卷积神经网络+特征提取第5页

五、机器学习模型及其实现1

1_机器学习1）基础要求：所有的数据全部变为了特征，而不是eeg信号了python基础已经实现了特征提取、特征选择（可选）进行了数据预处理.预处理指对数据进行清洗、转换等处理，使数据更适合机器学习的工具

ITS_Oaij·2024-02-10 21:10

三、特征提取、特征预处理

三、特征提取、特征预处理1_特征提取1.1统计学特征1.2时域1.3频域1.4其他EEG特殊特征2_特征提取预处理（理论及Python实现）2.1归一化2.2标准化2.3特征二值化2.4特征编码2.5缺失值处理

ITS_Oaij·2024-02-10 21:40

一维自编码深度学习去噪效果如何？我用实验告诉你

使用自编码做有监督学习降噪，使用卷积神经网络，最好效果的PSNR达到22.94。原图，加噪声图片和去噪图片的效果是这

科技州与数据州·2024-02-10 13:05

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，

夜枭子·2024-02-10 12:32

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。

CV误会了我·2024-02-10 12:01

神经网络（Nature Network）

输入层：接收原始数据隐藏层：进行特征提取和转换输出层：输出预测结果激活函数：非线性变换损失函数：衡量模型预测结果与真实值之间的差距2.正向传播过程基础的神经网络如下图所示，其中层1为输入层，层2为隐藏层

栉风沐雪·2024-02-10 07:14

卷积神经网络（CNN）

输入层：输入数据卷积层：提取图像特征池化层：压缩特征全连接层：为输出准备，形同一维神经网络，下文不另起文笔描述2.神经网络与CNN对比左边为神经网络，右边为卷积神经网络。

栉风沐雪·2024-02-10 07:44

【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用

机器学习python实战：用python带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络学习笔记【Python基础

为梦而生~·2024-02-10 01:47

毕业设计-基于深度学习的脐橙病虫害识别算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、脐橙病虫害检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的

Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习的猕猴桃叶片病虫害识别系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2模型训练环境搭建三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习玉米叶病虫害识别系统 YOLO python 机器学习目标检测人工智能算法

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Krin_IT·2024-02-09 22:52

跨模态行人重识别都需要学什么

该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理：理解图像基础（如像素、色彩空间）、图像变换、图像增强技术。机器学习基础：

ALGORITHM LOL·2024-02-09 22:04

使用深度学习对网络摄像头图像进行分类

目录加载相机和预训练网络对相机快照进行分类连续对相机图像进行分类显示排名靠前的预测值连续分类图像并显示排名靠前的预测值另请参阅此示例说明如何使用预训练的深度卷积神经网络GoogLeNet实时对来自网络摄像头的图像进行分类

jk_101·2024-02-09 20:30

【Transformer-Hugging Face 05/10】使用 AutoClass 加载预训练实例

目录一、说明二、自动分词器三、自动图像处理器四、自动特征提取器五、自动处理器六、自动模型七、在TensorFlow中八、自动骨干网一、说明由于有如此多不同的Transformer架构，为您的检查点创建一个架构可能具有挑战性

无水先生·2024-02-09 20:26

【闲谈】初识深度学习

与传统的机器学习算法相比，深度学习能够自动提取数据的高级特征，无需人工设计特征提取器

爱写代码的July·2024-02-09 17:23

YOLOv5独家原创改进：大核卷积涨点系列| Shift-ConvNets，稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果 | 2024年最新论文

本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集

AI小怪兽·2024-02-09 11:17

MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类

小波时间散射网络的结构类似于深度卷积神经网络，不同的是其滤波器是预先确定好的小波滤波器，小波滤波器的参数不需要通过训练样本学习得到，因此其网络是非反馈式的。

哥廷根数学学派·2024-02-09 09:17

目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。

小哥谈·2024-02-09 08:59

基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机CNN-LSSVM回归预测，多变量输入模型，matlab代码，要求2019及以上版本。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te

智能算法及其模型预测·2024-02-09 07:12

基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机CNN-LSSVM分类预测，CNN-LSSVM多特征输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matl

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class=length(unique(res(:,end)));%类别数（Excel最后一列放类别）num_dim=size(res,2)-1;%特征维度num_res=size(res,1);%样

智能算法及其模型预测·2024-02-09 07:12

YOLOv8算法改进【NO.91】引入RCS-YOLO算法模块

具体有需求的同学可以私信我沟通：第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接将Backbone替换掉，理由是这种改进如果有效果，那么改进点就很值得写

人工智能算法研究院·2024-02-09 06:35

使用深度学习对视频进行分类

要为视频分类创建深度学习网络，请执行以下操作：使用预训练卷积神经网络（如GoogLeNet）将视频转换为特征向量序列，以从每帧中提取特征。基于序列训练LSTM网络来预测视频标签

jk_101·2024-02-09 03:03

特征工程：特征提取、特征预处理、特征选择

一、特征提取1.字典特征提取sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)dict=DictVectorizer(sparse=False

xiaobai_IT_learn·2024-02-09 00:02

特征工程:特征提取和降维-下

目录一、前言二、正文Ⅰ.流形学习Ⅱ.t-SNEⅢ.多维尺度分析三、结语一、前言通过上篇对线性与非线性的数据的特征提取和降维的学习之后，我们来介绍其他方法，分别有流行学习、多维尺度分析、t-SNE。

