卷积滤波

基于动态空间滤波的受损EEG信号的鲁棒性学习

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。导读利用实验室环境外记录的脑电建立机器学习模型需要对噪声数据和随机丢失通道具有鲁棒性的方法。这一需求在处理稀疏脑电蒙太奇(1-6个通道)时尤其强烈，且经常会在消费级或移动脑电设备中遇到。无论是传统的机器学习模型还是对EEG进行端对端训练的深度神经网络，通常不会设计或测试对破坏的鲁棒性，尤其是对随机丢失的通道。虽然一些研究提出了使用丢失通道
茗创科技·2024-01-12 11:38

AI芯片：神经网络研发加速器、神经网络压缩简化、通用芯片 CPU 加速、专用芯片 GPU 加速

神经网络压缩简化、通用芯片CPU加速、专用芯片GPU加速神经网络研发加速器神经网络编译器各自实现的神经网络编译器神经网络加速与压缩（算法层面）知识蒸馏低秩分解轻量化网络剪枝量化通用芯片CPU加速x86加速arm加速卷积优化神经网络加速库专用芯片
Debroon·2024-01-12 11:24

基于RNN的模型

之前的深度学习中常见的前馈神经网络主要包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，由于没有内在的时序结构和记忆能力，建模这种序列数据具有很大的局限性。因此，研究
Algorithm_Engineer_·2024-01-12 09:56

李沐之经典卷积神经网络

目录1.LeNet2.代码实现1.LeNet输入是32*32图片，放到一个5*5的卷积层里面，卷积层的输出通道数是6，高宽都是28（32-5+1=28）。
sendmeasong_ying·2024-01-12 09:24

卷积神经网络的搭建

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下
Fjourney·2024-01-12 09:52

深度学习目标跟踪简述

这通常是通过卷积神经网络（CNN）来实现的。特征提取：提取目标的特征，这样算法就能在后续的帧中识别它。这些特征可能包括颜色、形状、纹理等。
LittroInno·2024-01-12 09:20

水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算法

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、项目含义背景二、数据集三、读取数据——预处理1：读取数据2.检查数据3.配置数据集四.网络结构五.模型的训练六.成品展示总结前言提示面对水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算
猿戴科·2024-01-12 09:44

一句话讲buck和boost升压降压电源电路

电感都是储能元件，其中电容的电压只能慢慢变化电感的电流只能慢慢变化所以电感能输出更高的电压，负责升压虽然buck和boost结构上很像，但是是两个原理完全不一样的东西BUCK降压电源buck就是把方波PWM波用LC滤波器后变成正弦波
一杯原谅绿茶·2024-01-12 09:39

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

原文：http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集
CatchZeng·2024-01-12 09:41

卷积神经网络CNN-猫狗预测

卷积：轮廓特征池化：保留核心信息，实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator
y_7539·2024-01-12 08:45

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

背景深度学习神经网络中，卷积神经网络在图像处理中独放异彩，现在主流的框架中对卷积神经网络的封装已经非常完善了，但是，对初学者来说，使用这些高层的API，不利于我们深入理解卷积神经网络的原理和思想，所以，
精英的英·2024-01-12 08:26

MT9201 1.2MHz，3V~24V输入高效增压白色LED驱动器 丝印B9HB

优化运行频率可满足LC滤波器值小、低运行电流的要求。内部软启动功能可以减少涌入电流。小型包装类型提供了
深圳市润泽芯电子有限公司·2024-01-12 07:27

MT9284-28J 高效率升压白光LED驱动器IC SOT23-6 航天民芯

优化运行频率可以高效地满足LC滤波器值小、低运行电流的要求。内部软启动功能可以减少冲入电流。小包装类型为节省PCB空间和总BOM成本提供了最好的解决
深圳市润泽芯电子有限公司·2024-01-12 07:27

【AIGC-文本/图片生成视频系列-8】Align your Latents: 基于潜在扩散模型的高分辨率视频合成

目录一.项目概述与贡献二.方法详解三.应用总览四.个性化视频生成五.实时卷积合成六.更多结果七.论文八.个人思考AI生成高分辨率视频一直是一个挑战。
AI杰克王·2024-01-12 07:07

06- OpenCV：图像亮度与对比度、绘制形状与文字

::Scalar2、绘制线、矩形、园、椭圆等基本几何形状3、随机生成与绘制文本4、代码演示一、调整图像亮度与对比度1、理论图像变换可以看作如下：（1）像素变换–点操作（2）邻域操作–区域（作用：图像的卷积
Ivy_belief·2024-01-12 06:45

OpenCV-21方盒滤波和均值滤波

一、方和滤波使用API---boxFiter(src,ddepth,ksize[,dst[,anchor[,normalize[,borderType]]]])方盒滤波方盒滤波的卷积核如下所示：---normalize
一道秘制的小菜·2024-01-12 06:40

