卷积最小二乘支持向量机

Prewitt算子详解及例程

与Sobel算子不同的是，Prewitt算子使用了一个3x3的卷积核来进行图像的卷积操作。具体而言，水平方向的Prewitt算子记作Gx，垂直方向的Prewitt算子记作Gy。
WangLanguager·2023-10-24 07:08

边缘提取——Prewitt算子和Sobel算子

算子卷积核Prewitt算子[[-1,0,1],[-1,0,1],[-1,0,1]]和[[-1,-1,-1],[0,0,0],[1,1,1]]Sobel算子[[-1,0
涵涵不是憨憨~·2023-10-24 07:08

YOLOv7和YOLOv5对比

YOLOv7使用了更快的卷积操作和更小的模型，因此在相同的计算资源下可以达到更高的检测速度。此外，YOLOv7还提供了较高的精度，能
优游的鱼·2023-10-24 07:35

人工智能和卷积神经网络,卷积神经网络算法实现

人工智能的原理是什么人工智能的原理，简单的形容就是：人工智能=数学计算。机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”这种模式。想象家里的双控开关。为了实现更复杂的计算，最终变成了，“
快乐的小蓝猫·2023-10-24 07:59

CNN系列

文章目录R-CNN（2014）ConclusionSPP-net（2015）ConclusionR-CNN（2014）哈哈创新：(1)人们可以将高容量卷积神经网络(cnn)应用于自下而上的区域建议，以定位和分割对象
怎么全是重名·2023-10-24 07:49

介绍基于Transformer的目标检测算法

DETR采用了Transformer来代替传统的卷积神经网络，能够直接从图像中预测目标的位置和类别。DETR在目标
战神哥·2023-10-24 06:28

FIR滤波器设计（Matlab代码）

线性相位有什么用，请看这篇然后我简单说一下FIR滤波器原理（图是搬来的），原理很简单，我们设计一个低通滤波器，就是用一个窗函数去截频谱，频域上就是信号和一个抽样函数卷积。
季马宝宝·2023-10-24 05:38

在 Python 中使用 Pillow 进行图像处理【2/4】

第二部分一、说明该文是《在Python中使用Pillow进行图像处理》的第二部分，主要介绍pil库进行一般性处理：如：图像卷积、钝化、锐化、阈值分割。
无水先生·2023-10-24 04:53

Python3《机器学习实战》学习笔记（八）：支持向量机原理篇之手撕线性SVM

一前言二什么是SVM三线性SVM数学建模1决策面方程2分类间隔方程3约束条件4线性SVM优化问题基本描述5求解准备6拉格朗日函数7KKT条件8对偶问题求解SMO算法1Platt的SMO算法2SMO算法的解法四编程求解线性SVM1可视化数据集2简化版SMO算法五总结一前言说来惭愧，断更快半个月了，本打算是一周一篇的。感觉SVM瞬间难了不少，推导耗费了很多时间，同时身边的事情也不少，忙了许久。本篇文章
essenge·2023-10-24 04:27

你应该知道的维特比译码

嵌牛导读：维特比译码是一种高效的卷积码译码方法，该方法由AndrewViterbi发明，并以他的名字命名。
山青影湛·2023-10-24 04:12

均方误差、平方差、方差、均方差

均方误差、平方差、方差、均方差、协方差一，MSE（均方误差）（MeanSquareError）均方误差也叫方法损失函数或者最小二乘法作为机器学习中常常用于损失函数的方法，均方误差频繁的出现在机器学习的各种算法中
一杯拿铁go·2023-10-24 03:46

自然语言处理---Transformer机制详解之Multi head Attention详解

Multi-headAttention的原因是将模型分为多个头,可以形成多个子空间,让模型去关注不同方面的信息,最后再将各个方面的信息综合起来得到更好的效果.多个头进行attention计算最后再综合起来,类似于CNN中采用多个卷积核的作用
lichunericli·2023-10-24 02:51

视觉计算机基础答案,视觉计算基础：计算机视觉、图形学和图像处理的核心概念...