林浩杨·2024-02-09 00:31

特征工程:特征提取和降维-上

而特征提取和降维，则是对原始数据的特征进行相应的数据变换，并且通常会选择比原始特征数量少的特征，同时达到数据降维的目的。

林浩杨·2024-02-09 00:01

刘知远LLM——神经网络基础

Word2Vec例子负采样：循环神经网络RNN门控计算单元GRU长短时记忆网络LSTM遗忘门输入门输出门双向RNN卷积神经网络CNNpytorch实战神经网络基础基本构成全称：人工神经网络。

李日音·2024-02-08 15:43

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet)，了解神经网络各个层背后算法原理

文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构，并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2池化层Max

Bartender_Jill·2024-02-08 14:09

如何开始深度学习，从实践开始

深入研究神经网络及其架构，如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。探索流行的深度学

skywalk8163·2024-02-08 11:46

深度学习(15)--PyTorch构建卷积神经网络

目录一.PyTorch构建卷积神经网络(CNN)详细流程二.graphviz+torchviz使PyTorch网络可视化2.1.可视化经典网络vgg162.2.可视化自己定义的网络一.PyTorch构建卷积神经网络

GodFishhh·2024-02-08 09:32

2、卷积和ReLU激活函数

文章目录简介特征提取(FeatureExtraction)卷积过滤(FilterwithConvolution)Weights(权重)激活（Activations）用ReLU检测示例-应用卷积和ReLU

AI算法蒋同学·2024-02-08 06:51

使用CICFlowMeter 实现对pcap文件的特征提取【教程】

使用CICFlowMeter实现对pcap文件的特征提取【教程】针对现有的关于CICFlowMeter的使用教程不够全面，一些细节没有展示，我将结合网络上的相关资料和实际的经历，提供一些经验和建议。

大鹅同志·2024-02-08 04:20

Vision Transformer（VIT）

ViT在许多计算机视觉任务中取得了与传统卷积神经网络相当的

宫本文藏·2024-02-08 03:09

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN

jcfszxc·2024-02-08 02:48

探秘深度学习的巅峰之作：ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用

引言深度学习和图像识别的世界已经被深度卷积神经网络的引入所革命化，而在这些网络中，ResNet101架构作为一个重要的里程碑脱颖而出。本文旨在详细探讨ResNet101架构、其设计、功能和应用。

程序员Chino的日记·2024-02-07 22:47

卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装

卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装文章目录卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装前言gnina（读作NEE-na）是一款源于AutoDockVina及smina的开源分子对接软件

Blockbuater_drug·2024-02-07 20:57

【计算机视觉】目标检测 |滑动窗口算法、YOLO、RCNN系列算法

一、概述首先通过前面对计算机视觉领域中的卷积神经网络进行了解和学习，我们知道，可以通过卷积神经网络对图像进行分类。如果还想继续深入，会涉及到目标定位(objectlocation)的问题。

Yaoyao2024·2024-02-07 18:08

【毕业设计选题】基于深度学习的学生课堂行为检测算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1深度卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Mini_hailang_IT·2024-02-07 17:37

李沐《动手学深度学习》注意力机制

动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念李沐

丁希希哇·2024-02-07 16:27

多维时序 | MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-02-07 14:17

CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.特征提取方法:手工特征:这些是手动设计的特征，例如SIFT、SURF、ORB等，它们依靠手工制作的描述符来表示图像块。

结构化文摘·2024-02-07 12:20

深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

它们可以实现语言建模、情感分析、机器翻译、语义解析等非常多的任务，这些序列建模任务可以使用循环神经网络、卷积神经网络甚至近来比较流行的Transformer。

机器学习算法那些事·2024-02-07 12:18

【代码分享】基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的时间序列回归预测

程序名称：基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的多变量回归预测实现平台：matlab代码简介：霜冰优化算法（RIME）是一项2023年发表于SCI

电力系统爱好者·2024-02-07 11:39

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）模型描述时间卷积神经网络（TCN）是一种用于序列数据建模和预测的深度学习模型。

机器学习之心·2024-02-07 11:27

PyTorch 中音频信号处理库torchaudio的详细介绍

它提供了丰富的音频信号处理工具、特征提取功能以及与深度学习模型结合的接口，使得在PyTorch中进行音频相关的机器学习和深度学习任务变得更加便捷。

科学禅道·2024-02-07 10:32

第十四篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：图像特征提取与描述

传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、OpenCV图像特征提取与描述介绍二、OpenCV图像特征提取与描述初步示例代码三、扩展思路介绍四、特征点筛选和匹配优化示例代码五

传奇开心果编程·2024-02-07 09:48

计算机设计大赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

iuerfee·2024-02-07 09:20

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创RFAHead检测头超分辨率重构检测头（适用Pose、分割、目标检测）

RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力，这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常

Snu77·2024-02-07 08:25

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN用于图像识别较多，而RNN用于语言处理较多。

半亩花海·2024-02-07 07:18

回归预测 |POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测 Matlab实现

前程算法matlab屋·2024-02-07 05:27

向量，矩阵和张量的导数 | 简单的数学

前段时间看过一些矩阵求导的教程，在看过的资料中，尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路，可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化，直到发现其中有规律的部分。

橘子学AI·2024-02-07 04:31

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