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络
小艳加油·2024-01-12 06:37

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络
WangYan2022·2024-01-12 06:02

超详细讲解无迹卡尔曼（UKF）滤波（个人整理结合代码分析）

2.线性卡尔曼滤波3.扩展卡尔曼滤波4.无迹卡尔曼滤波1.用来做什么?
『蒋小''`花』·2024-01-12 06:49

传感数据分析中的小波滤波：理论与公式

传感数据分析中的小波滤波：理论与公式引言在传感数据分析领域，小波滤波作为一种强大的信号处理工具，广泛应用于噪声去除、信号压缩、特征提取以及频谱分析等方面。
Persist_Zhang·2024-01-12 06:17

2024年1月10日最热CV论文：CoordGate: Efficiently Computing Spatially-Varying Convolutions in Convolutional...

牛津大学研发CoordGate，革新卷积神经网络，图像去模糊效率大幅提升！
夕小瑶·2024-01-12 05:44

机器学习模型的超参数优化用于分子性质预测

在《预测化学分子的nlogP——基于sklearn,deepchem,DGL,Rdkit的图卷积网络模型》中简单介绍了sklearn模型的使用方法。
wufeil·2024-01-12 04:26

VCG 移除网格重复点

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介与点云相同有时候在构建过程中，可能同一个位置会获得多个且非常接近的顶点点数据，这些点对后续的滤波、分割等操作并没有大的影响，反而会增加计算量，因此我们可以在处理原始数据之前剔除这些重复点
大鱼BIGFISH·2024-01-12 01:25

格子乘法与卷积-》卷积定理-》小波分析（暂记）

卷积：连续时间信号变为冲击信号的和“多项式乘法”的柯西乘法公式多项式做“乘法”，相应的系数就做“卷积”。在《signalandsystem》中，这就是“Z-变换”的性质。
FakeOccupational·2024-01-12 00:28

滤波与滤波器

滤波：滤波（Wavefiltering）是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施，滤波分为经典滤波和现代滤波。
FakeOccupational·2024-01-12 00:28

HBU_神经网络与深度学习 实验10 卷积神经网络：基于ResNet18网络完成图像分类任务

Dataset类2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、实验Q&A写在前面的一些内容本文为HBU_神经网络与深度学习实验（2022年秋）实验10的实验报告，此文的基本内容参照[1]Github/卷积神经网络
ZodiAc7·2024-01-12 00:52

区间预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测

区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测目录区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间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·2024-01-11 22:40

合工大苍穹战队视觉组培训Day5——机器学习，图像识别项目

简单介绍一下：一、FPGA的图像增强这是整个系统架构图，其中包括数据采集模块，FIFO缓存模块，滤波器模块，背景更新模块，二值化模块，形态学处理模块，特征提取模块，判别模块。整个系统由电源、核心
工大电科小趴菜·2024-01-11 21:40

/usr/bin/ld: error: ../../lib/libnvinfer.so: file too short

一、背景在编译TensorRT官方的C++库时，库里是提供了命令行工具bin文件夹下的可执行程序trtexec，可以直接进行onnx的fp16以及int8量化，但我模型的输入是5维，模型里面全都是3D卷积
一位不愿暴露自己的小可爱·2024-01-11 21:36

平均去噪声、均值滤波去噪、中值滤波去脉冲噪声、利用算子增强图像

1、实现多幅图像平均去高斯白噪声由于并没有带噪声的图片，所以在该实验环节，我们先给完好的图片加上高斯白噪声，在进行平均去噪的处理。多幅图像平均去噪的原理如下：由于噪声为高斯白噪声，所以噪声的均值为0；分布服从正态分布。首先我们构建掩膜mask。对于获取的多张有高斯噪声的图像，对每个位置的对应像素求平均值，然后用原图的像素值减去平均像素值，即可得到模板。表达式如下：f0(x,y)=(f1(x,y)+
My heart will go ~~·2024-01-11 20:41

我彻底服了，大牛讲解信号与系统（通俗易懂）

先说"卷积有什么用"这个问题。(有人抢答，"卷积"是为了学习"信号与系统"这门课的后续章节而存在的。我大吼一声，把他拖出去枪毙！)讲一
bluesky140·2024-01-11 20:01

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。
胡伟成·2024-01-11 19:53

【轴承故障检测】滚动轴承中进行基于振动的故障诊断研究（Matlab代码实现）

（ii）带通滤波：提高信噪比，特别是当对
yyds_2201·2024-01-11 19:52

02局部可观测随机博弈过程

文章目录前言部分可观测的随机博弈过程（POSG）局部观测局部观测函数信念状态信念状态卷积前言局部可观测随机博弈过程部分可观测的随机博弈过程（POSG）POSG过程中，每个智能体只能观测部分环境状态与其他智能体的采取的动作信息
爱宇小菜涛·2024-01-11 18:18