书中涉及的基本原理包括：卷积、傅里叶变换、滤波器、几何变换、超极几何、三维重建、色彩和图像合成管道。这本书是为一个16周的学期课程而写的，既可以用于本科生和研究生的教学，也可以作为专业人员的参考。
校里蛙·2023-10-24 02:36

计算机视觉（五）：频率域滤波基础

一、数学预备知识1.傅里叶级数二、基本概念1.频率域2.复数3.欧拉公式4.傅里叶级数5.取样三、傅里叶变换1.一维连续傅里叶变换2.一维离散傅里叶变换3.二维连续傅里叶变换4.二维离散傅里叶变换四、卷积
大黄·2023-10-24 02:02

(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别

Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition一.网络结构介绍LetNet-5是在1998年提出的一个比较简单的神经网络，但是其包含深度学习的基本模块：卷积层
老邱生·2023-10-24 02:00

Pytorch深度学习快速入门—LeNet简单介绍（附代码）

如下图所示，它具有连狙的卷积层和池化层，最后经全连接层输出结果。二、各层参数详解2.1INPUT层-输入层数据input层，输入图像的尺寸为：32*32大小的一维一通道图片。
摘星星的屋顶·2023-10-24 02:29

【数学建模算法】(28)插值和拟合：最小二乘优化

我们把极小化这类函数的问题：称为最小二乘优化问题。最小二乘优化是一类比较特殊的优化问题，在处理这类问题时，Matlab也提供了一些强大的函数。
热爱学习的高老板·2023-10-24 02:17

经典卷积神经网络 - AlexNet

AlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton在2012年ImageNet图像分类竞赛中提出的一种经典的卷积神经网络。
mango1698·2023-10-24 00:27

经典卷积神经网络 - VGG

AlexNet问世之后，很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提高自己的准确率，主要有两个方向：小卷积核和多尺度。而VGG的作者们则选择了另外一个方向，即加深网络深
mango1698·2023-10-24 00:26

yolov8x-p2 实现 tensorrt 推理

max_channels控制大小），这些都是通过P3、P4和P5提取图片特征；正常的yolov8对象检测模型输出层是P3、P4、P5三个输出层，为了提升对小目标的检测能力，新版本的yolov8已经包含了P2层（P2层做的卷积次数少
J ..·2023-10-24 00:25

深度学习--循环神经网络（Recurrent Neural Network）

既然已经学习过神经网络，深度神经网络，卷积神经网络，为什么还要学习RNN？
AI-孟菜菜·2023-10-23 23:04

分类预测 | 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数据分类预测

分类预测|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数据分类预测目录分类预测|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·2023-10-23 23:26

VGG

其突出贡献在于证明使用很小的卷积（3*3），增加网络深度可以有效提升模型的效果，而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力。到目前为止，VGGNet依然经常被用来提取图像特
Laniakea_01d0·2023-10-23 21:59

PyTorch深度学习实践（10. Basic CNN-5）：Homework

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.optimimportoptimizerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimportt
曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:46

PyTorch深度学习实践（10. Basic CNN-4）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.optimimportoptimizerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimportt
曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:45

PyTorch深度学习实践（10. Basic CNN-1）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）#代码片段"""基础卷积神经网络CNN"""importtorch#预设参数in_channel,out_channels
曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:15

PyTorch深度学习实践（10. Basic CNN-3）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）importtorchinput=[3,4,6,5,2,4,6,8,1,6,7,8,9,7,4,6]input=torch.Tensor
曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:15

深度学习 | Pytorch深度学习实践 （Chapter 10、11 CNN）

十、CNN卷积神经网络基础篇首先引入——二维卷积：卷积层保留原空间信息关键：判断输入输出的维度大小特征提取：卷积层、下采样分类器：全连接引例：RGB图像（栅格图像）首先，老师介绍了CCD相机模型，这是一种通过光敏电阻
西皮呦·2023-10-23 18:02

LeNet

#包含了两个卷积层以及一个全连接层，最后通过softmax激活函数输出分类结果。其中，第一层包含20个5x5的卷积核，第二层包含50个5x5的卷积核。
zhuayun·2023-10-23 15:38

Basic CNN - Pytorch

，所以卷积层是为了保留它的空间特征。下采样时通道数C不变，下采样是为了减少数据量，从而减轻运算负担。我们把卷积和下采样这部分称为“特征提取器”，即FeatureExtraction。
人间折耳根·2023-10-23 15:34

CNN-卷积操作pytorch实现

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFimportnumpyasnp二、选择MNIST数据集,图像大小为28X28,通过卷积操作转换向量
学AI的同学·2023-10-23 15:32

经典卷积神经网络 - LeNet

LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。
code_weic·2023-10-23 14:10

视频动作识别

3.9，2020TSM:TemporalShiftModuleforEfficientVideoUnderstandingTSM是利用2D卷积来处理视频数据的一种做法。
nowherespyfly·2023-10-23 11:35

基于卷积优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码

基于卷积优化优化的BP神经网络（分类应用）-附代码文章目录基于卷积优化优化的BP神经网络（分类应用）-附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.卷积优化优化BP神经网络3.1BP神经网络参数设置
智能算法研学社（Jack旭）·2023-10-23 11:37

