卷积神经网络-支持向量机

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换

浪子L·2024-09-16 00:45

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

机器学习VS深度学习

它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领

nfgo·2024-09-15 11:28

基于深度学习的农作物病害检测

基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。

SEU-WYL·2024-09-15 06:51

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,

cv_2025·2024-09-14 09:59

探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅

从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络

小周不想卷·2024-09-13 21:11

卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二）

接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程

FFmpeg123·2024-09-13 20:04

TextCNN：文本卷积神经网络模型

目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网（CNN）。通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征，这些特征可以捕捉到文本中的局部模式，如n-gram（连续的n个单词或字符）。定义TextCNN类importtorch.nnasn

一只天蝎·2024-09-13 07:48

机器学习到底是个啥

但最令本渣一听到就仰慕甚至肃然起敬的是当听到卷积神经网络的时候。顿时就有种掉线三十分钟别人都是六神装的感觉。

旷_9b08·2024-09-13 02:52

分类算法可视化方法

对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。

dundunmm·2024-09-13 02:39

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架

qq1744828575·2024-09-13 00:25

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量含基础模型

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练

机器不会学习CL·2024-09-12 23:18

【ML】支持向量机SVM及Python实现（详细）

fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC###2.1加载数据样本加载样本数据及其分类标签iris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,[2,3]]#按花瓣划分#X=iris.data[:,

2401_84009698·2024-09-12 07:41

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展，其结构保持了卷积神经网络的对称性，采用跳跃连接的方式保留了不同尺度

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

卷积神经网络工程实践

小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层(卷积层1)：96个大小为11×11的滤波器，步长为4问题：卷积层的输出是？*答案：55×55×96问题2问题：这一层的超参数的个数是多少？答案：(11×11×3)×96=35k问题3输入：2

路小漫·2024-09-11 19:15

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

目标检测-YOLOv1

它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。

wydxry·2024-09-09 15:06

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发DilatedReparamBlock |即插即用，提升特征提取模块性能

目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三1.理论介绍近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注，但有两个尚未解决的关键问

AICurator·2024-09-09 04:19

基于深度学习的动态场景理解

该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)

转置卷积通常用于生成比输入更大的输出，例如在生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs）的解码器部分。

Midsummer-逐梦·2024-09-08 16:01

Python中的深度学习神经网络

文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层

2301_78297473·2024-09-07 08:46

如何在3D无序抓取中应用深度学习算法？

特征提取：利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）对预处理后的图像进行特征提取。这些特征可以是物体的形状、纹理、边缘等，有助于区分不同的物体。分类

道亦无名·2024-09-07 03:14

AI领域常用缩写词

ArtificialGeneralIntelligence,AGI）生成式AI（AIgeneratedcontent,AIGC）智能体（Agent）人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）卷积神经网络

大道不孤,众行致远·2024-09-07 01:33

AI模型：追求全能还是专精？

例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是

Lill_bin·2024-09-04 23:00

学习笔记---自动驾驶

3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序

酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

机器学习在医学中的应用

机器学习的基本概念：简要介绍机器学习的基本原理、分类（监督学习、非监督学习、强化学习等）和常用算法（如神经网络、支持向量机、随

听忆.·2024-09-03 18:25

分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出

分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM多特征输入多类别输出文章目录一、基本原理1.最小二乘支持向量机（LSSVM）LSSVM的基本步骤：

机器不会学习CL·2024-09-03 07:15

深度学习(二)

CuDNN的作用加速卷积操作：卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络（CNN）中最重要且最计算密集的

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。

LQS2020·2024-09-02 19:32

自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-02 07:52

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴

matlab科研助手·2024-09-01 17:18

CNN网络简介

卷积神经网络简介（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。

吕不韦·2024-08-31 13:23

深度学习100问13:什么是二分类问题

像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练

机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经在图像识别、分类和处理方面取得了显著的成就。本文将详细介绍如何使用深度学习进行图像数据分析，并提供实际的代码示例。

2401_85761762·2024-08-31 10:06

YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制

1.SimAM介绍1.1摘要：在本文中，我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。

小李学AI·2024-08-31 05:33

【ShuQiHere】卷积神经网络（CNN）：从输入到输出的逐层解析

【ShuQiHere】卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是深度学习领域的一个里程碑。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支，旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理

Ven%·2024-08-30 08:13

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。

ShuQiHere·2024-08-30 07:07

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据（structureddata）十分有效，例如，图像和体素数据。

风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

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