARGCN）来进行客流预

当交通遇上机器学习·2023-11-02 09:42

通过图卷积神经网络进行OD预测

北航发表在KDD2019上的一篇论文，原文标题：Origin-DestinationMatrixPredictionviaGraphConvolution:aNewPerspectiveofPassengerDemandModeling摘要：提出的问题：起点终点矩阵预测（ODMatrixPrediction）,这个任务比一般的出租车需求预测更有挑战性，因为OD预测不仅需要预测每个区域的需求量，而且

Bruce-XIAO·2023-11-02 09:58

基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别计算机竞赛

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2023-11-02 09:13

支持向量机入门系列-3：寻找最优值的下界

我们首先要引入包含不等式约束的优化问题，标准形式如下：（1）f(x)是目标函数，而后面分别是一系列的不等式约束和等式约束。我们首先明确几个概念：可行点（可行解）：所有满足约束的点x。可行域：所有可行点组成的点集，记为R。正式写出来就是：最优点（最优解）：满足约束（也就是处于可行域之内）并且使目标函数达到最小的点，记为x*。最优值：如果找到了x*，p*=f(x*)就是最优值。明确了这些概念以后我们就

赫然·2023-11-02 08:00

为什么CNN自带位置信息，transformer没有

卷积神经网络（CNN）和变压器（Transformer）是两种在深度学习中广泛使用的神经网络架构，它们在处理数据的方式有一些重要的区别，其中之一是对位置信息的处理。

幸运的小菜鸟·2023-11-02 08:14

【深度学习基础】专业术语汇总（欠拟合和过拟合、泛化能力与迁移学习、调参和超参数、训练集、测试集和验证集）

原创文，转载请注明出处文章目录欠拟合和过拟合泛化能力与迁移学习查准率和查全率调参和超参数训练集、测试集和验证集端到端的概念卷积神经网络其他欠拟合和过拟合欠拟合的概念：原因

嵌小超·2023-11-02 07:02

Data Augmentation 数据增强分类

在涉及文本识别的数据集上，如MNIST或支持向量机，这不是一个保持标签的转换。2.Colorspace数字图

龙小治·2023-11-02 06:57

【高光谱与多光谱:空间-光谱双优化模型驱动】

ASpatial–SpectralDual-OptimizationModel-DrivenDeepNetworkforHyperspectralandMultispectralImageFusion（一种用于高光谱与多光谱图像融合的空间-光谱双优化模型驱动深度网络）深度学习，特别是卷积神经网络

小郭同学要努力·2023-11-02 05:45

TensorFlow实现LeNet-5

我们依然使用之前的MNIST数据集，通过构建简单的LeNet-5卷积神经网络来进行训练。

RunningSucks·2023-11-02 05:31

如何查看YOLO网络结构

例如，在YOLO算法改进4【中阶改进篇】中我们添加了DCnv2的可变型卷积。

梦在黎明破晓时啊·2023-11-02 04:57

【通信原理】第二章确定信号分析——知识点归纳

一、信号1.能量/功率实信号复信号瞬时功率总能量平均功率2.特殊信号正弦波信号功率矩形波信号能量二、傅氏变换1.公式2.常见变换对3.运算性质时移频移共轭标度换算微分积分调制卷积对偶4.周期信号的傅里叶变换三

禾风wyh·2023-11-02 02:57

神经网络的解释方法之CAM、Grad-CAM、Grad-CAM++、LayerCAM

将多维特征映射降维为一个固定长度的特征向量①减少了模型的参数量；②保留更多的空间位置信息；③可并行计算，计算效率高；④具有一定程度的不变性①可能导致信息的损失；②忽略不同尺度的空间信息CAM利用最后一个卷积层的特征图

故山月白·2023-11-02 02:43

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出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·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出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·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出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·2023-11-02 01:12

深度神经网络和循环神经网络,深层循环神经网络

通常我们了解的DNN（深度神经网络），CNN（卷积神经网络），RNN（循环神经网络），LSTM（长短期记忆网络）都是隶属于深度学习的范

小浣熊的技术·2023-11-02 01:42

循环神经网络 - RNN

循环神经网络（RerrentNeuralNetwork,RNN）是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络（DNN）、卷积神经网路(CNN)、生成对抗网络（GAN)等。

mango1698·2023-11-02 00:18

(CV)论文列表

CNN卷积神经网络之SKNet及代码https://blog.csdn.net/qq_41917697/article/details/122791002【CVPR2022oral】MixFormer:

Think@·2023-11-02 00:36

torch基本功能介绍

eg.全连接、卷积、池化、BN分批处理、dropout、CrossEntropyLoss、MSLoss等。torch.autograd:提供Tensor所有操作的自动求导方法。

空格为什么不行·2023-11-01 23:53

resnet残差网络

resnet这个网络感觉很熟悉又很陌生ResNet简介残差网络是由来自MicrosoftResearch的4位学者（华人之光）提出的卷积神经网络，在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge

空格为什么不行·2023-11-01 23:53

卷积神经网络的反向传播

1.DNN的反向传播首先回顾深度神经网络（DNN）的反向传播forward：LossFunction:backward:w的梯度：b的梯度：令：已知，推导上一层：2.CNN的前向传播2.1卷积层(1)单通道

zuomeng844·2023-11-01 23:59

如何使用Savitzky-Golay滤波器进行轨迹平滑

它基于最小二乘法的思想，通过拟合数据到一个滑动窗口内的低阶多项式来实现平滑。这种滤波器的优点是它可以保留数据的高频信息（即峰值），这在许多应用中是非常重要的。

zllz0907·2023-11-01 21:24

25FPS！英伟达首发BEVFusion部署源代码，边缘端实时运行！！！

引言：众所周知，雷达与相机的融合方案由于稀疏卷积的原因导致一直难以落地推广。而没有使用稀疏卷积的方案精度通常会差10-30%左右，并且

自动驾驶之心·2023-11-01 21:39

最新轻量ViT综述！后Transformer时代如何发展？

ViT由于其具有竞争性的建模能力，已证明其性能优于卷积神经网络（CNN）。然而，这些架构需要大量的计算资源，这使得这些模型难以部署在资源受限的应

自动驾驶之心·2023-11-01 21:09

《动手学》：卷积神经网络进阶_课后作业

深度卷积神经网络（AlexNet）LeNet:在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。

木头杨_88f8·2023-11-01 17:29

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

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