【深度学习在时序数据异常检测中的创新】

通过引入多尺度卷积神经网络和长短时记忆网络，我们实现了对不同频率、不同幅度的异常
Jason160918·2024-01-11 17:16

简单明了，汽车级LM317系列LM317D2TR4G线性电压稳压器电源设计-参数应用方案分享

低压差线性稳压器（LDO），是指一种具有恒定电流输出电压的装置，主要由输入变压器、整流器、输出变压器三部分构成，工业原理为将输入的交流电压经过整流、滤波后得到直流输出电压，再经过控制元件和开关器件将稳定信号转换为交流电信号的过程
Hailey深力科·2024-01-11 16:00

UM2004 一款低功耗、高性能、即插即用型 OOK 射频接收器芯片

采用SOP8封装类型，应用时仅需天线端阻抗匹配网络、VDD退耦电容和AGC滤波电容，VDD电路上无需增加防过冲电阻，从而降低应用成本。产品特性功能特点-频率范围：300MHz~480
weng13924672287·2024-01-11 15:15

狄利克雷卷积及常见函数与莫比乌斯反演

QwQ文章目前没有题目，只有理论知识狄利克雷卷积狄利克雷卷积（DirichletConvolution）在解析数论中是一个非常重要的工具.使用狄利克雷卷积可以很方便地推出一些重要函数和公式，它在信息学竞赛和解析数论中至关重要
溶解不讲嘿·2024-01-11 15:43

基于深度学习的老照片修复系统

技术栈深度学习pytorchtensorflowpython卷积神经神经网络照片修复vue老照片修复扫描褪色残损照片或胶片调整暗调/高光以改善面效果修正曝光斑痕背景：随着时间的流逝，许多老照片可能会褪色
沐知全栈开发·2024-01-11 13:05

MATLAB点云处理总目录

一、点云滤波原始点云包含过多噪点和冗余点，滤波和采样往往是点云预处理的必要步骤1.滤波重复点去除NAN或INF无效点去除自定义半径滤波2.采样基于空间格网的点云抽稀随机下采样均匀体素下采样非均匀体素下采样二
点云学徒·2024-01-11 13:04

基于YOLOv5+单目的物体距离和尺寸测量

骨干网络采用的是CSPDarknet53，这是一种基于Darknet框架的改进版卷积神经网络。CSPDarknet53通过使用残差结构和跨层连接来提高网络的
code2035·2024-01-11 13:32

目标检测-One Stage-YOLOv7

文章目录前言一、YOLOv7的不同版本二、YOLOv7的网络结构二、YOLOv7的创新点三、创新点的详细解读ELAN和E-ELANBoF训练技巧计划型重参化卷积辅助训练模块标签分配LeadheadguidedlabelassignerCoarse-to-fineleadheadguidedlabelassigner
学海一叶·2024-01-11 13:29

TCN 时序卷积网络 （temporal convolutional network）【因果卷积、空洞卷积】

文章目录TCN时序卷积（temporalconvolutionalnetwork）1.因果卷积2.膨胀卷积TCN时序卷积（temporalconvolutionalnetwork）它由膨胀卷积核因果卷积两种卷积构成
In 2029·2024-01-11 11:21

频率阈图像滤波

介绍频率阈图像滤波是一种在频域中进行图像处理的方法，它基于图像的频率分布来实现滤波效果。具体步骤如下：将原始图像转换到频域：使用快速傅里叶变换（FFT）将图像从空间域转换到频域。
图灵追慕者·2024-01-11 10:39

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果
不做梵高417·2024-01-11 10:02

PyTorch知识图谱

包括各种神经网络层（如全连接层、卷积层、循环神经网络等）、模型构建（Sequential、Module等
xianyinsuifeng·2024-01-11 09:21

pytorch详细探索各种cnn卷积神经网络

目录torch.nn.functional子模块详解conv1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv3d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_tran
E寻数据·2024-01-11 09:49

动手学深度学习-卷积神经网络

卷积神经网络在前面的章节中，我们遇到过图像数据。这种数据的每个样本都由一个二维像素网格组成，每个像素可能是一个或者多个数值，取决于是黑白还是彩色图像。
oceancoco·2024-01-11 08:23

深度学习在交通标志识别中的应用

本文将介绍基于卷积神经网络
OverlordDuke·2024-01-11 08:15

LeNet-5(fashion-mnist)

文章目录前言LeNet模型训练前言LeNet是最早发布的卷积神经网络之一。该模型被提出用于识别图像中的手写数字。
Kevin_D98·2024-01-11 08:42
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