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.·2023-10-23 10:28

多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测预测结果基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料预测结果基本介绍多维时序
机器学习之心·2023-10-23 07:21

区间预测 | MATLAB实现基于CNN-BiGRU-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测

区间预测|MATLAB实现基于CNN-BiGRU-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测目录区间预测|MATLAB实现基于CNN-BiGRU-Multihead-Attention-KDE
机器学习之心·2023-10-23 07:21

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

首先，我们提出了一种动态蛇卷积，通过自适应地关注细长且弯曲的局部结构，以精确捕捉管状结构的特征。随后，我们提
迪菲赫尔曼·2023-10-23 06:02

深度卷积网络识别地震断层实战（附程序）

各位同学，前面详细讲解了深度神经网络在地震去噪方向的精彩应用。实际上，神经网络除了在去噪领域效果明显外，在地震的断层识别上也逐步开始大显身手了。这次我们研究神经网络在断层识别的应用，主要是参考了AugustoCunha的论文《Seismicfaultdetectioninrealdatausingtransferlearningfromaconvolutionalneuralnetworkpre-
科技州与数据州·2023-10-23 06:39

【论文泛读】2020-2-Deep Multi-Instance Learning Using Multi-Modal Data for Diagnosis of Lymphocytosis

DeepMulti-InstanceLearningUsingMulti-ModalDataforDiagnosisofLymphocytosis)2.摘要我们研究了深度学习最新进展的用途，并在专家混合公式(mixture-of-expertsformulation)中提出了一个端到端可训练的多实例卷积神经网络
Windingd·2023-10-23 04:44

学习VGG笔记

文章目录16~19层深的卷积神经网络VGGNet探索了卷积深度和性能的关系：深度一定程度上影响网络性能，能使错误率下降，拓展性，泛化性变好。
小蒋的技术栈记录·2023-10-23 03:17

计算机毕业设计 机器学习深度学习人工智能

视频参考：计算机毕业设计项目分享_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习的农业病虫害识别基于SpringBoot+Vue的博客系统基于SpringBoot+Vue的仓库管理系统基于卷积网络的花卉图像识别毕业设计选题
甜辣uu·2023-10-23 00:57

YoloV8改进策略：即插即用的SCConv，YoloV8的轻量化涨点神器

文章目录摘要论文：SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类
静静AI学堂·2023-10-23 00:55

【论文阅读笔记】MSNet: A Seismic Phase Picking Network Applicable to Microseismic Monitoring

论文阅读笔记：MSNet:ASeismicPhasePickingNetworkApplicabletoMicroseismicMonitoring摘要MSNet的微震相位拾取的全卷积网络从模型结构、训练数据
luzhoushili·2023-10-22 20:52

记录一下一些卷积模块

(●'◡'●)分组卷积膨胀卷积深度可分离卷积池化层归一化混合膨胀卷积很久之前记录的。不知道来源，侵权联系可删。
鱼小丸·2023-10-22 19:13

Self-Attention和CNN和RNN的区别

Self-Attention、CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是深度学习中不同的神经网络层或机制，它们在处理数据和建模依赖关系时具有不同的特点。
Chen_Chance·2023-10-22 19:01

基于五折交叉验证的支持向量机SVR回归预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述基于五折交叉验证的支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）回归预测研究是一种用于进行预测的方法。
长安程序猿·2023-10-22 19:14

【视频去噪】基于全变异正则化最小二乘反卷积是最标准的图像处理、视频去噪研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1算例1——图像去模糊2.2算例2——视频去噪3参考文献4Matlab代码、数据、文献讲解1概述去视频去噪是一项广泛应用于图像和视频处理的技术，其应用范围包括但不限于图像和视频去模糊、图像和视频去噪、深度数据增强、热空气湍流稳定和多视图合成等方面。
长安程序猿·2023-10-22 19:44

最小二乘估计心得

基本思想存在一组观察值(xi,yi)(x_i,y_i)(xi,yi)，其中yiy_iyi和xix_ixi之间满足一定的线性关系，如y=a0f0(x)+a1f1(x)+...+am−1fm−1(x)y=a_0f_0(x)+a_1f_1(x)+...+a_{m-1}f_{m-1}(x)y=a0f0(x)+a1f1(x)+...+am−1fm−1(x)其中fi(x)f_i(x)fi(x)是已知的，aia
able陈·2023-10-22 18:18

神经网络的问题总结

进展：神经网络在图像分类、文本分类、音频分类等方面取得了显著进展，特别是深度卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用。回归问题：特点：用于预测连续数值输出，通常与数值预测和回归分析有关。
Chen_Chance·2023-10-22 17:34
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