卷积最小二乘支持向量机第72页

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

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？

Arthur-Ji·2023-11-09 05:39

CVPR 2021 Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking

动机对于视觉目标跟踪，卷积核具有局部依赖而全局无关的缺陷。视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个基础而又具有挑战性的研究课题。在过去的几年中，基于卷积神经网络的目标跟踪取得了令人瞩目的进展。

smile909·2023-11-09 02:46

文献阅读：STDnet-ST：Spatio-temporal ConvNet for small object detection

STDnet-ST摘要Introduction二、STDnet-ST结构1.空时卷积网络2.tubeletlinking总结摘要最近一个可能提高整体目标检测成功的趋势是将空间信息与时间视频信息一起操作。

MoMona_W·2023-11-09 02:46

Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking

Motivation卷积kernel不能对图像特征长距关系进行建模，因此他们只能处理一个局部邻域，无论是空间还是时间。空间信息包含了用于定位的目标表观信息，时序信息包含了目标的变化。

lightning980729·2023-11-09 02:46

将全连接层替换为卷积层的意义（CNN和FCN）

全卷积网络：FCN不仅可以用来分类，而且可以定位分类出的图像部分（实现每个像素的预测）。它还有一个重要的作用就是不限制输入图像的尺寸。

朽月初二·2023-11-09 02:15

点云学习记录

-知乎(zhihu.com)1、图像语义分割1.1、基于全卷积网络的方法自2012年AlexNet[1]问世以来，CNN在图像分类和目标检测中均取得了巨大

一个机械高工的码农人生·2023-11-09 02:12

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第六节-ML深度学习层列表)

可学习层：功能描述卷积2d层对输入应用滑动过滤器。它通过沿输入垂直和水平移动滤波器并计算权重和输入的点积，然后添加偏差项来对输入进行卷积。转置Conv2

geeks老师·2023-11-08 22:20

支持向量机分类入门实用指南

支持向量机(SVM)是一种流行的机器学习算法，广泛用于分类问题(也可以用于回归分析)。虽然SVM是比神经网络更容易使用。

u012507022·2023-11-08 21:24

初探NO.4—SVM_guide教你直接用支持向量机

写在前面：之前学习向量机，理论太多，公式太多。我觉得我这水平不一定能搞明白，更别提写明白。所以我翻译了一片台湾大学的LIBSVM的guide，这个guide介绍了一下SVM，更加注重如何用LIBSVM去让初学者真正体会这个模型。这篇文章的地址是：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf大家可以参考这一篇文章去LIBSVM网站下

荡舟·2023-11-08 21:20

[转]libsvm介绍及使用

支持向量机简介支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的。

黑夜路人·2023-11-08 21:18

支持向量机 (SVM)：初学者指南

照片由Unsplash上的vackground.com提供一、说明SVM（支持向量机）简单而优雅用于分类和回归的监督机器学习方法。该算法试图找到一个超平面，将数据分为不同的类，并具有尽可能最大的边距。

无水先生·2023-11-08 21:40

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它由谷歌开发，可用于构建深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。以下是TensorFlow的基本概念和使用场景：张量：TensorFlow的核心概念是张量，它是一种多维数组。

qq_43023197·2023-11-08 21:12

YOLOv7独家改进：分层特征融合策略MSBlock | 南开大学提出YOLO-MS |超越YOLOv8与RTMDet，即插即用打破性能瓶颈

本文独家改进：分层特征融合策略MSBlock，不同Kernel-Size卷积在不同尺度提升特征提取能力，最终引入到YOLOv7，做到二次创新1）MSBlock使用推荐指数：5颗星MSBlock|亲测在多个数据集能够实现大幅涨点

AI小怪兽·2023-11-08 20:41

基于动态超图卷积网络的地铁客流预测

1.文章信息《MetroPassengerFlowPredictionviaDynamicHypergraphConvolutionNetworks》，这是今年4月发表在IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems上的一篇文章。2.摘要地铁客流预测是智能交通系统中缓解交通压力、协调运营时间、规划未来建设的战略性需求。基于图的神经网络在交通流预

当交通遇上机器学习·2023-11-08 19:20

论文笔记：AAAI 2019 Hypergraph Neural Networks

该方法设计了超边卷积运算来处理表示学习过程中的数

饮冰l·2023-11-08 19:46

论文解读：《基于BERT和二维卷积神经网络的DNA增强子序列识别transformer结构》

AtransformerarchitecturebasedonBERTand2DconvolutionalneuralnetworktoidentifyDNAenhancersfromsequenceinformation》1.文章概括2.介绍3.数据和方法3.1数据3.2DNA序列预处理3.3BERT实施3.4二维卷积神经网络

风灬陌·2023-11-08 19:24

python-图像模糊操作

、双边滤波"""图像模糊：在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声opencv主要提供四种模糊技术1.均值模糊格式：cv2.blur(img,(n1,n2))img表示图片，n1表示x方向卷积核大小

if shining·2023-11-08 17:22

pytorch复现_UNet

收缩路径是一系列卷积层和汇集层，其中要素地图的分辨率逐渐降低。扩展路径是一系列上采样层和卷积层，其中特征地图的分辨率逐渐增加。在扩展路径中的每一步，来自收缩路径的对应特征地图与当前特征地图级联。

王佳Gre·2023-11-08 16:16

CNN入门实战：猫狗分类

前言CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。

金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

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