卷积神经网络-支持向量机

机器学习——支持向量机

一、间隔与支持向量  给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络（CNN）和风格迁移算法，能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上，从而创造出独具特色的艺术效果。
爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
程序辅导帮·2024-08-28 23:57

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。
2401_83402415·2024-08-28 10:04

卷积神经网络-解释1

[翻译]神经网络的直观解释2017/07/2717:36这篇文章原地址为AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络的讲解非常通俗易懂
weixin_33749242·2024-08-27 17:15

见过最好的神经网络CNN解释

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？卷积神经网络（ConvNets或者CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。
罗晨晖·2024-08-27 17:44

基于深度学习的手势识别系统

需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计；（2）初识深度学习和图像处理技术;（3）了解深度神经网络（DeepNeuralNetworks，简称DNN）相关知识;（4）【难点】了解LeNet-5卷积神经网络模型
毕设宇航·2024-08-27 09:53

回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM 多特征输入单输出 高引用先用先创新

回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新文章目录前言回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM
机器不会学习CL·2024-08-27 08:43

基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化
科研_研学社·2024-08-27 06:33

基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.鲸鱼优化算法(WOA)2.CNN（卷积神经网络）3.BiGRU（双向门控循环单元）4.Attention机制三、模型构建与优化1.模型结构
程序辅导帮·2024-08-27 06:00

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
创新优化代码学习·2024-08-27 05:57

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。
LNTON羚通·2024-08-26 17:04

深度学习--Transformer和BERT区别详解

与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全摒弃了循环和卷积结构，依赖于自注意力机制和并行化的处理方式，极大地提高了模型的训练效率和效果。
Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）空洞空间卷积池化金字塔

传统的卷积神经网络在提取语义信息时，只能通过固定尺度的卷积核进行操作，因此无法很好地捕捉到不同尺度下的上下文信息。
m0_55576290·2024-08-26 06:22

基于卷积神经网络与双向门控循环单元CNN-BiGRU的风电功率预测研究（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⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、CNN-BiGRU模型概述三、基于CNN-BiGRU的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势：挑战：五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，
qq_551705769·2024-08-26 02:28

cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化

卷积神经网络是如何反向调整参数的？
阳阳2013哈哈·2024-08-25 03:08

基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言

一、基于matlab的深度学习案例1.1、matlab:基于模板匹配的车牌识别_阐述基于模板匹配的车牌识别的字符识别-CSDN博客1.2、基于卷积神经网络(CNN)的车牌自动识别系统(
逼子歌·2024-08-24 23:40

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库
零 度°·2024-08-23 21:26

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习
暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统 高考志愿推荐系统 高考可视化大屏 高考大数据 高考数据分析 高考爬虫 大数据毕业设计

hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP模型SVD神经网络CNN、KNN、GNN卷积神经网络预测算法阿里云平台百度
计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y
大数据AI·2024-08-23 10:20

【PyTorch】（三）----搭建卷积神经网络

该系列笔记主要参考了小土堆的视频教程，传送门：P1.PyTorch环境的配置及安装（ConfigurationandInstallationofPyTorch)【PyTorch教程】_哔哩哔哩_bilibili涉及到的文件/数据集网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1aZmXokdpbA97qQ2kHvx_JQ?pwd=1023提取码：1023在前面的两篇文章中，我们学会了
麦田里的稻草人w·2024-08-23 04:42

Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记

2,深度学习基础：熟悉神经网络、卷积神经网络（CNN）、Transformer等深度学习模型的基本原理。
汪贤阳·2024-08-22 11:30

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3新兴机器学习算法的探索与应用2.4️案例分析：机器学习在推荐系统中的应用3.深度学习：突破传统的限制3.1深度学习的起源与发展3.2卷积神经网络
C_GUIQU·2024-08-22 09:53

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效
科学的N次方·2024-03-18 07:13

计算机设计大赛 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖
iuerfee·2024-03-16 11:17

【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理 对偶问题转换，核方法，软间隔与过拟合

支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，
Qodicat·2024-03-13 10:34

Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像

基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。
AI technophile·2024-03-09 18:48

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤

选择模型架构：根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构，如卷积神经网络（
longerVR·2024-03-08 00:21

Pyotrch-卷积神经网络基础组件之全连接层

Pyotrch-卷积神经网络基础组件之全连接层关注B站查看更多手把手教学：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本原理介绍卷积神经网络（CNN）中的全连接层通常出现在网络的最后几层
肆十二·2024-03-04 16:10

深度学习的进展

方向一：深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念，涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
CuiXg·2024-02-25 18:59

基于卷积神经网络的图像去噪

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数基于卷积神经网络的图像去噪完整代码：基于卷积神经网络的图像去噪.
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-25 07:16

探索卷积神经网络的奇妙世界-JSP

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）是一种深度学习模型，被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
hkmaike·2024-02-23 10:28

【人工智能学习思维脉络导图】

人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络
AK@·2024-02-22 23:44

TensorFlow 的基本概念和使用场景

用户可以使用TensorFlow构建各种机器学习模型，例如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。它能够让开发者更方便地构建和训练机器学习模型。它的名字中的"Tensor"指的是多维数组，而"
小麟School·2024-02-20 21:37

10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

08 2024年1月最新优化算法 美洲狮优化算法(PO) 基于美洲狮PO优化CNN-BiLSTM-Attention的时间序列数据预测算法PO-CNN-LSTM-Attention 优先使用就是创新！

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-Attention
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:58

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

07基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的时间序列预测算法

文章目录鲸鱼优化算法CNN卷积神经网络BiLSTM双向长短期记忆网络Attention注意力机制WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制数据展示代码程序实验结果获取方式鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

卷积神经网络吴恩达coursera

ConvolutionalNNFoundationsofCNNmatrixsconvolutionEdgedetectionVertical/horizontialconv-forward(tf.nn.cov2d)matrix(6×6)∗filter(3×3)=matrix(4×4)matrix(6\times6)*filter(3\times3)=matrix(4\times4)matrix(6
stoAir·2024-02-20 20:01

计算机毕设 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求
DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

深度学习毕设项目 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求
DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

计算机设计大赛 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
iuerfee·2024-02-20 20:58

深度学习与机器学习的关系

机器学习涵盖了更广泛的算法和技术，包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等，而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习：优点：通用性：机器学习算法
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。
小葵向前冲·2024-02-20 15:34

计算机设计大赛 深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
iuerfee·2024-02-20 15:09

深度学习基础——卷积神经网络（一）

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果
牛哥带你学代码·2024-02-20 13:04

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning
韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

卷积神经网络CNN浅析(卷积池化、感受野、共享权重和偏置、特征图)

一、前言在卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)出现之前,神经网络中相邻的所有神经元之间都有连接,这称为全连接(fully-connected),如图1所示。
jackylzh·2024-02-20 09:49

卷积，步长，池化，1×1 卷积层，最大汇聚层和平均汇聚层

目录一：回顾二：卷积神经网络举个例子三：卷积互相关运算卷积层学习卷积核四：填充五：步幅六：多输入多输出通道七：1×1卷积层为什么需要1*1的卷积核？
QTreeY123·2024-02-20 09:49
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